一个日期值存储某一天的不透明表示。日期编码为自 epoch 以来的天数，从公历公历 0001 年 1 月 1 日开始。自纪元以来的最大天数为 3652058，对应于 9999 年 12 月 31 日。
术语说明 TableQueue，消息缓冲区，在并行操作中使用，用于PX进程之间的通信，或者PX进程与QC进程之间的通信，是内存中的一些page，每个消息缓冲区的大小由参 parallel_execution_message_size控制，11GR2版本默认为16K，之前的各个大版本这个值都不一样，详细请参考ORACLE官方文档。 墙面时间、持续时间指的是物理时间、钟表时间。 HASH JOIN左边，the build side of hash join，一般为小表。 HASH JOIN右边，the prob
JMeter是通过多线程的方式来模拟多并发，从而达到性能测试的目的。线程组通过右键点击菜单，选择“添加->线程(用户)->线程组”而获得。其界面如图61所示。
Apache Impala遇到的一个常见问题是资源管理。每个人都想使用尽可能多的资源（即内存）来尝试提高速度和/或隐藏查询效率低下的情况。但是，这对其他人不公平，并且可能不利于支持重要业务流程的查询。我们在许多客户那里看到的是，在重新构建集群并开始使用初始用例时，会有大量资源。在继续添加更多用例，数据科学家和运行即席查询的业务部门之前，这些资源会消耗足够的资源以防止那些原始用例按时完成，因此无需担心资源。这会导致查询失败，这可能使用户感到沮丧，并给现有使用案例带来问题。
今天做一个性能测试的案例。需求中给出并发人数和业务时间段。根据2,5,8原则，统计响应超时率
本文将介绍使用50k并发用户测试轻松运行负载测试所需的步骤（以及最多200万用户的更大测试）。
可以添加一个日期 x时间和一个持续时间来计算一个新的日期时间，它与线性时间轴上的距离正好是 的大小。在这里，datetime代表, , , or 中的任何一个，并且非空结果将是相同的类型。可以按如下方式计算日期时间偏移的持续时间：yx + yxyDateDateTimeDateTimeZoneTime
复杂场景的压力测试，如果有多个同学从事脚本开发，则有时必须使用多个测试脚本文件。这意味着将多个测试脚本需要集成到单个压力测试中。在 JMeter 中可以通过使用 TestFragments 功能部分解决，但是它需要手动管理主测试模块才能添加测试片段，将其排列到线程组中，计算压力场景等。
在进行性能测试时，测试场景的正确配置至关重要。首先，需要根据业务场景和需求设计合理的测试场景，然后使用相应的工具进行配置，以实现自动化的性能测试。
Elastic APM, 是一个建立在elastic stack上应用程序性能监控系统。ElasticAPM使您可以轻松快速地定位和修复性能问题
–> 返回专栏总目录 <– 代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
项目中要做一个熔断机制，预防对第三方的接口调用压力太大。下面我介绍下项目中用到的熔断机制。
在这篇文章中，我们将建立一个条形图，比较基督城地区自然散步的持续时间。我们将使用今年推出的新的Swift Charts框架，并将看到如何绘制默认不符合Plottable协议的类型的数据，如Measurement<UnitDuration>。
关系表达式： 附加表达式 附加表达式 < 关系表达式 附加表达式 > 关系表达式 附加表达式 <= _关系表达式 附加表达式 >= 关系表达式
本研究旨在利用实时监测数据和多种不同的分析方法，确定自杀思维的时间尺度。参与者是105名过去一周有自杀念头的成年人，他们完成了一项为期42天的实时监测研究(观察总数=20,255)。参与者完成了两种形式的实时评估：传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。描述性统计和马尔可夫转换模型都表明，自杀念头的升高状态平均持续1至3小时。个体在报告自杀念头升高的频率和持续时间上表现出异质性，我们的分析表明，自杀念头的不同方面在不同的时间尺度上运作。连续时间自回归模型表明，当前的自杀意图可以预测未来2 - 3小时的自杀意图水平，而当前的自杀愿望可以预测未来20小时的自杀愿望水平。多个模型发现，自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后，在统计建模的基础上，关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。例如，传统的实时评估估计自杀欲望的严重自杀状态持续时间为9.5小时，而高频评估将估计持续时间移至1.4小时。
Apdex 是一种行业标准指标，用于根据您的应用程序响应时间(response time)跟踪和衡量用户满意度(satisfaction)。Apdex 分数提供特定 transaction 或端点中满意(satisfactory)、可容忍(tolerable)和失败(frustrated)请求的比率。该指标为您提供了一个标准来比较 transaction 性能，了解哪些可能需要额外优化或调查，并为性能设定目标。
本次测试报告为***系统的压力做测试总结报告，目的在于总结测试结果，分析系统性能，描述系统是否符合预期的性能要求或者客户的其他需求。
对于基本的健康跟踪，Sentry 接受包含会话更新事件的 envelopes。这些会话更新事件可用于通知 Sentry 有关 release 和 project 相关 project 健康状况的信息。
Neurons字幕组出品 翻译 | 大力 校对 | 云舟 时间轴 | 毯子 压制 | 终结者字幕组 Neurons字幕组 第一期作品震撼来袭！ Neurons字幕组源自英文单词Neuron，一个个独立的神经元，汇聚千万，成就了四通八达，传递最in最酷炫信息的神经网络。 来吧，和Neurons一起，玩点不一样的AI！ 流体运动的模拟对于科学研究和实践应用都有着十分重要的意义，但现有的方法很难再计算速度和模拟准确度之间达到很好的平衡，往往耗时几天的计算只能得到几秒钟的流体运动片段，下面的视频就将用两分钟解读一篇
本文长度为3170字，预估阅读时间9分钟。 引言：本文分享了6个须在整个渠道中衡量的Engagement指标。 翻译 | 张雨新 审校 | 陈明艳 编辑 | 华子 Engagement（参与度）一词
在公司监控大盘上看到了我负责的项目的数据库服务器CPU达到100%了, 于是紧急排查问题。仔细的看了一下监控大盘，发现时间从下午3点47分起就开始迅速上升到满cpu的情况，并且持续了23分钟，之后又断断续续的满cpu，每次持续时间大概在几分钟到10分钟左右。第一反应是想到是不是服务器有什么错误日志没输出，检查了elk中的错误，没有错误异常。第二个排查的地方是检查从3点47分起开始的访问量看看是不是并发比较高，发现访问量也是正常的，qps大概在60左右。于是下去找运维要一份数据库的慢sql，但是运维还没看到有慢sql(这点不清楚运维的慢sql是怎么记录日志的，按道理是应该有慢sql)。于是通过show processlist查询到了大概4，5条正在执行的查询。发现用户是我们yearning的用户，而不是应用的用户，并且query_start的起始时间距离现在也差不多在7，8分钟左右。将该sql展开发现是一个在yearning上面执行的inner join，我们是有分表的措施的，将数据按照不同企业维度分摊到10个表。平均一张表大概在10万左右的数据量，同事执行的inner join查询通过explain关键词分析发现该语句笛卡尔积之后的扫描行数足足有6亿行，最后筛选出了89行符合要求的数据。跟同事沟通了一下才发现是他执行的复杂查询。让运维帮忙kill掉查询语句后，数据库cpu恢复正常。
MySQL NDB Cluster团队致力于NDB架构核心部分的基础重新设计。这些更改之一是部分检查点算法。现在，用户可以充分利用它构建更大的集群，NDB 8.0可以在每个数据节点上使用16 TB的内存表，也可以使用磁盘数据构建3副本5 PB的集群。
在这篇文章中，我们将建立一个条形图，比较基督城地区自然散步的持续时间。我们将使用今年推出的新的Swift Charts 框架，并将看到如何绘制默认不符合 Plottable 协议的类型的数据，如 Measurement<UnitDuration>。
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了，毕竟是PyTorch提供的原生profile工具，个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些，并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验，我使用的时候也是按照这个教程来来的，有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件，然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
出自percona公司，是一款多线程系统压测工具，可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如，可以用来测试文件IO，操作系统调度器，内存分配和传输速度，POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言，Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL，操作系统和硬件的测试。
远程、系统地调节特定大脑回路中神经活动的能力，可能会彻底改变对脑功能和脑部疾病治疗的研究。高频声波（超声波）结合了调节神经元活动与清晰空间焦点的能力，在上述研究中展现了研究潜力。研究人员在该项目中将短暂，低强度的超声脉冲无创地输送到猕猴的特定大脑区域，影响了他们选择目标的决定，表明该方法可以对选择行为产生强有力的影响。而且这种影响是巨大的，与默认的平衡比例相比，导致了约为2:1的选择偏差。这些结果代表了向非侵入性影响选择行为的能力迈出的关键一步，从而能够系统地研究和治疗选择障碍背后的脑回路。
某项目在UAT环境进行全链路压测的过程中，发现在grafana平台上没有数据显示；
在经过上次课程的学习后，我们已经了解到了进度、活动的概念及定义，并且简单地学习了下活动顺序如何排列的一些工具技术。今天，我们学习的主要方向是估算活动资源与估算活动持续时间这两个过程，另外我们还会将进度管理的最后一个过程 控制进度 一起放到今天的内容中一起学习。原因其实很简单，因为进度管理的重点，或者说是重中之中是在 制定进度计划 这个过程中，在这个过程中我们要学习的内容比较多，所以我们放到最后再去学它。
2019年11月，在圣地亚哥KubeCon，我们发布了kuberhealth 2.0.0——将kuberhealthy作为合成监测的Kubernetes operator。这个新功能为开发人员提供了创建自己的kuberhealth检查容器的方法，以合成监控其应用程序和集群。社区很快采用了这个新特性，感谢在自己的集群中实现和测试kuberhealth 2.0.0的每个人。
对于表中所列值以外的其他值组合，将"Expression.Error"引发带有原因代码的错误。以下各节介绍了每种组合。
技术报告原题目叫做 Video generation models as world simulators，翻译一下就是 视频生成模型作为世界模拟器，地址在这里 。我写的时候是翻译和笔记并行，翻译感谢gpt4出色的翻译能力。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第四篇。对测量性能的介绍。我们还将在函数库中添加从一个函数转换为另一个函数的功能。
本文档是完成***压力测试的指导性文件。本文档给出了对测试需求、测试环境、测试过程及测试结果的总体要求, 这也是本测试项目中其他文档编写及结果评价的基础。
htTPS://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
压力测试是每一个Web应用程序上线之前都需要做的一个测试，他可以帮助我们发现系统中的瓶颈问题，减少发布到生产环境后出问题的几率；预估系统的承载能力，使我们能根据其做出一些应对措施。所以压力测试是一个非常重要的步骤，下面带大家来使用一款压力测试工具Jmeter。
本文中，搜集了7个最有影响的衡量标注，让你可以不依赖日志文件来了解应用程序。现在，让我们看看这些性能指标，并了解如何查看并收集它们：
值是通过计算表达式产生的数据。本节介绍 M 语言中值的种类。每种值都与文字语法、一组该类型的值、一组定义在该组值上的运算符以及归属于新构造值的内在类型相关联。
本文中，小编搜集了7个最有影响的衡量标注，让你可以不依赖日志文件来了解应用程序。现在，让我们看看这些性能指标，并了解如何查看并收集它们：
来源：王韵菲 www.evget.com/article/2015/11/16/22990.html 文章整理自：Java技术栈
1. Cat应用告警实战 1.1. 前言 好像是中间件设计者的通病，文档写的都是面向有一定使用各种中间件经验的人，告警模块中每个参数其实都可以详细解释一下，要不然我们理解起来真的很吃力还容易采坑 1.
亚马逊的AI工程师开发了一种新颖的方式来学习用户的音乐品味，方法是将歌曲播放持续时间作为“隐式推荐系统”。机器学习科学家和研究的主要作者Bo Xiao，在印度海德拉巴举行的Interspeech 2018年会议上发表的一篇博客文章中描述了该方法。
周末早上，一个哥们突然@我，问是否有线上故障处理和定级的规范或者模板，虽然手头有既有文档，但内容显的太具象了，跟我们的业务有很强的关联性，并不是那么好直接复制到他的团队中。因此，个人对过去的线上故障处理进行了回顾和思考，并进行了简要的归纳，望帮助到需要的同学。文本将按事中处理、事后总结和事前预防的顺序进行介绍，不足之处望大家不吝赐教。
蒙特卡罗⽅法⼜称统计模拟法，是⼀种随机模拟⽅法，将所求解的问题同⼀定的概率模型相联系，⽤电⼦计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。为象征性地表明这⼀⽅法的概率统计特征，故借⽤赌城蒙特卡罗命名。
一、接口文档 接口地址：http://www.baidu.com/s?ie=utf-8&wd=jmeter性能测试 请求参数： >ie：编码方式，默认为utf-8 >wd: 搜索词 返回结果：搜索结
前几天接到一个性能测试任务，要求对语音识别服务进行性能测试。当拿到任务列表时，眼前的一幕...
（由于10号我请病假，所以堆积了大概一天的消息约5600万需要同步到slave；顺便也体现了一下rocketmq的优越性之消息堆积，有利码农身心健康；是否有利码农身心健康也是本人技术选型的重要依据之一，太复杂/性价比低/不必要直接毙）
作者：Yi Ren、Yangjun Ruan、Xu Tan、Tao Qin、Sheng Zhao、Zhou Zhao、Tie-Yan Liu
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