衡量代码的性能 性能计时函数概述 timeit 函数和秒表计时器函数 tic 和 toc 可以计算代码运行所需的时间。使用 timeit 函数严格测量函数执行时间。...它采用要测量的函数的句柄并返回典型执行时间（以秒为单位）。假设定义了一个函数 computeFunction，它采用两个在工作区中定义的输入 x 和 y。...Cputime 函数与 tic/toc 和 timeit 建议使用 timeit 或 tic 和 toc 来度量代码的性能。这些函数会返回挂钟时间。...有关测量性能的提示 在测量代码的性能时，还需要考虑以下： 计算足够大的一部分代码的时间。理想情况下，进行计时的代码运行时间应该超过 1/10 秒。...将要尝试计时的代码放在函数中，而不是在命令行或脚本内部对其计时。 除非是尝试测量首次成本，否则请多次运行代码。使用 timeit 函数。 请不要在测量性能时执行 clear all。
本文适用于： ✔️ .NET Core 3.0 SDK 及更高版本 本教程将介绍如何使用 EventCounter 衡量高频率事件的性能。...可以使用由各种官方 .NET Core 包或第三方提供者发布的可用的计数器，或创建自己的监视指标。 在本教程中，将： 实现 EventSource。...实现 EventSource 对于每隔几毫秒发生的事件，最好使每个事件的开销较低（小于一毫秒）。 否则，对性能的影响将很大。 记录事件意味着你将向磁盘写入内容。 如果磁盘不够快，你将丢失事件。...下面是有关如何实现 System.Diagnostics.Tracing.EventSource 的示例。...在 Startup.cs 文件中，更新包含此筛选器的 ConfigureServices 方法。
引言当涉及到机器学习和数据科学中的分类问题时，评估模型的性能至关重要。选择适当的性能衡量标准有助于我们了解模型的效果，并作出有根据的决策。...本博客将介绍一些常用的分类问题衡量标准，以及它们在不同情境下的应用。为什么需要分类问题的性能衡量标准？在机器学习中，分类问题是一类非常常见的任务。它包括将数据点分为两个或多个不同的类别或标签。...对于这些问题，我们需要一种方式来评估模型的性能，以便选择最合适的模型、调整参数，并最终在实际应用中做出可靠的决策。...常用的分类问题衡量标准以下是一些常用的分类问题性能衡量标准：准确度（Accuracy）：准确度是最简单的性能衡量标准之一。它表示模型正确分类的样本数与总样本数之比。...绘制这两种曲线的过程相似，通常需要使用模型的预测概率来确定不同的阈值，并计算相应的性能指标。在Python中，您可以使用Scikit-Learn库来轻松生成这些曲线。
可见，算法好坏衡量规则就在于时间、空间上面。 算法好坏统计方法 事后统计法。...依赖于测试数据，如果你要一顿数字查找2在第几个位置，如果第一个数字就是2，效率就极高 事前估算分析法：分析出最坏的情况，统计执行次数 二分查找：n是元素格式，执行次数：floor(log_2(n) +...1) 时间复杂度 一个算法随着数据规模的增大而增大的时间成本。...O(N)：N越大，时间成本越高 空间复杂度 一个算法随着数据规模增大而额外增加的空间成本。也是用大O表示法 特殊说明： 上述文章均是作者实际操作后产出。烦请各位，请勿直接盗用！
PgSQL-使用技巧-如何衡量网络对性能的影响 PG数据库和应用之间常见的部件有连接池、负载平衡组件、路由、防火墙等。我们常常不在意或者认为涉及的网络hops对整体性能产生的额外开销是理所当然的。...performance: https://www.percona.com/blog/impact-of-network-and-cursor-on-query-performance-of-postgresql/ 如何检测和衡量影响...没有简单的机制用来衡量网络开销的影响。...该项目地址： https://github.com/jobinau/pg_gather pg_gather分析报告可以显示等待事件以及每个会话的相关信息： 本文仅讨论等待事件的部分，同时介绍不同类型工作负载下网络性能如何在等待事件中显示...“ClientWrite”中的峰值并不取决于客户端工具。下面是检索大量记录的查询，常规psql会话的屏幕截屏： 这些情况下，过多的“ClientWrite”足以发现问题。
从历史上看，我们对客户端性能监控方式非常有限，而且还遇到了API浏览器的限制，阻碍了我们准确地衡量客户端性能。幸运的是，由于有了新的面向性能的api，这种情况正在开始改变。...Performance 接口可以获取到当前页面中与性能相关的信息。...在Performance API中测量的每个测量值都是高分辨率时间。这就是为什么你总是听到性能API是高分辨率时间API的一部分。...PerformanceObserver 是API中包含的另一个接口。它主要用于观察性能时间轴（Performance Timeline），并在浏览器记录时通知新的性能条目。...它可以用来度量浏览器和 Node.js 应用程序中某些性能指标。Performance entries我们用Performance API度量的东西称为entries。
1.衡量模型的准确程度 准确率(Accuracy)即：预测正确的样本数量/样本总数 可以用构建模型的数据来计算准确率，但这个准确率不能代表模型泛化到其其他数据的准确率。...所以将数据拆分开，一部分用于拟合模型（训练集），另一部分用于衡量模型性能(测试集)，是更好的选择。 2.训练集与测试集的拆分 将数据拆分开，用训练集构建模型，用测试集作为自变量输入，计算它的准确率。...3.模型的复杂程度 k值越大，结果受周围噪声的影响就越小。...kimi的解释如下： 在KNN算法中，k值的选择对模型的性能有显著影响。k值代表在进行分类决策时考虑的最近邻居的数量。...如果k值选择较小，模型可能会更复杂，因为它对训练数据中的噪声更敏感，这可能导致过拟合。相反，如果k值选择较大，模型可能会变得更简单，因为它会平滑决策边界，可能会忽略一些重要的模式，从而导致欠拟合。
即人与工具，是直接关系到生产力的核心要素： 工具越强大、越智能，人的操作效率越高、心智负担越小 P.S.心智指的是人认识事物的方法和习惯，会影响用户如何认知周遭世界以及如何采取行动，取决于对应角色的认知情况...：同类工具中效率最高的一款，迅速解决问题，明显比其它工具快很多 体验还不错，效率也过得去：同类工具中在体验和效率上取得平衡的一款，没有太明显的缺点，勉强能解决问题，用起来也不很麻烦 除去没得选的情况，在效率没有明显差距时体验更好的工具更受欢迎...我不就是不想用 xxx 了 三.建立效能价值的度量模型 确定了关键目标之后，接下来的问题是如何量化效率和体验，使之可衡量 衡量效率 类比工作效率的计算公式： 工作效率 = 工作总量 / 工作时间 工具效率可以定义为...，但也可以建立度量模型： 体验即产品与用户心智的重合程度（上图心智一行），工具的功能和性能越贴近用户的心理预期，体验评价越高，体现在： 易用程度：从用户心智向产品功能做映射，极致的易用是符合直觉，上手即用...稳定程度：从用户心智向产品性能做映射，极致的稳定是完全信任，从不怀疑工具会出问题 即： 工具体验 = 易用程度 * 稳定程度 也就是说，工具体验是易用程度与稳定程度的乘积，只要稍有不好用或不稳定的缺点
我们通过分析profile和debug跟踪整个查询流程，确认耗时的原因，针对业务特性，提出了相关的优化方案，可以对该类查询提升三到五倍的性能。...2.png 3、查询流程中的四级缓存 Elasticsearch的查询过程中总共有四层缓存，第一层缓存是Elasticsearch的RequestCache，缓存的是整个查询的Shard级别的查询结果...Elasticsearch6.3的新特性中index-sorting支持对数据根据配置的字段进行排序，经测试对查询性能有很大提升。...2、利用index-sorting优化查询 Index-sorting新特性能够在数据写入时，将数据按照指定的字段的值进行排序。如果查询中包含指定的字段，那查询只需要读取相邻的文件块。...7天的数据，未排序的数据以上查询平均耗时为2s，排序的数据查询平均耗时为400ms，查询性能可提升5倍。
我们通过分析profile和debug跟踪整个查询流程，确认耗时的原因，针对业务特性，提出了相关的优化方案，可以对该类查询提升三到五倍的性能。...2.png 3、查询流程中的四级缓存 Elasticsearch的查询过程中总共有四层缓存，第一层缓存是Elasticsearch的RequestCache，缓存的是整个查询的Shard级别的查询结果...Elasticsearch6.3的新特性中index-sorting支持对数据根据配置的字段进行排序，经测试对查询性能有很大提升。...2、利用index-sorting优化查询 Index-sorting新特性能够在数据写入时，将数据按照指定的字段的值进行排序。如果查询中包含指定的字段，那查询只需要读取相邻的文件块。...，未排序的数据以上查询平均耗时为2s，排序的数据查询平均耗时为400ms，查询性能可提升5倍。
服务器如何发送数据？...单位：reqs/s 吞吐率用来衡量服务器处理请求的能力。 当请求非常少的时候吞吐率并不高，因为此时服务器的性能还没有体现出来。...服务器平均请求处理时间：服务器从等待队列中取出一个请求开始，到处理完该请求所需的时间。 综上所述：平均请求处理时间是站在用户角度，是用来衡量用户体验的好坏的指标。...而服务器平均请求处理时间是衡量服务器性能好坏的指标，其实就是吞吐率的倒数。 注意：平均请求等待时间 和 服务器平均请求处理时间不成正比关系！...ab简单易用，关键可以直接在服务器本地发起测试，这样我们可以获取不包括传输时间的服务器处理时间。通过服务器处理时间就可以知道服务器的性能。 1.
如何让他们对 Elasticsearch 的数据进行查询是一个问题。借助 Elasticsearch SQL，您可以使用熟悉的查询语法访问全文搜索，超快的速度和轻松的可伸缩性。...在今天的文章里，我们将简单介绍一下如何使用 Elasticsearch SQL来对我们的数据进行查询。...还要注意我们如何在WHERE和SELECT子句中使用该函数。WHERE 子句组件被下推到 Elasticsearch，因为它影响结果计数。SELECT 函数由演示中的服务器端插件处理。...附带说明一下，尽管以上内容代表了 SQL 语句的最佳翻译，但并不代表解决更广泛问题的最佳解决方案。实际上，我们希望在索引时间对文档中的星期几，一天中的小时和速度进行编码，因此可以只使用简单的范围查询。...这可能比使用painless 脚本解决此特定问题的性能更高。实际上，由于这些原因，其中的某些字段实际上甚至已经存在于文档中。
复杂度是什么 复杂度是衡量代码运行效率的重要的度量因素。在介绍复杂度之前，有必要先看一下复杂度和计算机实际任务处理效率的关系，从而了解降低复杂度的必要性。...因此，我们需要讲究合理的计算方法，去通过尽可能低复杂程度的代码完成计算任务。 那提到降低复杂度，我们首先需要知道怎么衡量复杂度。而在实际衡量时，我们通常会围绕以下2 个维度进行。...首先，这段代码消耗的资源是什么。 一般而言，代码执行过程中会消耗计算时间和计算空间，那需要衡量的就是时间复杂度和空间复杂度。 我举一个实际生活中的例子。...为了更客观地衡量消耗程度，我们通常会关注时间或者空间消耗量与输入数据量之间的关系。 好，现在我们已经了解了衡量复杂度的两个纬度，那应该如何去计算复杂度呢？ 复杂度是一个关于输入数据量 n 的函数。...因此，代码的时间复杂度就是 O(n)。 空间方面主要体现在计算过程中，对于存储资源的消耗情况。上面这段代码中，我们定义了一个新的数组 b，它与输入数组 a 的长度相等。
无论迁移规模如何，任何数据层迁移都需要进行仔细的规划和执行。...例如，它跨多个集群共享一个 ZooKeeper 实例，导致我们仔细重新配置和清理每个目标 ZooKeeper 中其他集群的数据。...我们还扩展了目标配置以支持企业的特定端口侦听器映射，避免了主要的重新配置工作。 Cassandra 迁移 零停机 Cassandra 迁移最常见的方法是向现有集群添加数据中心。...此开源解决方案解决了源集群中缺少数据副本可能导致重建过程从同一节点复制多个副本的问题，从而导致目标副本减少。...在一个案例中，集群在迁移后需要两个半月的修复。另一组集群由于在流式传输期间架构更改时 Cassandra 丢弃临时数据，因此每两到三个小时定期丢弃表。
由于客户数据平台能够切实有效地赋能企业中的多种业务职能，经常有人向我们咨询： “投资一款CDP（客户数据平台）的确切的ROI（投资回报率）到底如何衡量？”...要证明CDP的合理性，就要找好ROI的对标/基准要说明CDP（客户数据平台）的累计ROI最简单的方法之一，就是衡量使用CDP的企业与未使用CDP的业绩表现。...我们会发现，在多个KPI指标中，使用了CDP的企业正遥遥领先。...因此，调查显示，到2022年，将近90%的企业主将会在组织中配备CDP，就不足为奇了。...这样看来，那些成功部署CDP的公司，他们的做法十分值得效仿。那么如何才能最大化CDP的投资回报率呢？如何最大化CDP的投资回报率？
在之前的文章（https://www.dialogtech.com/blog/blog/a-quick-guide-to-measuring-online-lead-gen-success）中我谈到营销人员如何决定运行哪类活动...现在深入研究品牌活动，并且介绍一下如何评估品牌活动的成功。 什么是品牌活动？ 表面上来看，品牌活动很好解释： 你正试图向市场推广一个新的品牌或者提高你目前品牌的知名度。...你仍旧会想要定位人群，但是你的定位参数应该宽泛一些，这样你才能在你选择的人群中尽量多的触达到你的目标受众。...好消息是你选定的人群中你的活动定位到的受众越少，你的CPM就越低，那你能买的总的印象数就越多。对于大多数品牌活动而言，获得成功的关键因素是尽可能多的获得印象数，这样就会有最大数量的人看到你的信息。...你如何衡量有效性？ 对于线索导向的活动有非常明确的指标来衡量成功： 总花费，获得的线索数，总的线索成本，从这些线索中获得的订单，ROI。简单明了。 对于品牌活动，情况变得有点不那么明朗了。
但是，如果我们从分析中消除感知和期望，我们会更加客观的发现SDN在运营商网络中的进展。 ?...在HeavyReading最近发布的全球运营商调查结果中，最新公布的网络自动化与分解之路：运营商SDN调查分析中，35%的受访者表示他们处于一定程度的SDN商业化部署，剩下的65%处于试验阶段和市场教育阶段...SDN采用的深度和广度还有很长的路要揍，但报告中商业化的比例是我们2016年运营商SDN调查报告的中的数字的两倍。它可能没有最初的那么高的期望值，但是SDN商业化的势头在不断发展。...尽管如此，在早期发展中仍然将之紧密联系在一起，很难的虚拟领域之外识别出运营商的SDN行为。但现在的数据表明，SDN实际上已经在向商业化推进，并且通常与NFV分开。...毫不奇怪，运营商将缺乏标准化作为整合IP和光控与管理的商业进展的最大障碍。应用呈迅速在严格控制的环境中可以很好的工作，在数据中心内部，在私有数据中心网络或在单个厂商域内。
一条sql怎么查出单表中含有父子关系的数据呢？...tab.name, '\' ) FROM tab WHERE LEVEL = 3 CONNECT BY PRIOR tab.id = tab.parid image.png 还有其他更优雅的写法吗...，需要注意的是如果with后面的值是子节点那么求出的就是他的父节点和祖宗节点，如果是父节点那么求出的就是他的子节点和子孙节点，如果不懂可以把上面start with 后面的条件改成 p.parent=0...关键词prior，prior跟它右边的父节点放在一起(prior p.parent)表示往父节点方向遍历, 反之，如果 prior跟子节点放在一起(prior p.id)表示往叶子方向遍历。...这里需要注意的 =p.id 放在prior关键词的前面或者后面都没什么关系，也就是上面可以这样写 p.id= prior p.paren。重要的是prior旁边放的
mysql中可以使用explain这个关键字来获取（查询）sql语句的查询执行计划的。...使用explain关键字，可以模拟mysql优化器执行的sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。...select_type列的值主要有以下6种情况： ①、SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION ②、PRIMARY：查询中若包含任何复杂的子查询，那么最外层的查询则被标记为...Extra **描述：**顾名思义，Extra列是用来说明一些额外信息的，可以通过这些额外信息来更准确的理解mysql到底将如何执行给定的查询语句。...（需要建立临时表(temporary table)来暂存中间结果，出现这个 表示该条SQL语句性能较低，通常情况下需要进行优化） ③、Useing index：表示相应的select中使用了覆盖索引，避免访问了表中的数据行
定位到如下 SQL： select id from user where name like ‘%foobar%’ order by created_at limit 10; 业务需要，LIKE 的时候必须使用模糊查询...我使用的数据库是 PostgreSQL，不过它和 MySQL 差不多，也可以 EXPLAIN： SQL With LIMIT 如上所示：先按照 created_at 索引排序，再 filter 符合条件的数据...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快，实际上这是因为当使用索引的时候，除非使用了 covering index，否则一旦索引定位到数据地址后，这里会有一个「回表」的操作，形象一点来说...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。
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