在看了网络上非常多视频关于android通过HTTP POST或者GET方式訪问网页并获取数据的方法。
今天填一下之前的坑,前文性能测试误差对比研究(一)中,我对几种比较常见的性能测试误差来源,进行了对比测试。效果还是不错的,基本的结论都是非常清晰的。
本期内容承接上期性能测试误差对比研究(二)及时上上期性能测试误差对比研究(一),脚本采用与(二)相同,原因不赘述了。今天终于要把坑填完了,想想都有点小兴奋。(PS:其实还有四)
之前写了一些在压测脚本中统计QPS可能造成误差的几种情况,今天补个坑,把剩余的几种都测试一下。
前面两篇关于Task的随笔,C# 多线程五之Task(任务)一 和 C# 多线程六之Task(任务)二,介绍了关于Task的一些基本的用法,以及一些使用的要点,如果都看懂了,本文将介绍另一个Task的特殊用法,前面介绍了,如何通过一个父任务创建多个子任务,且这些子任务都必须要支持取消的例子,常规做法是,通过new 一个Task数组对象,然后在该对象的内部创建多个Task任务,然后给这些任务指定TaskCreationOptions.AttachedToParent,这样所有的子任务都关联到了父任务,接着给这些子任务,绑定一个CancellationToken类实例,当其中一个子任务发生异常时,调用CancellationToken类实例的Cancel方法,将其余的子任务全都取消,大致代码如下:
于近期开始研究Linux,目前用的是ubuntu。本想着用Linux搞事情,没想到却被Linux搞了。 我安装的是双系统,Linux&windows的组合。相信刚开始用双系统的小伙伴们一定会碰见这个问题的。加上本人有总结的习惯(逃~ 好了,废话不多说,直接上解决办法,后面我会介绍双系统时间显示不正常的具体原因。
Power Query里,日期、时间、时长、数字都是不同的类型,需要严格区分和转换,两个日期/时间相减是时长(duration),时长要经过转换才能得到相应的天时分秒等“数字”——这是跟excel里不一样的地方,也是很多朋友感觉PQ里日期时间处理困难或易错的关键。
1 . 问题描述 : Android 应用启动时 , 尤其是大型复杂的应用 , 经常出现几秒钟的白屏或黑屏 , 黑屏或白屏取决于主界面 Activity 的主题风格 ;
2 . 启动白屏的解决方案 : 设置图片背景 , 或透明背景 , 这是个权宜之计 , 并不能根本性解决启动慢的问题 , 只是让用户体验效果好一些 ;
即使再完善的网站,上线后也会因为各种原因,进行或大或小的改版,这时我们就可以利用301永久重定向来高速搜索引擎,我的网站内容搬家了。
有些业务流程复杂,环节多样。为了看清整个业务的进展,往往需要对各个环节设定预计完成时间开销,然后在用这个是时间去考核实际业务开展的效率。
我们在业务中很少会用到 sleep,那么调整系统时间会有更大的影响么?我们再来看看:
3个CPU定时器,Timer0/Timer1/Timer2,用户可以使用的只有Timer0。
译者:吕东昊 译者前言: 进行AB测试,不是直接做了比较谁好谁差那么简单。如果希望对比分析有意义,必须符合统计学意义上的真正的具有显著性的差异。不过,这个差异让一般人去计算是无从着手的。但好在我们可以使用现成的工具,直接输入数据就能告诉我们结果。这个文章就介绍了这样的好工具。大家可以下载使用。 第一部分:A/B测试时间计算器 在之前的文章,我推荐了一款用于计算A/B测试显著性的计算器(Excel版)并进行了对外开放下载。在这篇文章里,我将推荐一款能够帮助大家估算运行测试时间的计算器,从而获得具有统计学价
ScheduledExecutorService,我平时没有用过,他的最大优点除了线程池的特性以外,可以实现循环或延迟任务。
由于两个系统设定时间时以主板CMOS内的时间为依据,但却有不同的时间计算标准。所以导致了系统时间的纠纷问题。 Linux和苹果操作系统以当前主板CMOS内时间做为格林威治标准时间,再根据系统设置的时区来最终确定当前系统时间(如时区设置为GMT+08:00北京时间时以及当前CMOS时间为03:00,那么系统会将两个时间相加得出显示在桌面的当前系统时间为11:00)。 Windows操作系统却直接把CMOS时间认定为当前显示时间,不根据时区转换。这样每调整一次系统时区,系统会根据调整的时区来计算当前时间,确定后,也就同时修改了CMOS内的时间(即每调整一次时区,设置保存后,CMOS时间也将被操作系统改变一次,注意不同操作系统调整时间后,也会同时改变CMOS时间,这一点是共通的)。 这里我们且不论两种时间计算标准的好差,而仅让Windows认定CMOS时间为格林威治标准时间来消除操作系统之间认定时间的差异,从而解决Windows操作系统与不同操作系统并存时出现的时间认定纠纷。。。(怎么改Ubuntu参见2楼xport的回帖:)) 其实Windows注册表内已经隐藏了这样一个开关。瀑布汗,那么就拿它来开刀了。。。 即在HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\TimeZoneInformation\中添加一项数据类型为REG_DWORD,名称为RealTimeIsUniversal,值设为1。
关于首屏 首屏时间是指从转向该页面到屏幕中该页面所有内容都可见时的时间。已经有太多的关于首屏时间的计算,在本文中并不重复阐述这些已经被提出或者实现的方案,而旨在探索与讨论更多的首屏自动化采集方案,扩大思考范围,你我思想之间互相碰撞往往可以激起更多的稀奇古怪的解决方案,这也正是我写这篇文章的目的。 通过浏览器调试工具,我们可以清晰的看出页面资源加载时序图: 先是html页面加载,token进行词法、语法解析后开始加载静态资源并执行相关脚本,开始构建DOM树、render树和CSSOM数,最后加载图片,
这部分介绍一下R语言中的聚合窗口函数,R语言中的聚合窗口函数与sql中的窗口函数有点差异,R语言中的相同记录的累计求和累计平均不再相同。
进程只有在程序运行的时候才会有,也就是程序执行的过程产生的进程。所以,进程是动态的。
共四个寄存器:IWDG_KR*(Key Register)/ PR(Prescaler Register)* /RLR*(ReLoad Register)/SR(State Register)*
还记得当时来现在这家公司面试时, 有过一个问题: 如果一个项目启动时(单机), 瞬间来了1000个访问, 如何确保db等资源不会压垮呢? 现在想想我当时回答的并不好, 而现在看公司框架才发现其实有针对于这一块做过专门的优化的。 下面就来分享下公司关于这个地方的处理, 一句话总结就是:项目启动时会先热身一段时间,概率性拒绝请求以保证服务的高可用。 下面直接说原理: 1, 根据自己的业务需求设置一个热身时间:warmupTime 2, 在服务启动接收请求的时候添加一个拦截器,如果项目还没有热身完就概率性
相信现在各位看官都在小学阶段学习过质数,但那时年纪尚小,听质数这个数学名词很陌生,在老师的讲述后才有所理解
国内目前的同类产品中都有报表工具,这些工具大部分都有一个类似Excel的操作界面:单元格、快捷键、工具栏等典型设计工具要求。这些工具要么需要有专业的背景,或者专业的工程师提供支持,要么学习成本高,调整报表样式十分麻烦。作为报表开发人员而言,花费大量时间去学习一个新工具是一件非常苦恼的事情,我们能否直接把exce作为报表设计的工具呢?基于这个思路,诞生了我们的Spreadsheet 电子表格。
本文介绍了Java多线程编程的核心技术,包括线程池、线程同步、线程通信、定时器等内容。通过实际案例,详细讲解了Java多线程编程中的核心概念和技术。
在2019年3月,微软连续发布了 SSAS 2019 的社区预览版CTP2.3及2.4,SSAS 引擎中加入了新的特性。就这点也可以从 Power BI 的引擎中看到。
大家用OpenCV做开发,经常需要调试算法,打印出算法的执行时间,OpenCV中没有直接获取时间戳的函数,但是有两个根据CPU时钟可以精准计算算法每个步骤执行时间的函数,通过它们可以计算一行或者多行代码的执行时间,视频处理的FPS等性能指标。
具体处理方法是确定示踪剂的加入区域,如图 3 所示,选择柱体为加料区 A,柱体半径为 10 mm,然后把示踪剂在加料区内的初始浓度设为1,其他区域的初始浓度设为 0. 先进行稳态流场的计算,将稳态计算收敛后的结果作为初始值,再用滑移网格法进行非稳态计算,此时只需计算示踪剂浓度的输运方程,可以加速收敛,提高求解效率,从而节省大量的计算时间. 研究表明,该法所得的均混时间模拟结果与同时联立求解所有方程所获得的结果相差很小,可以忽略. 计算完成后即可得到示踪剂的浓度随时间的变化过程,根据 95% 的原则,可以计算得到均混时间,并比较图 3 中监测点 a1 ~ a5 的结果.
我们经常会在网上看到很多的 Python 时间库,比如内置的 time 库,比较有名的 arrow、dateutil、maya 等。但是到底哪个更适合我们的实际使用呢?这就得我们去挨个了解了,今天我们就一起用简单的题目来验证他们的实用性。
1、 指令系统(1) image.png 2、 流水线(2 大概率) 流水线周期△t △t=执行时间最长的一段 流水线的吞吐率和最大吞吐率 image.png 流水线执行时间 公式: ① 理论公式:(t1+t2+...+tk)+(n-1)*△t ② 实践公式:(k+n-1)*△t 流水线加速比 image.png 3、 存储系统(1-2) 速度排序:CPU寄存器,cache,主存(内存),联机磁盘,光盘软盘 计算存储容量:末尾地址-首位地址+1,将寻址范围转换10进制再除1024 磁盘取数时间计算:单个数
因此,我们不可避免的要用到一些方法来计算代码的执行效率。计算代码的执行效率可以使用的API有:
上一篇文章中我们详细介绍了 python 中的信号机制。 python 进程间通信(一) — 信号的基本使用
你是否也想过,你的手机电池容量是5000mAh,手机充电器是120W快充,那这些不同单位的数值是怎么对应起来的?它的充电时间又是怎么算出来的?
1. 创建CALayer position:默认情况下相当于UIView的center contents:CALayer的内容。可以设置为图片,但是需要桥接。桥接不需要自己额外设置,编译后编译器会自动提示,让Xcode自动帮我们桥接就可以啦。 就像添加子视图一样,别忘了把自己创建的Layer添加到view.layer上面。 - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; CALayer *dialLayer= [[CALayer allo
做了个小程序:“imba97的工具箱”,里面打算放很多我自己用得到的工具,比如第一个工具(目前只有这一个):“时间计算”。
在平常写项目的时候,不可避免的会用到时间计算。 如果只是简单的计算的话,只需要将时间字符串转换为时间戳然后对比即可。 但是如果需要计算具体的年月日时分秒的话,可以用日期对象来计算。
将数据库查询出来的字符串实现转为date 类型,获取到当前时间的date类型 获取两个时间的毫秒值,作差,最后计算天数
计划任务功能:原理模拟用户定时给傻妞发送指令,无视脚本规则限制,轻松实现自动签到、早报推送等功能。
在 Go 中,我们可以对时间对象进行加、减等运算,以实现时间的计算。下面是几个常用的时间计算示例。
最近我们有个按照年龄分布的统计分析需求,数据分析师要分析大于50岁的人群有多少,他用了toDate处理字段birthday转换时间格式,通过dateDiff来对比生日时间和当前时间,从而计算年龄。然后这样的计算,我们计算出来的超过50的岁的数据占比很大,我们怎么想也觉得不太可能有这么多老年人玩我们的产品,如果是微信那样的产品,那还有可能。出于这样的怀疑,我们去细查我们当时写的sql:
前面介绍了Task的由来,以及简单的使用,包括开启任务,处理任务的超时、异常、取消、以及如果获取任务的返回值,在回去返回值之后,立即唤起新的线程处理返回值、且如果前面的任务发生异常,唤起任务如果有效的处理异常等关于Task的知识。所以本文将介绍Task更多的用法和特性.
在 【Android 性能优化】应用启动优化 ( 启动白屏问题 | 应用启动时间测量 | 冷启动 | 热启动 | 应用启动时间计算源码分析 ) __ 四、 APP 启动时间计算 博客中简要介绍了相关的启动时间 ;
普通闰年:能被4整除但不能被100整除的年份为普通闰年。(如2004年就是闰年,1900年不是闰年) 世纪闰年:能被400整除的为世纪闰年。(如2000年是世纪闰年,1900年不是世纪闰年)
数组公式中的数组运算有时会显著增加公式计算时间。下面列举两个例子,看看与数组公式相比,选择非数组公式如何明显减少公式计算时间。
clock()计算的是the CPU time used so far,即占用的CPU时间 而多线程和单线程不同的是,多线程会占用更多的CPU时间(多个线程同时运行),因此,多线程下使用clock()会造成结果过大
由入院时间减去出生时间计算入院时年龄,遇到报错:OverflowError: Overflow in int64 addition。查看了一下本地的 pandas 版本为 1.3.5 ,如下所示:
输入在一行中给出两个整数,分别是四位数字表示的起始时间,以及流逝的分钟数,其间以空格分隔。注意:在起始时间中,当小时为个位数时,没有前导的零,即5点30分表示为530;流逝的分钟数可能超过60,也可能是负数。
我们在输入基本开始日期和基本完成日期时需要关注 调度 下面的“类型”,其中有向前、向后、当天日期等:
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