多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策是指在具有相互冲突.不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策.它是分析决策理论的重要内容之一.机理特点概述: 项目众多 :可进行多个项目的评判.排队和选优: 因子细化 :对一个项目进行研究时,每个影响因子都以主判这个项目的准则对待,并对因子的数值要进行一系列的信息加工和提取,给各因子的重要性赋以权重: 多维决策 :将项目评估

对于Android开发者来说深入了解Java的集合类很有必要主要是从Collection和Map接口衍生出来的,目前主要提供了List.Set和 Map这三大类的集合,今天Android吧(ard8.com)就他们的子类在标准情况和多线程下的性能做简单的分析. Collection接口主要有两种子类分别为List和Set,区别主要是List保存的对象可以重复,而Set不可以重复,而Map一般为key-value这样的对应关系,比如我们常用的HashMap. 一.List 主要有ArrayList

来源:http://www.csdn.net/article/2012-11-23/2812174-5-Good-and-useful-.NET-Profilers 虽然.NET框架号称永远不会发生内存泄漏,原因是引入了内存回收机制.但在实际应用中,往往我们分配了对象但没有释放指向该对象的引用,导致对象永远无法释放.最常见的情况就是给对象添加了事件处理函数,但当不再使用该对象时却没有将该函数从对象的事件handler中减掉.另外如果分配了非托管内存,而没有手工释放,GC同样无能为力.所以当.NE

日志文件系统可以在系统发生断电或者其它系统故障时保证整体数据的完整性,Linux是目前支持日志文件系统最多的操作系统之一,本文重点研究了Linux常用的日志文件系统:EXT3.ReiserFS.XFS和JFS日志技术,并采用标准的测试工具PostMark和Bonnie++对它们进行了测试,给出了详细的性能分析,对Linux服务器应用具有重要的参考价值.     一.概述 所谓日志文件系统是在传统文件系统的基础上,加入文件系统更改的日志记录,它的设计思想是:跟踪记录文件系统的变化,并将变化内容记录

概要 前面,我们学完了List的全部内容(ArrayList, LinkedList, Vector, Stack). Java 集合系列03之 ArrayList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列04之 fail-fast总结(通过ArrayList来说明fail-fast的原理.解决办法) Java 集合系列05之 LinkedList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列06之 Vector详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列07之 Stack详细

高性能Linux服务器 第10章    基于Linux服务器的性能分析与优化 作为一名Linux系统管理员,最主要的工作是优化系统配置,使应用在系统上以最优的状态运行.但硬件问题.软件问题.网络环境等的复杂性和多变性,使得对系统的优化变得异常复杂,如何定位性能问题出在哪个方面,是性能优化的一大难题.本章从系统人手,重点讲述由于系统软.硬件配置不当造成的性能问题,并且给出了检测系统故障和优化性能的一般方法和流程. 10.1  系统性能分析的目的 10.1.1  找到系统性能的瓶颈系统的性能是指操作

http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/8300784 SQL查询性能的好坏直接影响到整个数据库的价值,对此,必须郑重对待. SQL Server提供了多种工具,下面做一个简单的介绍: 一.SQL Profiler工具 SQL Profiler可用于: l  图形化监视SQLServer查询: l  在后台收集查询信息: l  分析性能: l  诊断像死锁这样的问题: l  调试Transact-SQL(T-SQL)语句: l  模拟重放

java 集合系列目录: Java 集合系列 01 总体框架 Java 集合系列 02 Collection架构 Java 集合系列 03 ArrayList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 04 LinkedList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 05 Vector详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 06 Stack详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 07 List总结(LinkedList, ArrayList等使用场景和

VisualVM是一个免费的Java应用监控.分析工具. 简单说来,VisualVM是一种集成了多个JDK命令行工具的可视化工具,它能为您提供强大的分析能力.所有这些都是免费的!它囊括的命令行工具包括jstat, JConsole, jstack, jmap 和 jinfo,这些工具与JDK的标准版本是一致的. 你可以使用VisualVM生成和分析海量数据.跟踪内存泄漏.监控垃圾回收器.执行内存和CPU分析,同时它还支持在MBeans上进行浏览和操作.尽管VisualVM自身要在JDK6这个版本

[前言]这是国外知名博主 Davey Shafik所撰写的 PHP 应用性能分析系列的第一篇,阅读第二篇可深入了解 xhgui,第三篇则关注于性能调优实践. 什么是性能分析? 性能分析是衡量应用程序在代码级别的相对性能.性能分析将捕捉的事件包括:CPU的使用,内存的使用,函数的调用时长和次数,以及调用图.性能分析的行为也会影响应用性能. 影响的程度取决于基准测试.基准测试在外部执行,用于衡量应用真实性能.所谓真实性能,即终端用户所体验的应用表现. 什么时候应该进行性能分析? 在考虑是否进行性能分

[编者按]当开发者从微服务架构获得敏捷时,观测整个系统的运行情况成为最大的痛点.在本文,IBM Research 展示了如何用 Spark 对微服务性能进行分析和统计,由 OneAPM 工程师编译整理. 作为一种灵活性极强的构架风格,时下微服务在各种开发项目中日益普及.在这种架构中,应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务,它们通过 REST APIs 相互协作.通过这个设计原则,开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务.同时,基于这些特性,很多机构可以数倍地提升自己的部署能力. 然而凡事都有

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求.但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚至是几十倍(这里不考虑算法的因素,只考虑语言方面的因素).很多时候,我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢,从而心安理得地放弃深入探究. 但是,事实真的是这样吗?面对python代码,你有分析下面这些问题吗: 程序运行的速度如何?        程序运行时间的瓶颈在哪里?    

早在2016年ChinaJoy开始,WeTest曾受邀出席过Unity中国的线下性能场的活动,介绍我们的自动化框架和王者荣耀的故事.当时的活动很成功,期间我们收到了不少Unity开发者的好评,也为我们今天的合作埋下种子.在和Unity多次沟通碰撞中,如何优化Unity游戏性能成为我们合作的契机,历经半年的开发,现在我们终于可以宣布,我们的研发成果UPA终于要和大家见面了. UPA 全称Unity Performance Analysis,由Unity Support团队和腾讯WeTest 性能团

一.EXPALIN 在SQL语句之前加上EXPLAIN关键字就可以获取这条SQL语句执行的计划 那么返回的这些字段是什么呢? 我们先关心一下比较重要的几个字段: 1. select_type 查询类型 1)simple 简单查询,没有UNION和子查询 2)priamry 主查询,有UNION或子查询的最外层查询 3)union 联合查询,有UNION的第二个和以后的查询 4)subquery 子查询,有子查询的除FROM包含的子查询 5)derived 派生查询,FROM包含的子查询 6)de

Python性能分析 https://www.cnblogs.com/lrysjtu/p/5651816.html https://www.cnblogs.com/cbscan/articles/3341231.html 使用ipdb 使用profile import profile def profileTest(): Total =1; for i in range(10): Total=Total*(i+1) print Total return Total if __name__ ==

目录 Python判断列表是否已排序的各种方法及其性能分析 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 2.1 guess 2.2 sorted 2.3 for-loop 2.4 all 2.5 numpy 2.6 reduce 2.7 imap 2.8 izip 2.9 fast 2.10 random 三. 性能分析 3.1 列表前段乱序 3.2 列表中段乱序 3.3 列表后段乱序 3.4 列表完全乱序 3.5 列表元素相同 3.6 列表升序 3.7 列表降序 3.8 迭代器测试 3.9 随机采样

Linux性能分析的前60000毫秒 为了解决性能问题,你登入了一台Linux服务器,在最开始的一分钟内需要查看什么? 在Netflix我们有一个庞大的EC2 Linux集群,还有非常多的性能分析工具来监控和调查它的性能.其中包括用于云监控的Atlas,用于实例按需分析的Vector.即使这些工具帮助我们解决了大多数问题,我们有时还是得登入Linux实例,运行一些标准的Linux性能工具来解决问题. 在这篇文章里,Netflix Performance Engineering团队将使用居家常备的

第一步:检查系统的状态 通过操作系统的一些工具检查系统的状态,比如CPU.内存.交换.磁盘的利用率.IO.网络,根据经验或与系统正常时的状态相比对,有时系统表面上看起来看空闲,这也可能不是一个正常的状态,因为cpu可能正等待IO的完成.除此之外,还应观注那些占用系统资源(cpu.内存)的进程. 1．用vmstat察看关于内核进程,虚拟内存,磁盘,cpu的的活动状态 [root@ks01 ~]# vmstatprocs -----------memory---------- ---swap-- -

云计算里AWS和Azure的探究(5) ——EC2和Azure VM磁盘性能分析 在虚拟机创建完成之后,CPU和内存的配置等等基本上是一目了然的.如果不考虑显卡性能,一台机器最重要的性能瓶颈就是硬盘.由于无论是EC2还是Azure VM都使用了虚拟机,而存储盘也是以某种形式存放在磁盘阵列或者NAS设备中,所以磁盘的读写性能成为使用云计算虚拟服务器里最重要的考虑因素.这一节我们先不去考虑EC2里面的Elastic Block Store或者Azure里面的Azure Drive的具体实现,而使用免

拿来主义: python -m cProfile -o profile.pstats to_profile.py gprof2dot -f pstats profile.pstats |dot -Tpng -o click.png 然后顺着浅色线条优化就OK了. windows下: google下graphviz-2.38.msi,然后安装.dot命令需要. git clone https://github.com/jrfonseca/gprof2dot.git. 然后就是: D:\KwDown