LoadRunner监控window系统各项指标详解

传输速率 为发送和接送字节的速率之和，包括帧字符在内。判断网络连接速度是否是瓶颈，可以用该计数器的值和目前网络的宽带比较。参考值：该值和目前的网络宽带的宽带相除，结果应该小于50%。 （4）Free Megabytes–汇报磁盘上没被分配的字节的量 转载自：https://blog

计算机视觉和 CNN 的里程发展

系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。 卷积神经网络是多层感知机（MLP）的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。 卷积神经网络（Convolutional

sysbench测试mysql服务端和客户端连接不对等问题★★★

问题现象使用sysbench测试mysql，在压测大于500个num-threads时，用netstat观察，发现服务端和客户端的连接状态不对等，服务端有大量TIME_WAIT的状态：2 环境及操作1、服务器：TaiShan 4826机器 2、操作系统：Centos 7.63、操作步骤命令：create

数据库种类这么多，它们都有什么区别呢？【这次高斯不是数学家】

器，缓存，存储引擎组成的；Mysql的存储引擎是插件式的，是MySql中具体的与文件打交道的子系统，根据文件访问层的一个抽象接口来定制的一种文件访问机制。 MySQL数据库的内部架构图： postgresql数据库 【sql】 postgresql数据库是一个开源的对象-关系

linux移动文件夹到另一个文件夹

/dist/ 12 移动所有 txt 后缀的文件到上层目录 mv *.txt ../ 1 删除 txt 后缀 的文件 这种多文件删除 ，慎用 rm *.txt 1234 文件夹或者文件 重命名命令： mv test-other test 1

GaussDB(DWS) 的并发管控和内存管控笔记

内存管控是基于语句的估算内存的前提下进行管控的，通俗的说就是语句有个估算内存，当资源池的剩余内存小于语句的估算内存时，这个语句就会排队等待，等资源池内的语句执行完，资源池有足够的剩余内存的时候，才会让这个语句执行。所以内存管控的实际效果和语句的估算内存有很大关系，估算的大了就会造成大

【微信小程序】一文读懂微信小程序登录流程及获取手机号

login()获取新的用户的code，然后再向开发者服务器发起登录请求.     3. 一般在项目开发，开发者服务器也会对用户的登录态做过期限制，所以这时在判断完微信服务 器中登录态如果没有过期之后还要判断开发者服务器的登录态是否过期。（请求开发者服务器 给定的接口进行请求判断就好）

Docker Swarm 和 Kubernetes 使用场合的差异

rnetes 提供了更多的灵活性和控制。 一个典型的例子是一家金融科技公司，该公司运行多个高复杂度的微服务，并需要在全球多个地区的数据中心之间管理应用。Kubernetes 的多区域部署、服务发现和自动扩展功能能够帮助公司轻松应对高流量的波动和复杂的服务依赖关系。 总结 Docker

AutoML 框架的重要性和基本抽象

时候，学习的系统、做模型的系统其实是异构的，搜索空间也不是单个算法框架就能带来的。 本质上为什么出现这个层级的重要原因就是，定义 AutoML 本身框架，能够让各种算法非常快的实现自动机器学习的搜索。 AutoML 框架的基本抽象 基本的抽象主要围绕三个基本部分：第一步是定义搜索空间（Search

基因数据分析软件迁移-Kobas3

项目 说明 服务器 TaiShan 200服务器（型号2280） CPU 鲲鹏920 5250处理器 内存 无要求 存储 无要求 磁盘分区 /top空间建议保留100G+ 网络 能访问互联网 操作系统 CentOS 7.6 前提条件，安装好R语言环境

《springcloud超级入门》微服务的概念和优缺点《一》

在解决问题和项目启动上面了。 微服务架构的优势 使用微服务架构能够为我们带来如下好处： 1）服务的独立部署 每个服务都是一个独立的项目，可以独立部署，不依赖于其他服务，耦合性低。 2）服务的快速启动 拆分之后服务启动的速度必然要比拆分之前快很多，因为依赖的库少了，代码量也少了。

如何下载 xbstream 和 qpress 的工具？

如何下载 xbstream 和 qpress 的工具？

Unity Network简介

该函数用于断开网络连接。如果是服务器的话，则是断开网络连接并连接服务器。 NetworkView是Unity封装的一套快速实现多人联机游戏的功能。以此为基础，我们可以开发各种类型的多人游戏，可以开发过关游戏的双人联机，也可以开发类似于CS的射击游戏，以房间为单位。 基本介绍

实用AutoML系统所面临的关键技术难题和挑战

自动化机器学习作为一项能够帮助AI快速落地的关键技术，已经得到了国内外学术界和工业界的广泛关注。经过近几年的研究发展，AutoML在基本技术方法和任务上，已经取得显著的进展和成果。一、关键技术难题和挑战(1)开发一个高效全流程数据分析模型难度大大部分实际应用的模型往往是端到端的机器学习流水线。典型的数据分析流程

AICC基本问题和排查的教学

AICC信息收集与配置

TIK算子开发中的参数和变量问题