Nmon(得名于 Nigel 的监控器)是IBM的员工 Nigel Griffiths 为 AIX 和 Linux 系统开发的一款计算机性能系统监控工具.Nmon 可以把操作系统的统计数据展示在屏幕上或者存储到一份数据文件里,来帮助了解计算机资源的使用情况.调整方向和系统瓶颈.这个系统基准测试工具只需要使用一条命令就能得到大量重要的性能数据.使用 Nmon 可以很轻松的监控系统的 CPU.内存.网络.硬盘.文件系统.NFS.高耗进程.资源和 IBM Power 系统的微分区的信息 Install

[OS]NMON的简介和使用 目前NMON已开源,以sourceforge为根据地,网址是http://nmon.sourceforge.net. 1. 目的 本文介绍操作系统监控工具Nmon的概念.使用方式及使用参数.指导运维人员通过nmon工具监视AIX/Linux操作系统资源使用情况,收集监控结果及产生的数据文件,制作相关系统性能分析报告. 2. Nmon简介 Nmon (Nigel’s Monitor)是由IBM 提供.免费监控 AIX 系统与 Linux 系统资源的工具.该工具可将服务

性能介绍 nmon 工具可以为 AIX 和 Linux 性能专家提供监视和分析性能数据的功能,其中包括: CPU 使用率 内存使用情况 内核统计信息和运行队列信息 磁盘 I/O 速度.传输和读/写比率 文件系统中的可用空间 磁盘适配器 网络 I/O 速度.传输和读/写比率 页面空间和页面速度 CPU 和 AIX 规范 消耗资源最多的进程 IBM HTTP Web 缓存 用户自定义的磁盘组 计算机详细信息和资源 异步 I/O,仅适用于 AIX 工作负载管理器 (WLM),仅适用于 AIX IBM

本文来自我的github pages博客http://galengao.github.io/ 即www.gaohuirong.cn Installing Nmon By default nmon is available in the Ubuntu repository. You can easily install nmon by running the following command: yum install nmon How to Use Nmon to Monitor Linux P

nmon是一个非常易用的监测Unix/Linux系统性能的小工具,可以在一个屏幕上通过指令切换,显示几乎你想要的所有指标,并且可以自动将指标周期性的保存成 .nmon格式文件,这个工具可以与nmon_analyser同使用,将加载 .nmon 的输出文件并自动地创建大量的图形. sourceforge项目地址http://sourceforge.net/projects/nmon/?source=directory各种CPU版本的下载地址http://sourceforge.jp/project

使用参考地址:百度中搜索 nmon 博客园 使用文档参考地址:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php?n=Site.Documentation nmmon地址:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php?n=Site.Download 下载适合linux版本的nmoncat /etc/redhad-release uname -a cd /usr/local/src 下载监控程序:nomn http://sourceforg

暂时在用MPC8309,不太清楚大小端内核是什么时候给转的. 今天看了关于readl和writel具体实现的文章 今天就主要来分析下readl/writel如何实现高效的数据swap和寄存器读写.我们就以readl为例,针对big-endian处理器,如何来对寄存器数据进行处理. kernel下readl定义如下,在include/asm-generic/io.h #define readw(addr) __le32_to_cpu(__raw_readw(addr)) __raw_readl是最

(转)http://blog.csdn.net/skyflying2012/article/details/43771179 最近在做将kernel由小端处理器(arm)向大端处理器(ppc)的移植的工作,现在kernel进入console稳定工作,基本工作已经完成,不过移植中有很多心得还是需要总结下,今天先将kernel对于大小端字节序的处理来总结下. 之前写过大小端字节序的思考,文章链接地址:http://blog.csdn.NET/skyflying2012/article/details

nmon是一款分析 AIX 和 Linux 性能的免费工具 nmon 工具还可以将相同的数据捕获到一个文本文件,便于以后对报告进行分析和绘制图形.输出文件采用电子表格的格式 (.csv). 性能介绍 nmon 工具可以为 AIX 和 Linux 性能专家提供监视和分析性能数据的功能,其中包括: CPU 使用率 内存使用情况 内核统计信息和运行队列信息 磁盘 I/O 速度.传输和读/写比率 文件系统中的可用空间 磁盘适配器 网络 I/O 速度.传输和读/写比率 页面空间和页面速度 CPU 和 AI

转载地址:http://www.cnblogs.com/Lam7/p/6604832.html nmon是一款分析 AIX 和 Linux 性能的免费工具 nmon 工具还可以将相同的数据捕获到一个文本文件,便于以后对报告进行分析和绘制图形.输出文件采用电子表格的格式 (.csv). 性能介绍 nmon 工具可以为 AIX 和 Linux 性能专家提供监视和分析性能数据的功能,其中包括: CPU 使用率 内存使用情况 内核统计信息和运行队列信息 磁盘 I/O 速度.传输和读/写比率 文件系统中的

seaborn是基于matplotlib的数据可视化库.提供更高层的抽象接口.绘图效果也更好. 用seaborn探索数据分布 绘制单变量分布 绘制二变量分布 成对的数据关系可视化 绘制单变量分布 seaborn里最常用的观察单变量分布的函数是distplot().默认地,这个函数会绘制一个直方图,并拟合一个核密度估计.如下所示: x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x); 首先解释一下啥叫核密度估计.wiki  wiki里的一大堆数学证明看着就

这篇写的主要是翻译网上一篇关于受限玻尔兹曼机的tutorial,看了那篇博文之后感觉算法方面讲的很清楚,自己收获很大,这里写下来作为学习之用. 原文网址为:http://imonad.com/rbm/restricted-boltzmann-machine/ 翻译如下: (注:下文中的"我"均指原作者) 受限玻尔兹曼机--简单的教程 我读过很多关于RBM的论文,但是要理解它所有的实现细节似乎有些难度. 因此我想和大家分享一些我在面对这些困难时收获的经验.我的教程是基于RBM的一个变种,

一个top命令不就行了么?顶多再加一些管道什么的过滤一下.我一开始也是这么想得.其实还可以理解的更多. 首先一个问题,是统计某个时间点的CPU负载,还是某个时间段的? 为了画折线图报表,一般横坐标都是某个时间点,也就是希望能够统计某个时间点的CPU负载,但这是很难办得到的.比较容易的做法是通过两个时间点之间的CPU负载,也就是某个时间段.如果要做benchmark,就把时间段变得很小,1秒甚至更小.如果要常规监控, 可以将时间段放大到1分钟,甚至更多. 第二个问题,用什么来判断某个时间段的CPU

原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 问题处理之前要知道的事: 数据科学框架(A Data Science Framework) 1.定义问题(Define the Problem): 问题→需求→方法→设计→技术,这是刚开始拿到问题的解决流程,所以在我们用一些fancy的技巧和算法解决问题之前,必须要明确我们需要解决的问题到

http://bazaar.launchpad.net/~libburnia-team/libisofs/scdbackup/view/head:/doc/boot_sectors.txt Collection of Boot Sector Formats for ISO 9660 Images by Thomas Schmitt - mailto:scdbackup@gmx.net Libburnia project - mailto:libburn-hackers@pykix.org Thi

Seaborn(二)之数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法.本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况. %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats, integrate import matplotlib.pypl

原文转载:https://segmentfault.com/a/1190000015006667 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍数据集的分布可视化的使用. 数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程

linux netfilter nat1 后面在上传

KPCA,中文名称”核主成分分析“,是对PCA算法的非线性扩展,言外之意,PCA是线性的,其对于非线性数据往往显得无能为力,例如,不同人之间的人脸图像,肯定存在非线性关系,自己做的基于ORL数据集的实验,PCA能够达到的识别率只有88%,而同样是无监督学习的KPCA算法,能够轻松的达到93%左右的识别率(虽然这二者的主要目的是降维,而不是分类,但也可以用于分类),这其中很大一部分原因是,KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息. 今天突然心血来潮,想重新推导一下KPCA的公式,期间遇到了几个小

一.两个最常用状态查询(掌握第一个就完全OK了) 1)查看状态:printf “stats\r\n” |nc 127.0.0.1 11211      2)模拟top命令查看状态:watch “echo stats” |nc 127.0.0.1 11211 二.各种stats中文解释.但工作中最常关注的只有四个. STAT get_hits 1(序号,并不是结果,如下)       STAT get_misses 2       STAT curr_items 3       STAT tota