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性能测试中标记每个请求

这里说一下框架中的处理逻辑：每个请求有一个唯一的requestid，由几部分组成，还有一些算法保证其唯一性。...; import java.io.Serializable; /** * 用来标记request,为了记录超时的请求 */ public interface MarkRequest extends...Serializable { /** * 用来标记base,删除header其中一项,添加一项 * * @param base * @return...ArrayList(); /** * 单请求多线程多次任务构造方法 * * @param request 被执行的请求 * @param times 每个线程运行的次数...HttpRequestBase base) { return EMPTY; } }; } /** * 应对对每个请求进行标记的情况

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每个 PHPer 都应当掌握的注释标记

简介注释标签在代码注释中的作用非常大，但是可能很多同学在平常开发中会忽略这些标签的作用，所以我这边特地整理一些常用的注释标记，通过图文展现形式，希望能帮助你能更好理解每个注释标签的作用....就差一个标签^_^ 项目工程地址: https://github.com/yinggaozhen/doc-demo/tree/master/php _ @deprecated @deprecated : 被此标记的函数或者成员方法表示下个版本将会被废弃.../deprecated 语法 @deprecated [] [] 描述 @deprecated 可以填写一个版本号，版本号的规则同 @version 如果被标记的方法只是因为被其他新方法代替而被废弃..._ @internal @internal : 被此标签标记的内部类/方法，作用范围只能限于当前文件，外部文件不可调用.

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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监控mysql每个ip的连接数

要统计数据库的连接数，我们通常情况下是统计总数，没有细分到每个IP上。...现在要监控每个IP的连接数，实现方式如下： > select SUBSTRING_INDEX(host,':',1) as ip , count(*) from information_schema.processlist

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利用perf统计每个cpu每秒收包数

perf record -e 'net:netif_receive_skb' -aR sleep 1

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每个帖子的评论数

编写 SQL 语句以查找每个帖子的评论数。结果表应包含帖子的 post_id 和对应的评论数 number_of_comments 并且按 post_id 升序排列。...您应该计算每个帖子的唯一评论数。 Submissions 可能包含重复的帖子。您应该将它们视为一个帖子。

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谷歌发布最新元学习框架「DVRL」，用强化学习量化模型中每个数据点的价值

这些方法改变了传统的预测模型的动态训练，会导致与单个数据点的价值无关的性能变化。...结论 Google AI研究院这次提出了一种新的元学习数据评估框架，该框架决定了每个训练样本用在预测模型的训练过程的可能性。

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自定义wordpress每个分类显示多少页面数

是否是标签页：is_tag() 在wordpress中还会提供很多钩子，我们可以通过钩子来修改wordpress的内部运行行为，因此我们可以通过分页钩子posts_per_page设置每页显示的文章数。

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每个子数组的数字种类数（滑窗）

题目给你一个整数数组 nums与一个整数 k，请你构造一个长度 n-k+1 的数组 ans，这个数组第i个元素 ans[i] 是每个长度为k的子数组 nums[i:i+k-1] = [nums[i],...nums[i+1], ..., nums[i+k-1]]中数字的种类数。...示例 1: 输入: nums = [1,2,3,2,2,1,3], k = 3 输出: [3,2,2,2,3] 解释：每个子数组的数字种类计算方法如下： - nums[0:2] = [1,2,3] 有'...2,1,3] 有'1','2','3'三种数字所以 ans[4] = 3 示例 2: 输入: nums = [1,1,1,1,2,3,4], k = 4 输出: [1,2,3,4] 解释: 每个子数组的数字种类计算方法如下

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【每日SQL打卡】DAY 21丨每个帖子的评论数【难度中等】

编写 SQL 语句以查找每个帖子的评论数。结果表应包含帖子的 post_id 和对应的评论数 number_of_comments 并且按 post_id 升序排列。...您应该计算每个帖子的唯一评论数。 Submissions 可能包含重复的帖子。您应该将它们视为一个帖子。

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「SQL面试题库」 No_83 每个帖子的评论数

2、今日真题题目介绍：每个帖子的评论数 number-of-comments-per-post 难度简单 SQL架构表 Submissions 结构如下： +-------------...编写 SQL 语句以查找每个帖子的评论数。...结果表应包含帖子的 post_id 和对应的评论数 number_of_comments 并且按 post_id 升序排列。...您应该计算每个帖子的唯一评论数。 Submissions 可能包含重复的帖子。您应该将它们视为一个帖子。

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必要时调整应用程序每个辅助进程的线程数

ASP.NET 的请求结构试图在执行请求的线程数和可用资源之间达到一种平衡。已知一个使用足够 CPU 功率的应用程序，该结构将根据可用于请求的 CPU 功率，来决定允许同时执行的请求数。...为缓和这种情况，可以通过更改 Machine.config 配置文件节点的 maxWorkerThreads 和 maxIOThreads 属性，手动设置进程中的线程数限制...分配给这些属性的值是进程中每个 CPU 每类线程的最大数目。对于双处理器计算机，最大数是设置值的两倍。对于四处理器计算机，最大值是设置值的四倍。

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Excel每个单元格都统一加上(或减去)一个数

参考资料将每个数据都加上一个数（统一加、减、乘、除）（http://ffcell.com/home/ffcell_doc.aspx） Ready to Use Powerful 101 VBA Codes

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8个超级经典的聚类算法

其中，ε用于定义邻域的大小，MinPts是指在邻域内至少应该有的数据点数目。构建邻域：对于每个数据点，以其为圆心，半径为ε的圆形区域内，如果有MinPts个或以上的数据点，则将这些数据点标记为核心点。...扩展邻域：从每个核心点开始，将其邻域内的所有数据点加入同一个簇。然后，遍历每个数据点，如果其邻域内包含其他未被访问过的数据点，则将该数据点标记为核心点，并重复步骤2。...标记噪声点：未被任何簇包含的数据点被标记为噪声点。优缺点主要优点：能够有效处理具有复杂形状的簇，能够识别出离群点。不需要事先确定簇的数量，可以自动识别出各个簇。对数据量不敏感，可以处理大规模数据集。...具体来说，DPC算法主要包括以下步骤：(1)计算每个数据点在数据空间中的局部密度，可以使用基于最近邻的方法来计算；(2)搜索密度峰值，将所有密度大于周围点密度的点标记为可能的簇中心；(3)对于每个可能的簇中心...其迭代过程包括以下步骤：初始化隶属度矩阵：对于每个数据点，将其初始分配给一个聚类，隶属度矩阵中的每个元素初始化为1/聚类数。

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主动学习（Active Learning）概述、策略和不确定性度量

该模型当然不会很棒，但是将帮助我们了解参数空间的哪些领域需要首标记。训练模型后，该模型用于预测每个剩余的未标记数据点的类别。...根据模型的预测，在每个未标记的数据点上选择分数（在下一节中，将介绍一些最常用的分数）一旦选择了对标签进行优先排序的最佳方法，这个过程就可以进行迭代重复:在基于优先级分数进行标记的新标签数据集上训练新模型...每个样本都被单独发送给算法。算法必须立即决定是否标记这个示例。从这个池中选择的训练样本由oracle（人工的行业专家）标记，在显示下一个样本之前，该标记立即由算法接收。...委员会查询(Query by Committee)，它维护一个模型集合(集合被称为委员会)，通过查询（投票）选择最“有争议”的数据点作为下一个需要标记的数据点。...该分数的含义是：得分越高的数据点被标记后，对模型训练后的产生价值就越高（没模型效果好）。

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主动学习（Active Learning）概述、策略和不确定性度量

该模型当然不会很棒，但是将帮助我们了解参数空间的哪些领域需要首标记。训练模型后，该模型用于预测每个剩余的未标记数据点的类别。...根据模型的预测，在每个未标记的数据点上选择分数（在下一节中，将介绍一些最常用的分数）一旦选择了对标签进行优先排序的最佳方法，这个过程就可以进行迭代重复:在基于优先级分数进行标记的新标签数据集上训练新模型...每个样本都被单独发送给算法。算法必须立即决定是否标记这个示例。从这个池中选择的训练样本由oracle（人工的行业专家）标记，在显示下一个样本之前，该标记立即由算法接收。...委员会查询(Query by Committee)，它维护一个模型集合(集合被称为委员会)，通过查询（投票）选择最“有争议”的数据点作为下一个需要标记的数据点。...该分数的含义是：得分越高的数据点被标记后，对模型训练后的产生价值就越高（没模型效果好）。

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c语言把1、2、3、4、5、6、7、8、9组合成3个3位数，要求每个数字仅使用一次，使每个3位数均为完全平方数。按从小到大的顺序输出这三个三位数。

---- #include //找出1-9不重复数组成的三位完全平方数 int fe( int i, int b[]);//判断该三位数各位数字是否重复 void fed(int...i,int b[]);//组成b[i]的三个数字所存放的数组归零 int main(void){ int i,j,k,num,sqt; int a[100];//存放完全平方数 int b...[100];//b[i]中存放i代表的数字出现的次数 int cnt=0;//记录完全平方数的个数 for( i=1; i<=9; i++ ){ for( j=1; j<=9; j++...i+1; j<cnt; j++ ){ for( k=j+1; k<cnt; k++ ){ if(fe(a[i],b)&&fe(a[j],b)&&fe(a[k],b) ){//判断三个三位数各位数字是否重复

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sklearn 中的两个半监督标签传播算法 LabelPropagation和LabelSpreading

标签传播算法是一种半监督机器学习算法，它将标签分配给以前未标记的数据点。要在机器学习中使用这种算法，只有一小部分示例具有标签或分类。在算法的建模、拟合和预测过程中，这些标签被传播到未标记的数据点。...该算法使用了图论，具体如下:- LabelPropagation算法以下列方式工作：- 每个节点都使用唯一的标签进行初始化。这些标签通过网络传播。...在每次传播迭代中，每个节点都会将其标签更新为最大邻居数所属的标签。当每个节点具有其邻居的多数标签时，标签传播算法达到收敛。如果达到收敛或用户定义的最大迭代次数，则标签传播算法停止。...y变量是最后一列，X变量是剩下的所有部分:- 使用sklearn的LabelPropagation数来标记所有未标记的数据点:- 准确率为发现它是76.9%。...使用随机数生成器随机化数据集中60%的标签。

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算法金 | K-均值、层次、DBSCAN聚类方法解析

该算法的基本原理是通过迭代优化，逐步调整簇中心位置，直到簇中心不再发生变化或达到预设的迭代次数算法步骤K-均值算法的具体步骤如下：随机选择 ( K ) 个初始质心将每个数据点分配到最近的质心所在的簇计算每个簇的质心...凝聚式聚类：从每个数据点开始，将最近的两个簇逐步合并，直到所有数据点都被合并到一个簇中。分裂式聚类：从整个数据集开始，将数据点逐步分裂成更小的簇，直到每个数据点都成为一个单独的簇。...算法步骤以凝聚式层次聚类为例，算法步骤如下：初始化：将每个数据点作为一个单独的簇计算簇之间的相似度矩阵合并最相似的两个簇，更新相似度矩阵重复步骤3，直到所有数据点合并到一个簇中分裂式与凝聚式聚类分裂式聚类...凝聚式聚类：从每个数据点开始，通过递归地合并最近的簇，形成树状结构。两者的主要区别在于聚类过程的方向，分裂式自顶向下，凝聚式自底向上。...( \varepsilon ) 邻域，如果邻域内的数据点数量大于等于 ( \text{minPts} )，则将该点标记为核心点，并将邻域内的所有点加入同一簇对邻域内的点进行递归扩展，直到所有核心点的邻域都被访问对所有未标记的点

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从零开始的K均值聚类

每个输入都有一个目标值，算法试图从标记的数据中优化其参数以预测一个新实例。无监督学习方法与监督学习正好相反。这些方法处理未标记的数据。无监督学习的主要目的是找出潜在的隐藏模式和见解[2]。...它是两个数据点之间的直线距离。欧几里得距离可以用以下方程来衡量。这个公式用x和y表示两个点。K是维度的数量（在数据科学中，每个数据集的特征被视为一个维度）。...K表示你想要的聚类数。步骤2：随机选择每个聚类的质心。假设对于上面的数据点，我们想创建3个聚类。所以，K=3，而方形着色的数据点是3个随机选择的质心。...步骤3：计算数据点到质心的距离，并根据最小距离将数据点分配到聚类。从上图中，我们可以清楚地看到每个质心分配了一些数据点，根据不同的颜色表示最小距离。...从图中，我们需要找出肘部点以及相应的聚类数。它将被视为最佳的聚类数。对于上图，最佳的聚类数是4。肘部法的详细解释可以在这里找到。为什么选择K均值？ K均值是最流行的聚类算法。

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机器学习聚类算法

K-Means算法 K-means是一种基于划分的聚类算法，其基本原理是通过迭代计算，将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点到该簇中心的距离之和最小。...K-means算法的主要步骤: 初始化：选择K个初始质心；分配：将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇；更新：重新计算每个簇的质心；迭代：重复分配和更新步骤，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数...初始化：将每个数据点视为一个簇；合并：计算簇之间的距离，将距离最近的两个簇合并为一个新的簇；迭代：重复合并步骤，直到所有数据点合并为一个簇或达到预设的簇数量。...random_state：表示随机数生成器的种子，用于控制随机性。在给定的示例中，随机数生成器的种子设置为9。...means求中心点到其他数据点距离的平均值随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后

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