留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查进行初始行为后的用户中，有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要指标。
9%，还有移动App里面非常经典的五秒钟定律；如果你的App应用的响应时间大于5秒钟；那么50%移动应用用户会放弃，30%用户会卸载，33%失望的用户会转向竞争对手的应用。...APM就像是部署在互联网上的CT扫描设备，通过SDK采集用户端数据，通过监控点采集网络数据，通过探针采集服务器上各种软硬件环境数据，然后利用大数据技术把采集到的数据进行快速诊断分析，发现影响应用性能的“...参考和分析市场上国内外的应用性能管理的解决方案；云智慧首创面向业务的基于用户行为性能的方法；这是基于真实的用户行为角度来分析应用的性能表现；分析的维度包括行为的维度和用户的维度。 ?...，确保运维SLA与服务质量；面向管理层，提供多维报告与数据决策支持，帮助企业实现用户满意度及运营效率持续提升、企业营收不断提高。...工作从事软件产品设计开发多年，现任云智慧产品总监，致力于面向大数据的IT系统监控软件以及应用性能管理（APM）平台的规划、设计与传播。
你可以将如上流程设置为一个漏斗，分析整体的转化情况，以及每一步具体的转化率和转化中位时间。同时也可以借助强大的筛选和分组功能进行深度分析。
VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
---- APM（应用性能管理）与Dapper原理介绍 什么是APM APM (Application Performance Management) 即应用性能管理（应用性能监控） APM主要是针对企业...第二阶段：以监控各种基础组件为主，随着互联网的快速发展，为了降低应用开发难度，各种基础组件（如数据库、中间件等）开始大量涌现，所以这个时期应用性能管理主要是监控和管理各种基础组件的性能。...第三阶段：以监控应用本身的性能为主, IT 运维管理的复杂度开始出现爆炸性的增长，应用性能管理的重点也开始聚焦于应用本身的性能与管理上。...每个跟踪树Trace都要定义一个全局唯一的TraceID，推荐用64位的整数表示，在这个跟踪中的所有Span都将获取到这个TraceID。...英文论文地址：https://www.cs.tufts.edu/comp/150PAT/tools/dcpi/micro30.pdf 比较知名的开源APM Pinpoint Pinpoint是一个APM（应用程序性能管理
在没有应用性能管理工具（APM，即application performance management ）的时候，当我们需要对应用优化，我们就需要不断的调试、阅读源码才能找到问题。...而了解应用性能瓶颈的最好方法就是：查看程序中运行时间最长的部分。在这时，我们就可以考虑使用性能管理工具来分析应用的性能。...性能管理工具会分析应用的五个维度： 终端用户体验监控，分析用户加载、渲染时间等等有关于用户体验的事项。 应用运行时架构，监控应用程序的所有节点和服务器等等。...同时，性能管理工具将使用应用性能指数（英语 Apdex，全称：Application Performance Index），来衡量用户对于应用性能的满意值。...下面我们将 New Relic 作为应用性能管理工具，来分析和展示应用程序的性能。 使用 New Relic 进行优化 New Relic 是国外知名的监控服务商，它可以实时地对应用进行监控和分析。
什么是性能分析？ 性能分析是分析应用程序性能来改进代码质量的常用方法，最流行的可视化性能分析方法是生成火焰图。 基于 Spring 框架的 Java 应用的火焰图 y轴是堆栈深度，x轴跨越样本总体。...Kubernetes 上的性能分析 性能分析是一项较为复杂的任务，大多数探查器有两个主要问题： 需要修改应用程序，通常可以通过将标志添加到执行命令或将一些性能分析库导入代码中来实现。...由于在分析过程中会严重影响性能，因此通常避免在生产环境中进行性能分析。 选择正确的探查器可能会解决这些问题，但是这需要仔细去进行研究，并且通常取决于编程语言和操作系统。...此外，当应用程序重新启动时，某些性能问题可能会消失，这就使得调试变得困难。 Kubectl flame Kubectl Flame 是一个 kubectl 插件，可以以较低的开销生成火焰图?...来分析应用程序性能，无需进行任何应用程序修改或停机。
Keepalived 双主模式 双机双主：正常情况下nginx是一台提供服务，另外一条备份。 互为主备要引入两个VIP，如mysql双主，nginx双主，这样要引入两个VIP，也就是还需要引入。...，请参阅：玩转企业集群运维管理专栏，本系列持续更新中。...更多关于企业集群运维管理系列的学习文章，请参阅：玩转企业集群运维管理专栏，本系列持续更新中。...推荐自己写脚本，写一个while循环，每轮ping网关，累计连续失败的次数，当连续失败达到一定次数则运行service keepalived stop关闭keepalived服务。...更多关于企业集群运维管理系列的学习文章，请参阅：玩转企业集群运维管理专栏，本系列持续更新中。
React 应用也是前端应用，如果之前你知道一些前端项目普适的性能优化手段，比如资源加载过程中的优化、减少重绘与回流、服务端渲染、启用 CDN 等，那么这些手段对于 React 来说也是同样奏效的。...因此，除了前面所提到的普适的前端性能优化手段之外，React 还有一些充满了自身特色的性能优化思路，这些思路基本都围绕“组件性能优化”这个中心思想展开。...React.memo 与 useMemo 注：这 3 个思路同时也是 React 面试中“性能优化”这一环的核心所在。...为了避免不必要的 render 操作带来的性能开销，React 提供了 shouldComponentUpdate 这个钩子。...总结 本讲，我们学习了 React 组件性能优化中最重要的 3 个思路。 这 3 个思路不仅可以作为大家日常实战的知识储备，更能够帮助你在面试场景下做到言之有物。
性能损耗 由于Pinpoint采集信息太过详细，所以，它对性能的损耗最大。而skywalking默认策略比较保守，对性能损耗很小。 有网友做过压力测试，对比如下： ?...图片来源于：https://juejin.im/post/5a7a9e0af265da4e914b46f1 所以，在性能损耗方面，skywalking更胜一筹。...非常活跃的中文社区，支持多种语言的探针，对国产开源软件非常全面的支持，以及使用es作为底层存储带来的强大的检索能力，并且skywalking的扩展性以及定制化要更优于Pinpoint： 如果你有海量的日志存储需求，推荐...如果你更看重二次开发的便捷性，推荐skywalking。 最后，参考上面的对比，结合你的需求，哪些不能妥协，哪些可以舍弃，从而更好的选择一款最适合你的APM软件。
引言 推荐系统是机器学习领域的重要应用之一，广泛应用于电商、社交媒体、在线广告和内容推荐等领域。推荐系统通过分析用户行为和商品特征，向用户推荐可能感兴趣的商品或内容，从而提升用户体验和平台黏性。...本文将详细介绍机器学习在推荐系统中的应用，包括数据预处理、模型选择、模型训练和性能优化。通过具体的案例分析，展示机器学习技术在推荐系统中的实际应用，并提供相应的代码示例。...2.1 商品推荐 商品推荐是电商平台中最常见的推荐系统应用，通过分析用户行为数据，推荐用户可能感兴趣的商品。...深度学习在推荐系统中的应用包括神经协同过滤、深度矩阵分解和神经网络推荐等。...3.2.2 强化学习在推荐系统中的应用 强化学习通过与环境的交互，不断优化推荐策略，在动态推荐和实时推荐中具有广泛的应用前景。
应用程序一旦迁移到了云端，管理起来就变得更困难重重了。云应用程序性能管理和性能监控工具则可以帮助识别瓶颈及其他性能度量指标。...AppNeta AppNeta提供了这家厂商所说的“全栈”(full stack)应用程序性能管理功能。...四个不同的模块(TraceView、AppView、PathView和FlowView)共同组成了一套解决方案，可以监控Web应用程序、软件即服务(SaaS)和应用程序网络的性能，并结合其他的网络性能监控和分析功能...安装了每个代理后，我们就能够在PathView Cloud管理控制台中查看应用程序了。TraceView让你可以关注应用程序从前端到后端的方方面面。...Dynatrace Dynatrace为Java、.Net和PHP等平台提供了监控网络性能和应用程序的功能。除了模拟Web应用程序负载的综合监控功能外，它还提供了用户体验管理功能。
The Case for Automatic Database Administration using Deep Reinforcement Learning（基于深度强化学习的自动数据库管理） --...Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique（基于强化学习的双光技术推荐系统） ---- --...Cellular-Connected UAVs over 5G: Deep Reinforcement Learning for Interference Management（蜂窝连接的超过5G的UAVs:深度强化学习的干扰管理
文章目录 一、 双进程守护保活 + JobScheduler 原理 二、 双进程守护保活 + JobScheduler 源码 1、JobService 代码 2、判定服务运行工具类 3、清单文件 4、...MainActivity 代码 5、运行效果 三、 源码资源 一、 双进程守护保活 + JobScheduler 原理 ---- 【Android 进程保活】应用进程拉活 ( JobScheduler...拉活 | JobScheduler 使用流程 | JobService 服务 | 不同版本兼容 | 源码资源 ) 博客中介绍了 JobScheduler 的用法 ; 【Android 进程保活】应用进程拉活...( 双进程守护保活 ) 博客中介绍了双进程守护保活用法 ; 使用 " 双进程守护保活 + JobScheduler " 机制 , 成功率最高 ; " 双进程守护保活 + JobScheduler "...+ JobScheduler 源码 ---- 大部分代码与 【Android 进程保活】应用进程拉活 ( 双进程守护保活 ) 博客中重复 , 这里只贴出 JobScheduler 相关源码 ; 1、JobService
作者 | 蚂蚁金服技术专家 沧漠 导读：Kubernetes 的出现使得广大开发同学也能运维复杂的分布式系统，它大幅降低了容器化应用部署的门槛，但运维和管理一个生产级的高可用 Kubernetes 集群仍十分困难...这套面向终态的集群管理系统在今年备战双 11 过程中，经受了性能和稳定性考验。 一个完备的集群管理系统除了保证集群稳定性和运维效率外，还应该提升集群整体资源利用率。...Q2：应用部署在 K8s 及 Docker 中会影响性能吗？例如大数据处理相关的任务是否建议部署到 K8s 中？ A2：我理解 Docker 是容器，不是虚拟机，对性能的影响是有限的。...A5：K8s 提供了非常多构建 PaaS 平台的扩展能力，但现在直接面向 K8s 去部署应用的确非常困难。我觉得采用某种 DSL 去部署应用是未来的趋势，K8s 会成为这些基础设施的核心。...Q6：我们目前采用 kube-to-kube 的方式管理集群，kube-on-kube 相比 kube-to-kube 的优势在哪？在大规模场景下，K8s 集群的节点伸缩过程中，性能瓶颈在哪？
腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE）基于原生 kubernetes 提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。...边缘容器服务（Tencent Kubernetes Engine for Edge，简称 TKE Edge）是腾讯云容器服务推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。...在服务客户业务云原生化的过程中，腾讯云容器也积累了大量的容器安全、容器性能等最佳实践。 收获五项大奖，十二项可信云认证 此次除了腾讯云容器获得以上认证外，腾讯云共斩获五项大奖和十二项可信云认证。...往期精选推荐 GIAC 大会预告 | 揭秘腾讯云原生同城双活解决方案 TKE 体验升级：更快上手 K8s 的24个小技巧 腾讯TencentOS 十年云原生的迭代演进之路 kubernetes...降本增效标准指南｜ProphetPilot：容器智能成本管理引擎 在 TKE 中使用 Velero 迁移复制集群资源
抛弃的不是栈这种数据结构，而是Stack实现类，如果你还不了解就用到业务开发中，就很可能会影响系统性能。...1.2 源码分析 我们说Stack栈，这个实现类已经不推荐使用了，需要从它的源码上看。...本身Vector就是一个不推荐使用的类，主要在于它的一些操作方法锁?(synchronized)的力度太粗，都是放到方法上。...同时数据的插入和删除也不需要像数组队列那样拷贝数据，虽然Linkedlist有这些优点，但不能说ArrayDeque因为有数组复制性能比它低。...的应用过程，到我们后面讲锁相关知识点，再重点介绍。 队列结构的设计非常适合某些需要LIFO或者FIFO的应用场景，同时在队列的数据结构中也有双端、延时和组合的功能类，使用起来也非常方便。
它们优化了性能，并在科学计算、数据分析和学习中被广泛使用。向量库适用于小到中等规模的数据集，并且不提供内置的高维向量相似性搜索或大规模数据管理的支持。...16个最佳向量数据库推荐 1....这使得它适用于各种应用领域，如图像检索、推荐系统和自然语言处理等 高效的近邻搜索：SCANN采用了一种基于局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）的方法，能够在保证较高准确性的同时...OpenSearch的向量数据库特性通过最小化开发人员操作、管理和集成AI生成资产所需的工作，加速了AI应用开发。 可以将模型、向量和信息引入，以启用向量、词汇和混合搜索和分析，内置性能和可扩展性。...上述探讨了16个2024年最值得关注的向量数据库，这些数据库在性能、可扩展性、易用性和特定应用场景的支持方面各有特色。
：cat 练习 6：find 练习 7：grep 练习 8：cut 练习 9：sed 练习 10：sort 练习 11：uniq 练习 12：复习 第三部分：数据结构 练习 13：单链表 练习 14：双链表...练习 15：栈和队列 练习 16：冒泡、快速和归并排序 练习 17：字典 练习 18：性能测量 练习 19：改善性能 练习 20：二叉搜索树 练习 21：二分搜索 练习 22：后缀数组 练习 23：三叉搜索树...五、快速构建爬虫 六、Scrapinghub部署 七、配置和管理 八、Scrapy编程 九、使用Pipelines 十、理解Scrapy的性能 十一、Scrapyd分布式抓取和实时分析 Python...、生成系统报告和系统监控 十二、与数据库交互 十三、负责系统管理 十四、创建和管理 VMware 虚拟机 十五、与 OpenStack API 交互 十六、用 Boto3 自动化 AWS 十七、使用 Scapy...算法概述 二、算法中使用的数据结构 三、排序和搜索算法 四、设计算法 五、图算法 第二部分：机器学习算法 六、无监督机器学习算法 七、传统的监督学习算法 八、神经网络算法 九、自然语言处理算法 十、推荐引擎
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