鉴于每个月需要把公司上千台的服务的cpu使用利率，CPU负载，内存使用率、网络流量等数据取出，以前是手动通过zabbix的平台去获取，每次都需要花费1-2小时才能完成这个需求，太耗时，因此优化为systat软件采集数据，然后通过python脚本处理/var/log/sa下采集到数据，然后入库到mysql数据库中，以后每次取数据，只需要一行sql代码就能获取到数据，方便快捷，本文把采集数据的脚本截图
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2019-11-20 12:33:00
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先看看，激光雷达/高光谱激光雷达距离效应再来说波形分解， 通常情况下都是： 1.去噪。通过某些滤波的方法进行去噪，得到预处理后的波形。 2.高斯分解/广义高斯分解/对数正态分解等一些模型。对预处理后的波形，提取模型的初始参数值。具体先对预处理后的波形，先求个一阶导数，找到一阶导数值为0的点，然后对预处理波形求二阶导，根据二阶导，找到全波形函数的极大值，再找到与所有极大值点最近邻的两个极小值点，然后
1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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Introduction上篇文章解释了Python是如何使用PyParser生成CST的。回顾一下，Python执行代码要经过如下过程：1. Tokenizer进行词法分析，把源程序分解为Token2. Parser根据Token创建CST3. CST被转
在项目中使用Hibernate进行大数据量的性能测试，有一些总结， 1）
在处理大数据量时，会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中，这缓存大太时会严重显示性能，所以在使用Hibernate处理大数据量的，可以使用session.clear（）或者session.
Evict（Object） 在处理过程中，清除全部的缓存或者清除某个对象。&nb
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2011-03-21 12:20:33
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# 数据仓库SA：构建企业级数据仓库的实践指南
在当今数据驱动的商业环境中，数据仓库（Data Warehouse，简称DW）已成为企业获取洞察力和竞争优势的关键工具。本文将介绍如何使用数据仓库SA（System Architect）的方法构建企业级数据仓库，并提供代码示例和流程图。
## 数据仓库SA概述
数据仓库SA是一种系统架构设计方法，旨在构建可扩展、高性能和易于维护的数据仓库。它包
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2024-07-30 10:10:54
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# 如何评估和处理Python性能
当我们谈论“处理器Python性能”时，通常指的是提升Python代码的执行效率，特别是在处理大量数据或复杂运算时。本文将引导你了解评估和优化Python性能的相关步骤，并提供实现代码的示例和注释。
## 流程概述
为了有效提升Python代码的性能，以下是我们需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
## 实现“python ubyte_sa”教程
### 1. 整体流程
```mermaid
journey
title Python ubyte_sa 实现流程
section 确定目标
开发者: 确定要实现的功能
新手: 确定要学习的内容
section 学习准备
开发者: 准备工作环境和资料
新手:
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2024-02-25 04:50:59
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一、SA299GrA钢板简介：SA299GrA属于美标锅里及压力容器专用钢板，A299标准下有两个级别的钢板：为SA299GrA、SA299GrB。SA299GrA钢板执行标准为：ASME SA-299/SA-299M-2015 压力容器用钢。
二、SA299 Gr.A 钢板化学成分：CSiMnPSNiCrMoCuNbVTiAltB≤0.280.15~0.40.9~1.5≤0.025≤
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2023-05-30 16:57:30
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Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助1、数据生成为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的Python包。这里我们直接使用它im
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2023-02-21 09:19:05
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背景：在前面两篇对于雷达数学模型的讲解和对原始数据排列格式整理后，本文开始对整理后的雷达原始数据进行1D FFT和2D FFT处理以及讲解该步骤的意义是什么。首先我们需要理解1D FFT和2D FFT其实就是对快时间维和慢时间维数据进行处理，首先对数据进行加窗，然后进行傅里叶变化。这里数据格式在前面处理后为天线维X快时间维X慢时间维的三维矩阵，这里天线维为8（发射天线数X接收天线数），快时间维主要
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2024-04-08 21:43:18
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sasasssssssssssssss
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2009-10-12 20:28:46
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ping 172.25.254.254rht-vmctl fullreset server desktoprht-vmctl view desktopexam=
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2022-11-21 12:03:36
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SA是一种安全关联，SA 对两台计算机之间的策略协议进行编码，指定它们将使用哪些算法和什么样的密钥长度，以及实际的密钥本身。
安全关联SA（Security Association）是单向的，在两个使用 IPSec的实体（主机或路由器）间建立的逻辑连接，定义了实体间如何使用安全服务（如加密）进行通信。它由下列元素组成：1）安全参数索引SPI；2）IP目的地址；3）安全协议。 SA是一个单向
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2010-03-19 10:50:16
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SQL2005 SA用户被禁用解决方法 如果在安装过程中选择“Windows 身份验证模式”，则 sa 登录将被禁用。如果稍后将身份验证模式更改为“SQL Server 和 Windows 身份验证模式”，则 sa 登录仍处于禁用状态。若要启用 sa 登录，请使用 ALTER LOGIN 命令。sa 登录只能使用 SQL 身份验证连接到服务器。解决方...
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2010-03-27 16:48:00
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本人最近接到一个服务器性能测试需求，在做完测试准备执行完测试用例之后，在处理测试数据的时候使用的python图形化工具plotly，之前写过一些脚本都是实现教程的代码，借此机会正好进行了方法的封装。分享代码，供大家参考。
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2022-01-15 14:22:47
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本人最近接到一个服务器性能测试需求，在做完测试准备执行完测试用例之后，在处理测试数据的时候使用的python
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2021-12-13 10:39:28
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选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处，那就是执行效率和性能不够理想，特别是在 performance 较差的机器上，因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率。如何进行 Python 性能优化，是本文探讨的主要问题。本文会涉及常见的代码优化方法，性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容，希望可以给 Python 开发人员一
一、Python 现阶段三大主流Web框架 Django、Tornado、Flask 对比 Django 主要特点是大而全，集成了很多组件（例如Models、Admin、Form等等）, 不管你用得到用不到，反正它全都有，属于全能型框架，通常用于大型Web应用，由于内置组件足够强大所以使用Django开发可以一气呵成，优点是大而全，缺点也就暴露出来了，这么多的资源一次性全部加载，肯定会造成一部分
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2024-01-03 08:54:30
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原文：http://www.linuxeden.com/html/news/20130910/143404.html 尽管并非每个你写的Python程序都需要严格的性能分析，但了解一下Python的生态系统中很多优秀的在你需要做性能分析的时候可以使用的工具仍然是一件值得去做的事。分析一个程序的性能，最终都归结为回答4个基本的问题：程序运行速度有多快？运行速度瓶颈在哪儿？程序使用了多少内存
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2024-06-25 17:29:30
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