程序分析工具不同于调试器,它只产生程序运行时某些函数的调用次数、执行时间等等宏观信息,而不是每条语句执行时的详细信息。Gprof是Linux下一个强有力的程序分析工具。对于C、Pascal或者Fortran77语言的程序,它能够以“日志”的形式记录程序运行时的统计信息:程序运行中各个函数消耗的时间和函数调用关系,以及每个函数被调用的次数等等。从而可以帮助程序员找出众多函数中耗时最多的函数,也可以帮
介绍:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统,使用Scala+Java编写的Kafka集群通过集群的方式提供服务,通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,保证系统的可用性和扩展性主要的应用常见如下:1:Messaging 作为常规的消息系统2:Websit activity tracking3:Log Aggregation名词解释:Broker:kafka集群由一个或多个Brok
1、Kafka基本概念及专业术语介绍1. Kafka介绍Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式,支持分区的(parition)、多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,
1. 系统监视和进程控制工具—top和free1) top命令的功能top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器。2) 了解使用top命令列出系统状态时,系统默认每5秒刷新一下屏幕上的显示结果。 第一行是任务队列信息12:38:33当前时间up 50days系统运行时间,格式为时:分1 user当前登录用
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0、推荐术语LCN: Longest Continuous no-click Num,连续展现不点击;1、PNR(Positive Negative Rate)正逆序比 = 正序数 / 逆序数;2、TGI(Target Group Index)TGI:即Target Group Index(目标群体指数)TGI指数= [目标群体中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例]*标准
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1.frameset(它称为框架标记,是用来告知html文件是框架模式,并且设置可视窗口怎么分割)frameset在一个页面中设置一个或多个框架不能嵌套在body标签里<html>   <head></head><frameset><frame src="test.html"></frame><fra
在电脑配件中经常能听见有人讲到电脑内存的,对于了解电脑内存的朋友都知道内存的一些作用,但是也有很多新手在购买或者询问电脑配置的时候就会问到这个内存有多大,但是他对内存的概念还是很模糊的。更有新手朋友容易将电脑内存与手机内存相混淆,以为内存是用来存储东西的,其实这是错误的观点,下面就来详细的讲解下 电脑内存是什么 ?电脑内存怎么看 怎么看内存好坏专业概括的说,内存是计算机中重要的部件之一,它是与CP
NDFI是什么?NDFI被称为归一化退化指数。可以用来表达森林植被的退化程度和森林的健康程度。NDFI最开始发表的文章是(Combining spectral and spatial information to map canopy damage from selective logging and forest fires)。该指数在国际期刊中使用次数很多,使用该指数的文章多次发表在遥感顶刊R
一 、概述1.什么是JavaScript?JS,是JavaScript的缩写形式,而JavaScript是一种基于对象和事件驱动并且具有相对安全性的客户端脚本语言。它在Web开发中JS占据着举足轻重的地位,所有交互、逻辑层的代码都应该由它来实现。2.JavaScript语法特点区分大写小,这一点不同于HTML。结尾的分号可有可无。变量是弱类型的:变量在定义时统一采用var,类型在赋值时决定。3.U
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以下部分文字资料整合于网络,本文仅供自己学习用!这是一幅很绝的一维傅里叶变换动态图一,读懂傅里叶变换一个信号能表示成傅里叶级数的形式是有条件的,首先它必须是周期信号,第二必须是满足狄里赫利条件的周期信号。1,关于两大域:时域与频域 (1),频域(frequency domain)是指在对函数或信号进行分析时, 分析其和频率有关部份,而不是和时间有关的部份,和时域一词相对。(2),时域是描述数学函数
一、Gradient Descent(梯度下降算法)(1)、Batch Gradient descent(BGD, 指计算梯度时用的是全部样本的梯度的均值)Batch Gradient descent 是一种求最小局部变量的一阶迭代优化算法。利用gradient descent来求一个函数的最小值,我们每一步都在当前点加上一个负梯度的倍数。如果我们采用的是正梯度,则计算的是函数的局部最大值。这就像
MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差  基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣。MSE(Mean Square Error) 平均平方差对比MAE,MSE可以放大预测偏差较大的值,可以比较不同预测模型的稳定性,应用场景相对多一点。RMSE(Root Mean Square Error) 方均根差      &nb
初试 TA-libTA-Lib(Technical Analysis Library, 即技术分析库)是Python金融量化的高级库,涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标,如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。官方文档参见: TA-Lib   mrjbq7.github.io/ta-lib/funcs.html 可通过一下命令安装:pip insta
 前提知识:smoothstep函数,根据输入值平滑地输出最小和最大两个限制值以及其中间值,在AI激活函数、图像处理中均很常用。 2、normalizing技巧,通过向量分量除以总向量得到分量的归一值(比例值)。在图像处理中有保留该向量的方向属性特征的作用,任何大小的标量乘以normalize之后得到的向量因为x,y比例一直,会和原向量的位置一致 3、纹理采样
引言在第二三节课中,主要研究的是四个关键网络属性以表征图形:度分布,路径长度,聚类系数和连接组件 。 这些定义主要是针对无向图的,而由于上一节中已经介绍了度分布,以及相应公式和例题,关于路径长度,简单来讲就是一个图中所需占比最短的一条或者多条路径,该路径并不唯一,讲深点,就得从过程遍历来看列举的四种算法了,每种都有每种的优劣,这里也不再详述,主要根据课程助教写的笔记,针对后两个重新复习。 聚类系数
一、Fragment对象封装。因为官方不建议把数据的传递提供写在构造函数当中,因此提供了这个方法。函数可以获取到传递给Fragment的参数。可以再Fragment当中直接调用,获取传递的数据。 3.FragmentActivity getActivity(); 返回和当前Fragment关联的FragmentAcitivty对象。 4.FragmentManager get
Matlab本身的GlobalSearch英文说明,看得让人有点晕,自己看了一些资料,结合了自己的理解,尽力翻译过来,方便有需要的朋友一起学习,翻译和数学水平都有限,请大家不吝赐教,但是别拍砖啊!谢谢!正文开始1.Run fmincon from x0 首先,利用fmincon以x0为初始点做局部优化,获得终止点,记为点A。 某一点的评分函数(score function),等于该点目标函数值+
AcknowledgmentsIt is impossible to remember all of those individuals who have contributed to the content and substance&n
翻译 精选 2014-01-18 20:56:43
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文章目录论文翻译.摘要 Abstract.关键词 Keywords:1.导论 Introduction2.相关工作 Related Work3.算法细节 Algorithm Details3.1 模型简化 Model Simplification3.2 渲染与仿真 Rendering and Simulation4.实现与结果 Implementation and Results4.1 模型重建
CI持续集成这里采用的是Jenkins工具进行演示持续集成首先,开发人员每一天提交自己的代码,提交的远程GIT仓库持续集成 使用Jenkins作为持续集成的工具,使用GIT工具获取远程仓库中的代码到集成工具中配置JDK, Maven等软件将代码编译,测试,打包等工作,在这一个工程中一步出错,都回重新执行一遍这整个流程持续集成工具Jenkins将打包好的jar/ war包发布到测试环境中或者生
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