虽然不是大促前的性能压测要求，但是为了安全起见，需要摸个底心里有个数。 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务)。（等我们顺利上线了，我再来好好总结下其中的坎坷和壮举。）...我将在下篇文章中演示出来，每当我删除磁盘的日志文件，cache区都会瞬间释放。...我们分析下，receive、send不配对意味着什么，我们有200并发，延迟1秒启动，基本上跑上个十几分钟，你能大概想象出200并发的请求空间路线图么。...如果，我们设想从压力机为开始点，把请求和响应想象成一个圆，那在圆的任何一个角度上都有请求和响应。 我们注意看下，DB的网络流量图，它就是比较正常的，没有请求没有发送。...只能上大招了，开始尝试注代码，然后压测，逐个尝试，先注释DB、然后线程池hold逻辑、然后发送消息。(无赖之举。。。) 6.浮出水面 等我尝试注释掉发送消息的逻辑时候发现问题不出现了，有希望了。
从Web日志中，我们可以获取网站每类页面的PV值（PageView，页面访问量）、独立IP数；稍微复杂一些的，可以计算得出用户所检索的关键词排行榜、用户停留时间最高的页面等；更复杂的，构建广告点击模型、...例如，我们想从上面提到的nginx日志中得到访问量最高前10个IP，实现很简单： ~ cat access.log.10 | awk '{a[$1]++} END {for(b in a) print...只有少数一些公司，掌握着高效的并行计算，分步式计算，分步式存储的核心技术。 Hadoop的出现，大幅度的降低了海量数据处理的门槛，让小公司甚至是个人都能力，搞定海量数据。...网站搜索浏量占整个网站的80%，PC用户不足1%的用户会消费，移动用户有5%会消费。...日志是由业务系统产生的，我们可以设置web服务器每天产生一个新的目录，目录下面会产生多个日志文件，每个日志文件64M。 设置系统定时器CRON，夜间在0点后，向HDFS导入昨天的日志文件。
下面是一个例子，用于演示如何使用Metal+Shader来加速mac的大规模数据计算。 主程序使用swift。随机生成一个大规模的整数数组，然后分配到GPU内核上并行对数组进行求和。...可以把Shader语言理解为c++的一个子集。官方的建议是可以有大量的计算，但尽力减少逻辑语句之类需要GPU核进行预判从而降低速度的内容。...前两个参数好理解，第三个参数就是因为该核函数可能随机的运行在某个GPU内核上进行计算工作，应当根据这个唯一的ID分配出来唯一的任务在程序中来计算，从而达到并发的效果。...所以核函数都应当是支持并发、支持数据切割分块计算。...主程序命名为testCompute.swift import Metal //定义数据集长度，总共count个数据求和 //swift数字立即数中可以添加下划线表现出来科学计数法的方式，很有特色 let
这里分享几个经典的大文件上传设计，包括文件分块、并发上传、断点续传、秒传、异步上传。 文件分块 既然小文件的处理相对容易，那不妨在发送前，把大文件分割为多个连续的小文件，一块一块地发送。...并发上传 将大文件分块后，就可以通过多线程并发上传，同时传输多个块： [串行上传和并发上传] 要根据网络情况决定是否并发上传、同时并发上传多少个块，不是并发数越多越好。...网络好的话，并发数量调大一些，能够大大提高文件整体上传效率；相反，盲目调整并发数，上传可能会更慢。 断点续传 对于大文件来说，上传中断后如果要从 0 开始重传，就太让人崩溃了！...上传文件前，先在客户端（比如浏览器）根据文件内容计算出文件的 MD5 值，相同内容的文件 MD5 值必然相同。然后在服务器已上传文件数据库中查找该 MD5 对应的文件是否已存在。...我学计算机的四年，共勉！ 以上就是本期分享，有帮助的话点个赞吧 ❤️
CUDA优化方向 我之前的文章中提到，CPU + GPU 是一种异构计算的组合，各有独立的内存，GPU的优势是更多的计算核心。...因为数据拷贝不占用计算资源，计算不占用数据拷贝的总线（Bus）资源，因此计算和数据拷贝完全可以并发执行。如图所示，将数据拷贝和函数计算重叠起来的，形成流水线，能获得非常大的性能提升。...他们执行的开始时间依赖于该流中前一个操作结束时间，例如核函数2的开始依赖于核函数1的结束，与核函数3、4完全不相关。 默认流有阻塞的作用。...内存优化 我在本系列第一篇文章提到，CPU和GPU组成异构计算架构，如果想从内存上优化程序，我们必须尽量减少主机与设备间的数据拷贝，并将更多计算从主机端转移到设备端。...矩阵运算 一个C = AB的矩阵乘法运算，需要我们把A的某一行与B的某一列的所有元素一一相乘，求和后，将结果存储到结果矩阵C的(row, col)上。
毕竟我只有一个，作为一个连续三年申请到JetBrains全产品激活码的搬砖人，感觉还是有必要替JetBrains宣传一下这个开源项目支持计划的，申请条件其实门槛不高，普通人用点心应该都能申请到，具体的要求和步骤我们下面详细说...但是有渠道能白嫖的时候你再去花这个钱，就会觉得很不值，我相信大部分人心态跟我差不多。...开源项目这块，大家首先想到的是不是要请GitHub项目的Star数Fork数要能到个什么标准？...这个MIT协议肯定是没问题，具体太多我就不贴了。 正在开发状态，开源项目必须维护了三个月以上。 不提供有开源代码的付费版本，也不能有任何围绕开源项目的商业服务。 不是由商业公司、机构发行的。...项目截图 今天介绍了一种是适合普通大多数人，申请拿到Jetbrains 全系产品License的小技巧，如果你觉得有用除了动手开始申请外，记得点赞、在看、把我的文章传播给更多人。
Nginx 专为性能优化而开发，性能是其最重要的要求，十分注重效率，有报告 Nginx 能支持高达 50000 个并发连接数。 Nginx 知识网结构图 Nginx 的知识网结构图如下： ?...负载均衡 客户端发送多个请求到服务器，服务器处理请求，有一些可能要与数据库进行交互，服务器处理完毕之后，再将结果返回给客户端。 普通请求和响应过程如下图： ?...我把 Ngixn 相关的文章整理成了 PDF，关注微信公众号 Java后端， 回复 666 下载。.../nginx -s reload Nginx 的配置文件 配置文件分三部分组成： ①全局块 从配置文件开始到 events 块之间，主要是设置一些影响 Nginx 服务器整体运行的配置指令。...并发处理服务的配置，值越大，可以支持的并发处理量越多，但是会受到硬件、软件等设备的制约。 ?
可等我拿出本本，拿出笔准备开始学习的时候，翠花又说：“宝，你先学，我打一把王者，玩完这一把我就开始学…” 翠花还是翠花啊，算了，不等她了，大家跟我一起走进Nginx的世界吧。...Nginx 专为性能优化而开发，性能是其最重要的考量,实现上非常注重效率 ，能经受高负载的考验,有报告表明能支持高达 50000个并发连接数。...，我们可以很明显的将 nginx.conf 配置文件分为三部分 ◆第一部分：全局块 从配置文件开始到 events 块之间的内容，主要会设置一些影响 nginx 服务器整体运行的配置指令，主要包括配置运行...Nginx 服务器的用户（组）、允许生成的 worker process 数，进程 PID 存放路径、日志存放路径和类型以及配置文件的引入等。...当然，worker 进程的异常退出，肯定是程序有 bug 了，异常退出，会导致当 前 worker 上的所有请求失败，不过不会影响到所有请求，所以降低了风险。
不是所有人都有天赋有能力来做这个行业的，大学高数线代离散都没及格的就想从Java进军人工智能市场，那你就省省吧，毕竟如果连最基本的线代离散都不会，这样的AI我看不是AI，是BI(悲哀)!...解决方法：在函数的开始插入一个global声明： def foo() global x 匹配HTML标签的时候，和有什么区别？...a=[1, 2, 3, 4, 5]，列表a中的偶数位置的元素进行加3后求和？...a.txt 中，请用python实现统计这篇文章内每个单词的出现频率，并返回出现频率最高的前10个单词及其出现次数（只考虑空格，标点符号可忽略） ?...每一个Python代码文件都是一个模块，并可以引用其他的模块，比如对象和属性。一个包含许多Python代码的文件夹是一个包。一个包可以包含模块和子文件夹。
，检验就会失败，导致合并小文件失败； 没有事务的支持，无法实时的合并当前分区的数据，只能合并压缩前一个分区的，最新的分区数据仍然有小文件的问题，导致最新数据查询性能提高不了。...iceberg技术调研 所以基于以上的一些问题，我调研了数据湖技术，由于我们的计算引擎主要是flink为主，查询引擎是prestosql，prestosql也提供了原生的connector支持。...注意： 不过目前对于新发布的iceberg 0.11来说，还有一个已知的bug，就是当压缩前的文件大小大于要压缩的大小（targetSizeInBytes）的时候，会造成数据丢失，其实这个问题我在最开始测试小文件压缩的时候就发现了...此外，如果我们逻辑写错了，想从某一时刻开始消费，在kafka中，我们可以指定相应的offset，但是如果kafka只保留了两个小时，我们想从一天前开始消费，那么kafka就无能为力了。...并发读写 由于iceberg的事务支持，我们可以实现对一个表进行并发读写，flink流式数据实时入湖，压缩程序同时压缩小文件，清理过期文件和快照的程序同时清理无用的文件，这样就能更及时的提供数据，做到分钟级的延迟
这里分享几个经典的大文件上传设计，包括文件分块、并发上传、断点续传、秒传、异步上传。 文件分块 既然小文件的处理相对容易，那不妨在发送前，把大文件分割为多个连续的小文件，一块一块地发送。...并发上传 将大文件分块后，就可以通过多线程并发上传，同时传输多个块： 串行上传和并发上传 要根据网络情况决定是否并发上传、同时并发上传多少个块，不是并发数越多越好。...网络好的话，并发数量调大一些，能够大大提高文件整体上传效率；相反，盲目调整并发数，上传可能会更慢。...没错，真相只有一个，该文件已经被上传过了 上传文件前，先在客户端（比如浏览器）根据文件内容计算出文件的 MD5 值，相同内容的文件 MD5 值必然相同。...然后在服务器已上传文件数据库中查找该 MD5 对应的文件是否已存在。
我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group， VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么，实现别人构建出来的结构有什么意义呢？...CS231n 卷积神经网络课程笔记有很大帮助。记得将所有偏差求和。另外，计算每层网络输出的形状（宽度、高度、深度）。使用纸和铅笔！在此练习中画图有很大帮助。...开始编码网络结构。您将需要认真阅读 Keras 文件的网络层部分。 注意：我仅仅建议您略过示例部分，以免您看到构建 VGG 网络的具体代码。...练习 0 如果是首次练习，我每次开始阅读论文时做的第一件事是：先阅读摘要，再读总结，然后再通览全文寻找感兴趣的结果（通常为表格和图表）。...一堆卷积层（不同的配置有不同的深度）之后是三个全连接层：前两个连接层每个拥有 4096 个通道，第三个进行 1000 类 ILSVRC 分类，因此有 1000 个通道（每个类别一个通道）。
但是，我之前一直有个问题，就是不知道jmeter里的并发线程数怎么设置，经过查阅，发现在性能测试领域，业内一般把这个值叫做 VU（virtual user）。...#用户总量和统计时间使用2/8原则计算，即80%的用户集中在20%的时间 #影响因子，一般为3，根据实际情况来 #通用公式使用了二八原则，计算的并发量即是峰值并发量。...然后，另一个文章里的例子，这种是根据PV来计算： 根据PV计算 并发量=(日PV/统计时间)*影响因子（一般为3） #日PV和统计时间使用2/8原则计算，即80%的用户集中在20%的时间 #影响因子...，一般为3，根据实际情况来 #PV公式使用了二八原则，计算的并发量即是峰值并发量。...顺便给大家看下，我这次上线前，为了测试下稳定性，压了18个小时： image-20231015132432013 另外，后面的Active那些就是活跃线程数，我是用200并发压了18小时，第二天去，发现系统还是挺稳定
其构造函数如下： 构造函数 说明 Semaphore(Int32, Int32) 初始化 Semaphore 类的新实例，并指定初始入口数和最大并发入口数。...Semaphore(Int32, Int32, String) 初始化 Semaphore 类的新实例，并指定初始入口数和最大并发入口数，根据需要指定系统信号灯对象的名称。...示例 我们来直接写代码，这里使用 《原子操作 Interlocked》 中的示例，现在我们要求，采用多个线程执行计算，但是只允许最多三个线程同时执行运行。...使用 Semaphore ，有四个个步骤： new 实例化 Semaphore，并设置最大线程数、初始化时可进入线程数； 使用 .WaitOne(); 获取进入权限(在获得进入权限前，线程处于阻塞状态)...SemaphoreSlim类 SemaphoreSlim 跟 Semaphore 有啥关系？ 我看一下书再回答你。 ?
很多人都说 n/3 的思路，其实这种思路一开始就是死胡同。本人属于那种不会轻言放弃之人，哈哈。本人多年经验得出一结论：只要认真思考，有耐心，很多问题都能迎刃而解。...我先说一下我的思路，首先一定要先排序，这也是解决问题的关键。然后降序排序后的前三个数各分一组（根据博友的评论，此处是问题所在，前三个数也有可能属于同一组，暂时没有想到好方法），把剩余数往三个数上叠加。...我最开始的思路也是如此，问题在于分组个数不确定，出现极端大的数怎么办，怎么叠加？那层窗户纸就是将剩余数中的最大值加到前三个数的最小值上，然后重排序，继续叠加，直到数组个数剩三个为止！...，我在此没有深究，只是普通的冒泡排序，如下： // 计算数组元素和 function sum(o) { var sum = 0; if (Array.isArray...，也算是自我检讨以及对代码的孜孜以求，虽然功能完成了，但从程序员的角度来看，我还没有对输入参数进行校验，所以这样的代码还是有瑕疵的！
推荐文章开始之前，推荐一下别人写的佳作，大家感兴趣的也可以去读一下。...作为一名开发者，我在多个项目中使用了这两种语言，今天我想从个人经验和项目实践的角度，对Python与Go进行比较，并分享我为何在特定情境下更推荐其中一种。...作为解释型语言，Python的执行速度相对较慢，这在处理高性能计算或需要快速响应的应用中可能会成为瓶颈。...在构建高性能网络服务和分布式系统时，Go语言的表现尤为出色。我曾在一次云计算项目中使用了Go语言。该项目需要处理大量的并发请求，并确保服务的稳定性和高效性。...在选择编程语言时，我们应该根据项目的具体需求和开发团队的技术栈来综合考虑。只有这样，我们才能选择出最适合的语言，并发挥出最大的价值。
某一列数据计算 data['column_name'].value_counts() 以之前找到的一个前辈的数据为例子，首先我们要获取文件 import pandas as pd data = pd.read_excel...=False) 现在看起来好多了，但是有点多了，我们只想看前几条记录： data1.mean().sort_values(ascending=False).head(3) 可惜了，好多城市我都没听过，我只想看直辖市的数据...设置 date 为索引 df[:'2013']: 提取 2013 之前的所有数据 df.iloc[:3,:2]: 从 0 位置开始，前三行，前两列，这里的数据不同去是索引的标签名称，而是数据所有的位置...和 shanghai ，然后将符合条件的数据提取出来 pd.DataFrame(category.str[:3]): 提取前三个字符，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选..., np.sum,np.mean]): 对 city 进行分组，然后计算 pr 列的大小、总和和平均数 数据统计 数据采样，计算标准差、协方差和相关系数。
P 的数量决定了系统内最大可并行的 G 的数量（前提：物理 CPU 核数 >= P 的数量）。...Sched：Go 调度器，它维护有存储 M 和 G 的队列以及调度器的一些状态信息等。...M 就可以看作图中的地鼠，P 就是小车，G 就是小车里装的砖。 弄清楚了它们三者的关系，下面我们就开始重点聊地鼠是如何在搬运砖块的。...Go 程序后台有一个监控线程 sysmon，它监控那些长时间运行的 G 任务然后设置可以强占的标识符，别的 Goroutine 就可以抢先进来执行。...作者： vincentsu，腾讯 PCG 后台开发工程师 我专门建立了 高性能服务器开发微信交流群，如果读者想加入请加我微信 easy_coder，备注"加微信群"，我拉你入群，备注不对不加哦。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前一篇内容，我们学习了nginx的一些基本概念、安装和目录的作用。这篇文章我们来学习一些更加深入的内容。...然后，我们在新建的default.conf文件里加入如下配置： location /status{ stub_status on; } 这里，我要说明下，default.conf...然后，浏览器会显示： 什么意思呢： Active connections：当前Nginx正在处理的活动链接数。 accepts：总共处理的连接数。 handled：成功创建的握手数。...http测试的工具，它可以模拟请求和并发数，Apache的ab命令模拟多线程并发请求，测试服务器负载压力，也可以测试nginx、lighthttp、IIS等其它Web服务器的压力： yum -y install...: http(定义在server以外) limit_conn：定义名称和每秒并发数。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文主要记录如何用MATLAB自带的GUI功能做一个绩点计算界面。并以此来简单介绍一下MATLAB GUI的使用过程。...因此，我们只需要写求和按钮的回调函数，并读取两个文本框中的信息，然后把计算的结果传递到第三个文本框中。 这里需要介绍GUI中用于传递数据的函数：set()和get()。...右击求和按钮选择查看回调，继续选择Callback，会打开test.m文件，并自动创建回调函数，如下图： 回调函数的名字是根据控件的Tag属性创建的，由于我求和的Tag属性是“add”，...我们期望的功能如下： 点击导入成绩表，会打开文件浏览器，查找本地的成绩表并导入，同时在中间显示基本的信息； 点击计算绩点，按照指定的绩点计算方法计算绩点，计算成功后弹出提示信息； 点击导出结果，保存计算好的绩点并保存到本地的表格中...get_course_credit(RAW) % Function: % 读取表格数据中学生信息（包括学号和姓名） % Input % RAW: 课程成绩表，第一行为表头，前两列分别为学号和姓名，成绩从第三列开始
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