StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager，其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息，上报至 Center Service，然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求，需要自行搭建部署监控服务，也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案，StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口，可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
经常和Linux打交道的童鞋都知道，load averages是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
经常和 Linux 打交道的童鞋都知道，load averages 是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
ASP.NET Core 从 2.2 版本起，在 IIS 下可以使用 InProcess 模式提高性能，国外大神 Rick Strahl 对此有一片详细的文章。3年过去了，现在 ASP.NET Core 已经到了 5.0 版本，不同服务器之间的性能有什么变化呢？我们来一起看一下吧。
您可能已经熟悉Linux平均负载。 平均负载是 uptime 和 top 命令显示的三个数字-它们看起来像这样：
"1 min average per core " 是每个core 的平均值，不是CPU 的平均值。 一个cpu可以有多个 core.
今天主要分享一个shell脚本，用来获取linux系统CPU、内存、磁盘IO等信息。
为何更改为 4096 字节扇区？ 如果您熟悉磁盘结构，就知道磁盘是被分解成扇区 的，大小通常是 512 字节；所有读写操作均在成倍大小的扇区中进行。仔细查看，就会发现硬盘事实上在扇区之间包括大量额外数据，这些额外字节由磁盘固件使用，以检测和纠正每个扇区内的错误。随着硬盘变得越来越大，越来越多的数据需要存储在磁盘的每一单位面积上，导致更多低级别错误，从而增加了固件纠错功能的负担。 解决该问题的一个方法是将扇区大小从 512 字节增加为更大的值，以使用功能更强大的纠错算法。这些算法可使每个字节使用较少的数据，从
top命令是我们在日常工作中用的比较多的一个，学会使用top，就相当于有了一把趁手的兵器，上可九天揽月，下可五洋捉鳖。
" load average: 0.00, 0.02, 0.05" 表示系统的平均负载，其中0.00、0.02、0.05分别代表过去1分钟、5分钟、15分钟的平均负载值。
系统的稳定性是系统长期稳定运行能力，需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏，系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。 从而团队提出对平台进行稳定性分析，通过给系统施加一定业务压力大情况下，使系统持续运行一段时间，以此来检测系统是否稳定运行（下统称稳定性测试或测试）。
今天和大家聊聊统计学里最基础的“平均值”，可能很多同学一听到平均值，就开始想，这个有什么好讲的，小学生都知道平均值是什么。今天我们就和你聊聊你不知道的平均值。
第1章 监控简介 一个开源的监控系统，它从应用程序中实时获取时间序列数据，然后通过功能强大的规则引擎，帮助你识别监控环境所需的信息 ---- 1.1 什么是监控 监控将系统和应用程序生成的指标转换为对应的业务价值。你的监控系统会将这些指标转换为衡量用户体验的依据，该依据为业务提供反馈，以确保为客户提供了所需的产品。同时该依据还提供了对技术的反馈，指出哪些组件不起作用或者导致服务质量下降 监控系统有以下两个“客户” 技术 业务 1.1.1 技术作为客户 通过监控来了解技术环境状况，还可以帮助检测、诊断和解决技
scores ={"小刘":45,"小红":68,"小米":96,"小白":65,"小梦":75} highest =max(scores.values()) lowest =min(scores.values()) average =sum(scores.values())/len(scores) # print("平均值为："+str(average)) max_keys =[k for k, x in scores.items()if not any(y > x for y in scores.values())]print('成绩最高的是:')for student in max_keys:print(student) min_keys =[k for k, x in scores.items()if not any(y < x for y in scores.values())]print('成绩最低的是:')for student in min_keys:print(student) personName =[k for k, v in scores.items()if v < average]print("低于平均值的学生：")for student in personName:print(student)
大多数 Linux 管理员使用 SAR 报告监控系统性能，因为它会收集一周的性能数据。但是，你可以通过更改 /etc/sysconfig/sysstat 文件轻松地将其延长到四周。同样，这段时间可以延长一个月以上。如果超过 28，那么日志文件将放在多个目录中，每月一个。
所谓统计量，是“用一个数字来概括数据的特征”。具体说就是“平均值”、“方差”和“标准方差”。
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式，形象地展示中心极限定理是什么，是如何发挥作用的。
输出列表的平均值。题中有一个包含数字的列表 [19, 39, 130, 48, 392, 101, 92]，使用 for 循环输出这个列表中所有项的平均值。
MTR是一款非常好用的网络分析工具。相信好多人都用过，因为个人工作中需要经常用到分析网络状况，加之它非常简单实用，今天民工哥给大家介绍并推荐一下。
可以做几乎所有使用样本平均值的统计检验。为了使中心极限定理从根本上起作用，必须能够从样本中计算出平均值。
vmstat是Virtual Meomory Statistics（虚拟内存统计）的缩写, 是实时系统监控工具。该命令通过使用knlist子程序和/dev/kmen伪设备驱动器访问这些数据，输出信息直接打印在屏幕。vmstat反馈的与CPU相关的信息包括：
我们今天来讲讲招聘完成的平均数和招聘完成率的交互的数据分析图表，我们可以根据一定周期内的招聘完成平均数，来交互招聘完成率，根据不同的招聘完成平均数我们可以看到我们招聘完成率是多少，同时我们也可以呈现出每个部门是在平均数以下还是以上，如果要完成80%的招聘完成率，会有哪些部门是有可能在平均数以下的，我们先来看看做好的效果：
Number1, number2, ... 为需要计算平均值的 1 到 30 个参数。
项目或者设备得供应商投标价格得方法有很多。一种常见得方法是：首先估计项目或设备得成本基值，然后确定投标价格再成本基值得基础上得提高比例，即提价比例，最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈，而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下，项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时，提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
历史上最早的科学家曾经不承认实验可以有误差，认为所有的测量都必须是精确的，把任何误差都归于错误。后来人们才慢慢意识到误差永远存在，而且不可避免。即使实验条件再精确也无法完全避免随机干扰的影响，所以做科学实验往往要测量多次，用取平均值之类的统计手段去得出结果。
《实验设计与数据处理》是于 2009 年 10 月由化学工业出版社出版的图书，作者是张成军。本书通过典型实例介绍了常用实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用。
相信每一位程序员对于高并发这个词都并不陌生，现在一般中大型互联网公司都需要自己的业务能支撑高并发，我们常说的高并发其实就是说我们的设计系统的性能问题，简单一句话即同一时刻我们的系统能处理多少请求。
确定项目或者设备的供应商投标价格的方法有很多，一种常见的方法是：首先估计项目或设备的成本基值，然后确定投标价格在成本基值的基础上提高比例，即提价比例，最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈，而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下，项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时，提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1819490.html
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重，提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
总结 判断数据的特殊性，不是以距离平均值，而是以S.D.为基准。 只距平均值1个S.D.左右的数据可以被称为普通的数据，距平均值超过2个S.D.的数据可以被称为特殊的数据。 想要知道有几个S.D.，可以用[（数据）- （平均值）] / （S.D.）来计算。 数据组X的全部数据加上定值a得新数据Y，数据Y的平均值是数据X的平均值加上a，数据Y的方差和S.D.与数据X相比不变。 数据组X的全部数据乘以定值k得新数据组Y，数据Y的平均值是数据X的平均值乘以k，数据Y的方差是k的平方倍数，S.D.是k倍。 将数据进
最常用的两种统计量度是平均值和中位数。两种度量均指示分布的中心值，即预期大多数数据点所处的值。但是，在许多应用程序中，考虑到手头的数据，考虑两种方法中的哪一种更为合适是很有用的。在这篇文章中，我们将研究这两个数量之间的差异，并提供建议。
本文介绍基于Python中whitebox模块，对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。
在进行数据分析时，有多种需要求平均值的情形，取决于条件是否包含、排除、合并或者单独求取。如下图1所示的数据，可以从多个不同的角度分析平均值。我们可以使用AVERAGE函数和/或IF函数与ABS函数的组合，可以使用AVERAGEIF函数，来实现我们的目的。
排序后，每次取出的最小和最大的数就是 nums[i]\textit{nums}[i]nums[i] 和 nums[n−1−i]\textit{nums}[n-1-i]nums[n−1−i]。
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， （ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：
是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
在VSCode的工具函数中，numbers模块提供了一些方便处理数字的函数。其中包括clamp函数，用于将一个数字限制在指定的范围内；rot函数，用于对一个数字进行循环移位操作；以及计算移动平均值和滑动窗口平均值的函数等等。
两个例子当中都使用了“平均”这个词，但是实际上有三种不同的方法来测定平均值，而且在大多数情况下，每种方法都会给出不同的数值。
平均值检验是通过比较两个样本的均值来判断两个总体的均值是否相等。还可以执行单因素方差分析和相关分析。
大数定律就以严格的数学形式表现了随机现象的一个性质，平稳结果的稳定性（或者说频率的稳定性）；
在日常工作中，有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示，这时候就要考虑使用组合图表。
上一篇文章简单学习了什么是数据，这次来看看什么是统计指标，进一步了解更多数据分析相关的基础知识。
背景：在深度学习优化算法，如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法，先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义 指数移动平均（EMA）也称为指数加权移动平均（EWMA），是一种求平均数的方法，应用指数级降低的加权因子。 每个较旧数据的权重都呈指数下降，从未达到零。 m个数据的数据集\({[\theta_1,\theta_2,...,\theta_m]}\) ； 平均
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。
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