目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求，响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现 使用awk分析日志的每一行，累加响应时间和访问次数，最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息，"0"那列是响应时间，"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割，所以响应时间在第6列，url在第8列 代码 ?...通过这个awk脚本，可以计算出每个请求的平均响应时间 数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值 数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数 最后在END块中对url数组进行遍历，打印出每个请求的...url及其平均响应时间 执行脚本 awk -f avgtime_script access_log 输出内容示例 /a.php = 1 /b.php = 0
云计算事件响应策略对于在云中运行负载的企业来说是必要，企业需要了解这些最佳实践，以确保其团队做好充分准备。...为了减轻制定计划的压力，需要了解以下五个步骤，以在事件发生之前进行识别、补救和适应。 步骤1：准备 企业IT团队建立云计算事件响应流程时，最重要的事情之一就是为不可避免发生的事件做好准备。...尽管准备工作可以采用不同的形式，但通常分为三类：培训、编制文档和聚合。 ·培训 在云计算事件响应方面，配备合适的人员只是完成其流程的一半。...通过人工处理或自动过程识别事件之后，许多组织可能选择通知其云计算提供商并对其进行交叉验证。这个步骤可以确保企业对实际事件做出反应，而在时间紧迫的情况下，云计算提供商的支持可以帮助快速结束循环。...“D1net”选择关注D1net旗下的各领域（云计算，数据中心，大数据，CIO， 企业通信 ，企业应用软件，网络数通，信息安全，服务器，存储，AI人工智能，物联网智慧城市等）的子公众号。
在性能测试中，响应 时间（Response Time）、并发数（Concurrency）和每秒事务数（Transactions Per Second，TPS）都是非常重要的指标。...然而，当系统承受高负载或者处理复杂的任务时，响应时间可能会增长。这时候，我们可能需要在响应时间和其他指标之间进行权衡。 并发数（Concurrency） 并发数是指系统在同一时间内处理的请求的数量。...然而，并发处理能力的提高可能会带来响应时间的增加。 每秒事务数（TPS） 每秒事务数是指系统每秒钟可以处理的事务的数量。对于需要快速处理大量事务的系统来说，高TPS是非常重要的。...除了响应时间（Response Time）、并发数（Concurrency）和每秒事务数（TPS）这三个关键指标外，性能测试中还有一些其他的重要指标，包括： 吞吐量（Throughput）：这是在一定时间内完成的工作量或传输的数据量...结论 性能测试是一个复杂的过程，需要我们理解和权衡多个指标。响应时间、并发数和TPS是其中的重要指标。根据你的系统需求和业务环境，可能需要优先关注其中的一个或几个指标。
其实calc是英文单词calculate(计算)的缩写，是css3的一个新增的功能，用来指定元素的长度。...不过calc()最大的好处就是用在流体布局上，可以通过calc()计算得到元素的宽度。 calc()能做什么？...calc()能让你给元素的做计算，你可以给一个div元素，使用百分比、em、px和rem单位值计算出其宽度或者高度，比如说“width:calc(50% + 2em)”，这样一来你就不用考虑元素div的宽度值到底是多少...，而把这个烦人的任务交由浏览器去计算。...好了，到这就告一段络了，再稍微优化一下左右边15px的空距，让两边都挨边。就在父级上加个margin-right：-15px，OK 搞定， 现在拿这个去做响应模式应该很方便了。 本文完〜
在考虑压力工具中的用户数（有些工具中称为线程数，本文后续都用“用户数”来说明）、响应时间、TPS三者之间的关系时，想到之前也有人问起过这样的问题，就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢。...这种情况下怎么计算TPS呢： TPS = 2 + 4 + 6 + 4 + 1 = 17 显然响应时间也是变化较大的，可能每个用户的每个事务的响应时间都是不一样的。...在真实的场景中，这样的情况是必然会出现的，所以在计算TPS的时候，压力工具采用的是： 先采集原始数据。即每个用户每个事务都记录下来。 再根据粒度计算。...TPS散点值 = 事务数 / 粒度 这样的计算结果再通过曲线表现出来。就会受几个因素的影响：用户数、粒度、响应时间。...在这个非常简单的场景下，我们也看到了响应时间无理的跳动。还好幅度并不大。所以才保证了TPS在每个不同的用户梯度下相对的稳定。但是显然后面TPS已经达到上限了，响应时间开始增加得非常快。
在 Vue 组件中，你会使用各种分层的模式，当然也包括经常用的 slots。在这样的组件树中，肯定会有计算属性（派生出来的数据）。...计算属性的响应式机制是如何运转的？ 通常，当从一个 Dep 类实例获取到更新的通知时，响应机制将会触发对应的 Watcher 函数。当我变更一个被组件渲染所依赖的响应式数据时，将触发重渲染。...计算属性 watcher 有一个特性就是不仅它自身的值是响应式的，而且当计算属性的 getter 被调用时，如果当前有 Wathcer 在读取这个计算属性的话（即 Dep.target 中有值--译者）...那么从 __ob__ 中我们可以得到哪些关于计算属性响应式机制的信息呢 我们可以看到有哪些 Watcher 订阅（subs）了响应式数据的更新。...在示例中，每个 user 对象都有一个 name 属性，每个属性都包含各自的 Watcher，这些 Watcher 将会在属性发生变更时收到更新通知。
本文将详细介绍一次完整的 HTTP 请求过程，包括 DNS 解析、TCP 握手、HTTP 请求和响应等环节。DNS 解析在发起 HTTP 请求之前，必须先将域名转换为 IP 地址。...DNS 解析过程通常包括以下几个步骤：浏览器将用户输入的 URL 经过解析，提取出域名部分。浏览器查询本地 DNS 缓存，查找是否已经缓存了该域名对应的 IP 地址。...TCP 握手过程包括以下三个步骤：客户端向服务器发起 SYN 请求，表示要建立连接。SYN 是 TCP 协议中的特殊标志，用于表示建立连接的请求。...一般来说，HTTP 响应由以下几个部分组成：状态行状态行包括三个部分：HTTP 版本、状态码和状态消息。...HTTP 请求和响应过程中，涉及到请求行、请求头、请求体、状态行、响应头和响应体等多个部分，每个部分都具有不同的作用和含义。
因此数据导入选择使用 Broker Load 来进行。...应用实践 Doris 对 Hive 数仓的查询加速方案 在即席查询场景中，传统的查询引擎（Hive/Spark/Presto）越来越满足不了数据开发者、数据分析师对查询响应性能提出的高要求，动辄几十秒甚者分钟级的查询耗时极大的限制了相关场景的开发效率...实现 Doris 加速的核心是支持查询引擎动态切换，查询引擎动态切换的工作机制如下： 查询引擎会及时收集 Hive 和 Doris 的元信息，包括库、表、表字段、表行数等信息，在用户提交即席查询请求时...在 Doris 之前的版本中，尚未实现 Hive 元数据变更同步和管理功能，为了提高效率开发了 Doris 建表工具，我们通过选择和配置数仓集群、Hive 表名、数据模型、Bucket 数量等参数，自动关联...修复的方法也很简单，只需针对每个 ORC 文件重新解析一次文件头的字段信息即可。在了解问题原因及分析解决思路后，我们也和社区的同学一起修复了这个问题并提交了相关 PR。
“本文介绍了梁的有限元动力学分析基本原理，并基于梁有限元模型，运用MIMO（多输入多输出）算法，计算梁在多个输入力下的振动响应。...01 — 目的：计算悬臂梁在多个输入下的振动响应 图1是一个悬臂梁及其有限元参数，在中间位置和悬臂远端均受动态力，求整个悬臂梁在两个（或多个）力下的振动响应（位移，速度，或加速度）。 ?...图1 要进行振动响应计算，首先要建立动力学方程，这就要借助有限元的方法。 02 — 自由状态梁的动力学方程有限元计算原理 本文算法是将图1中的梁划分为36个梁单元。...这两个力激发起来悬臂梁的两个固有频率，所以振动特性体现了两个振型的叠加。 总结：结构在多个动态力下的振动响应受到两大因素影响： 1）激励力：包括力的位置，频率，幅值，相位的综合影响。...同时36个单元，每个单元对应的是 10度。 ? 图23 图23是圆内的多个激励力。图24，图25分别是圆的某阶共振频下的振型。 ? 图24 ? 图25 至此，点到为止～
这个版本值得关注的特性包括git jump工具的更新、cat-file工具的增强以及在 Windows 上更快的响应。...GitHub 的软件工程师 Taylor Blau 详细介绍了 Git 2.40 的更新细节。git jump是 contrib 目录中的一个可选工具，现在支持 Emacs 和 Vim。...git jump工具对 Git 命令进行了封装，比如git grep，并将它们的结果输入的 Vim 的 quickfix 列表中。...裸仓库是一个以.git为后缀的目录，它没有任何版本控制文件的本地检出副本（在裸仓库中，所有通常存在于隐藏的“.git”子目录中的 Git 管理和控制文件都直接存在于“repository.git”目录中...Git 2.40 还包括一些功能增强，将 Git 旧的组成部分从 Perl 或 Shell 改写成现代 C 语言的等价方式。这使得 Git 命令在 Windows 等平台上运行得更快。
但仅仅从课程的角度出发就太片面了，其实学习汇编语言可以深入理解计算机底层工作原理，提升代码效率，尤其在嵌入式系统和性能优化方面有重要作用。...背景介绍 以前我们讨论的都是CPU对指令的执行。我们知道，CPU 在计算机系统中，除了能够执行指令，进行运算以外，还应该能够对外部设备进行控制，接收它们的输入，向它们进行输出。...可屏蔽中断是CPU可以不响应的外中断。 CPU是否响应可屏蔽中断，要看标志寄存器的IF位的设置。...当CPU检测到可屏蔽中断信息时： 如果IF=1，则CPU 在执行完当前指令后响应中断，引发中断过程； 如果IF=0，则不响应可屏蔽中断。...不可屏蔽中断是CPU 必须响应的外中断。 当CPU 检测到不可屏蔽中断信息时，则在执行完当前指令后，立即响应，引发中断过程。
既然乱码故障现象只在某一台计算机中出现，那问题很可能出在那台特定计算机中；而容易引起乱码故障的最可能因素就是计算机病毒，为此我们可以找来最新版本的杀毒工具软件，来全面地对那台特定计算机系统查杀一遍，看看是否真的有病毒存在...，不妨在这个特定计算机中打开一个只包含宋体字的文档，然后尝试着将该文档发送到网络打印机，如果此时打印机能够正常打印的话，那基本就能断定乱码故障就是由该系统中包含的打印字体不全引起的；这个时候我们可以到能够正常打印的其他计算机中...，把它的font文件夹复制一份，并粘贴到这台特定计算机的对应系统目录中。...仔细分析该故障时我们可以发现，既然本地计算机可以访问到打印机所在计算机中的共享资源，这就证明本地计算机和远程计算机之间的网络连接一切正常，而且还能将病毒等不稳定因素排除在外。...，而适时断开打印机电源可以清空打印缓存中的各色垃圾；倘若排查完上面的所有因素之后，打印机仍然还是无法响应的话，那十有八九是打印机硬件方面出了问题，此时唯一的办法就是将打印机送到专业的维修店中去维修！
为了尽量减少这些问题，我们遵循了之前的 iEEG 研究指南通过包括患有不同癫痫和癫痫发作的参与者，在癫痫区域之外进行刺激，并在距离癫痫发作窗口数小时的地方获取数据。...我们在几个皮质区域（包括推定的 TBS 部位）进行了 SPES 诱导的皮质-皮质诱发电位 （CCEPs） 映射。平均每个参与者使用 22.1 ± 8.3 个 STD 站点进行 SPES。...尽管我们打算针对 VLPFC、ACC、DLPFC 和外侧颞叶，但由于触点的可用性和根据 MRI 上共同注册通道位置的初步目视检查选择的部位（在自动映射到每个参与者原生空间中的包裹大脑区域之前），一些选定的刺激部位最终被归类为中央后或...随后，根据训练前基线使用 Z 分数对每个观察或时期进行标准化。之所以选择预训练基线周期，是因为前突增时间段（前一个突增的后突增响应的一部分）尚未恢复到“静止”电压水平。...为了确定最佳聚类数，我们评估了四个聚类标准，包括 Calinskin-Harabasz 方法、DaviesBouldin 方法、间隙法和轮廓法。
另外一个例子，当访问单一服务器管理的数据的进程数不断增加时，系统就需要对服务器的数量进行扩充，此时，对服务器进行复制，随后让它们分担工作负荷，就可以提高性能。...CAP 定理 CAP 定理（也称为 Brewer 定理），是由计算机科学家 Eric Brewer 提出的，即在分布式计算机系统不可能同时提供以下全部三个保证： 一致性（Consistency）：所有节点同一时间看到是相同的数据...参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将 Undo 信息和 Redo 信息写入日志。（注意：若成功这里其实每个参与者已经执行了事务操作） 各参与者节点响应协调者节点发起的询问。...第二阶段（提交阶段） 如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息；否则，发送提交(Commit)消息；参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源...，或者是 proposer 选择的值，如果回应说还没有议案。
图像保留在屏幕上，直到做出响应，并且没有时间限制。 参与者可以针对每一次试验做出目标在场或目标缺席的反应。...在没有目标的试验中，参与者可以引起正确的反应(正确的拒绝)或错误地识别错误者的脸(假阳性)。我们记录了每个参与者的每一次反应，并总结了点击次数和正确的拒绝次数，以计算出一个整体的准确性评分。...然后向参与者展示一个与年龄和性别相适应的数据库，显示一系列面部的内部区域。参与者选择的面孔与目标的整体外观最匹配；这些面孔被组合在一起，选择过程重复进行。...最后实验选择了32种复合材料，包括32项试验，参与者同时在屏幕顶部观看目标合成脸，并在下面的图片中显示25-40人在自然背景下(例如，音乐会或体育活动的观众；见下图)。...每个块上所有参与者的命中、正确拒绝和总体准确性被总结，并使用控制数据计算每个度量的规范。 再次设定为1.96 SDS以上的控制均值(见下表)。我们最初检查了每个区块的总体准确率。
观众观看智能体玩视频游戏Frogger，然后根据每个人对人工智能游戏动作的描述程度，以描述AI移动的好坏对屏幕上列出的三个原理进行排序。...对于每一步的三个匿名判断，包括人类生成的响应，AI智能体生成的响应和随机生成的响应，参与者优先选择人类生成的理论，但AI生成的响应紧随其后。...他们被要求在人工智能出错的情况下选择他们更喜欢的答案，他们不知道原理分为两类。 四分之三的参与者赞成分类为“全貌”类别的答案。...互动计算教授Mark Riedl表示，“对人工智能机器人的感知和偏好的理解，为我们提供了一套强大的可操作的见解，可以帮助我们设计出更好的以人为本，理性的、自主的智能体。”...研究的未来可能方向将把研究结果应用于各种类型的自主智能体，让它们根据手头的任务做出反应，例如它们可以应用在紧急响应救援，或是在教室帮助教师处理任务。
参与者始终坚持完成任务:所有参与者在扫描会话中的平均响应率高于99%，而在任何单个扫描会话中，响应率从未低于96%。...这些测量包括大量的静息状态数据(每个参与者至少100分钟)，静息状态扫描期间的外部生理测量，弥散数据和相关衍生品(白质束和结构连接矩阵)，以及大量手工定义的感兴趣区域(ROIs)。...2.5 单个trial fMRI响应幅值的精确估计我们对NSD实验的数据进行了GLM分析，以帮助简化后续的数据分析。GLM的目标是获得单次试验beta，即估计每个体素对每个试验的fMRI响应振幅。...我们通过计算单个体素的噪音上限来量化不同beta版本(b1、b2和b3)的质量。噪声上限是对试验可靠性的度量，量化了个体素响应中归因于刺激而非测量噪声的方差百分比(方法)。...这不仅可以通过每个参与者的fMRI数据采集小时数来衡量(核心NSD实验中8名参与者每人30 - 40小时的数据)和获得的数据的高空间分辨率(1.8毫米)，还可以通过核心实验之外的大量额外测量来衡量，包括大量的静息状态和扩散数据
架构的描述形式应当被所有参与者理解。架构描述包含功能、结构和分配三个主要方面。 3.6 方法活动 SAAM 的主要输入包括问题描述、需求声明和架构描述。...参与者包括评估小组、项目决策者和其他项目相关人。...确定期望的质量属性响应级别的效用 描述：根据效用表确定每个具体场景的效用值。 目标：量化各质量属性响应级别的效用。 计算各架构策略的总收益 描述：综合考虑每个架构策略的效用，计算其总收益。...目标：评估不同策略的整体效益。 根据受成本限制影响的投资报酬率选择架构策略 描述：估算成本，用上一步计算的收益减去成本，得出净收益，选择收益最高的架构策略。...计算各架构策略的总收益 计算不同架构策略（如增加缓存服务器）的总收益。 根据受成本限制影响的投资报酬率选择架构策略 估算增加缓存服务器的成本，计算净收益，并选择收益最高的策略。
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