在博客园写文章有一段时间了，除了自己有一些新的发现想与别人分享外，推动我写文章的最大动力就是看博客园排名不断增长啦！然而在博客园后台，只能看到当天的积分与排名，历史值和趋势却没有办法查询，对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观，于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。
本文介绍了如何使用Caffe绘制训练过程中的loss和accuracy曲线。首先介绍了如何安装和配置Caffe，然后讲解了如何使用Caffe自带的日志工具来分析训练过程中的loss和accuracy。最后给出了一组示例，展示了如何修改gnuplot设置以绘制双曲线。
之前写过一篇绘制博客园积分与排名趋势图的文章——《查看博客园积分与排名趋势图的工具 》，使用那篇文章介绍的工具，可以通过趋势图直观的看出排名前进的走势。但是如果想看看自己积分达到多少才能进入前多少名次，就无能为力了。如果我们能够根据历史数据，拟合出一条预测曲线，然后根据这条曲线就可以预测多少积分进多少排名啦！想想就很激动呐~
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。
我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据，借助于创建显示变量之间关系的图形的工具，可以对其进行分析和可视化。
原文链接：http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍：《Python科学计算》 matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。 在L
今天遇到了这样一个问题，使用matplotlib绘制热图数组中横纵坐标自然是图片的像素排列顺序，
前几天有需求要绘制一种势能面的示意图，类似教科书上标出一阶鞍点、 局域极小点那种示意图。
最近写了几个测试脚本，希望要观察使用PUT方式上传文件和使用POST方式上传文件，两者效率的差别。
上周对线上某几个磁盘进行了fio硬盘性能测试，测试完成之后的结果需要绘制成图像展示出来。我在官网上查找了一下fio自带的命令fio_generate_plot和fio2gnuplot工具的用法，找到了图像的绘制方法，在某一个单一的场景下，确实可以使用这两个工具来进行硬盘性能图像绘制，但是问题是，如果要对比多个场景下绘制出来的图像的差异，fio自带的绘图工具实现起来就有些困难了，但是确实也能实现。例如下图：
Matplotlib是Python著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，是强大的数据可视化工具和做图库，且绘制出的图形美观。
本文记录的使用seaborn绘制pairplot图，主要是用来显示两两变量之间的关系，官网学习地址：
如果你是研发效能组的一员或者在从事 CI/CD 或 DevOps，除了提供基础设施，指标和数据是也是一个很重要的一环，比如需要分析下某个 Git 仓库代码提交情况：
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。
绘图和绘图程序与图形用户界面，旨在产生公开准备的2D和3D绘图。此外，它还可以用作绘图模块。
有一说一,这两个软件不是多好下载.如果你实在搞不定.可以寻求我的帮助...如果可以的话~
synthwave是一种独特而独特的音乐流派，其灵感来自1980年代的怀旧风格，是技术人员共同的最爱。喜欢它，并且发现它的艺术风格令人难以置信地令人着迷。
公司有一个用户行为分析系统，可以记录用户在使用公司产品过程中的一系列操作轨迹，便于分析产品使用情况以便优化产品 UI 界面布局。这套系统有点类似于 Google Analyse（GA），所不同的是，为了让用户把产品用起来，公司会将用户行为与优惠活动联系起来，例如购买产品后一段时间内如果使用时长达到一定标准，就能从销售那里领取小礼品，初衷是为了让用户把产品用起来。可是这个活动一经推出，我这边电话就被打爆了，因为经常有用户感觉自己在用产品了，但是销售给他反馈的时长信息却没有增长。于是实施同事会要求我们去排查问题，可能很多情况下，就是用户没联网、或者防火墙设置的太严格了导致数据上不来、甚至是后台服务挂了导致数据没及时分析……其实 90% 以上的问题和客户端没关系，而是后台在某个环节丢失了数据，但是作为查问题的第一个环节，客户端开发往往会被顶到前线充当 call center 的角色，浪费大量个人时间不说，效率也是极低的。于是自然而然就会想到，能不能做一个分析工具，自动从日志里提出关键数据，做成直观的图表展示给实施人员，可以一眼就能定位出是客户端还是后台的问题，从而达成初步排 (甩) 查 (锅) 的目的？
在随书下载的说明网页中，简单交代了配套代码的使用方法。有读者反馈说，对“配 置好 Ruby 和 Gnuplot 环境”不太明白。这里确实有点抱歉，原作者可能默认是 Linux（或 者 Mac OS）系统的。对其他情况，这里稍加说明。 另注：运行结果中，只通过蓝色网格和紫色剪头的变化，就可以直观的“看”到线性 变换。对于绿色的线段可以无视，那是作者为了让大家看的更明显而卖的萌，画出了一个 日文片假名的ゲ（ge）的形状。
参考： https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
https://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/5.4.3/
https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/18928725
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Gnuplot是一个科学界广泛使用的作图软件，从Unix软件发展而来，是一款免费软件。因为其强大的作图功能，逐渐也有其他行业的人来维护支持这个软件，使其变的越来越流行。
From：Torch7官网 1 Define a positive definite quadratic form rand() - creates tensor drawn from uniform distribution t() - transposes a tensor (note it returns a new view) dot() - performs a dot product between two tensors eye() - returns a identity matri
问题 在mac os 10.10.5上的Octave使用Plot时，出现如下错误: plot错误 解决方案 修改环境 每次在使用plot前输入： setenv("GNUTERM","qt") 修改配
Growth hacking 就是一个很典型的例子，通过关键动作的大数据分析，和AB测试以数据来驱动增长
https://sourceforge.net/projects/aquaterm/
--------------------接CentOS 操作系统下搭建tsung性能测试环境_Part 1---------------------
昨天发现不知不觉从武汉报告第一起不明肺炎，新冠已经陪伴我们一年了。忽然意识到AAF开发应该也已经很久了。翻了一下，果然不知不觉也一年多了，想专门整理统计一下项目的数据，最终选了用 gitstats，使用过程简单总结一下，方便后续使用。
计算RPS最简单的方法是用一天的总访问量除以一天的总秒数，不过这样得出的结论只是一个平均值，无法反映各个时间点的真实情况，真正有价值的是即时的RPS数据，如果有一个比较好的监控系统的话，这并不难，可惜我没有，而且实际上我遇到的问题还要更复杂些：大部分接口是PHP写的，少部分接口是LUA写的，为了更有针对性，需要分别计算PHP和LUA的即时RPS数据。
NumPy也可以画图吗？当然！NumPy不仅可以画，还可以画得更好、画得更快！比如下面这幅画，只需要10行代码就可以画出来。若能整明白这10行代码，就意味着叩开了NumPy的大门。请打开你的Python IDLE，跟随我的脚步，一起来体验一下交互式编程的乐趣吧，看看如何用NumPy画图，以及用NumPy可以画出什么样的图画来。
首先是写作方法。写作的方法有千千万，每个人都有自己的写作方法，我使用的技巧其实并不多，主要是就是平时注意收集素材，然后当真正写的时候就有素材了，整理一下，就知道要写哪些东西。
话说这些天电视上正在热映《隋唐英雄》，虽然我并没有看，但是对当年田连元老先生的评书联播《隋唐演义》却是记忆犹新，特别是故事里面讲到的程咬金的三板斧：拍蒜瓣、戳脚指甲盖、胡椒面，每每听来总是让人忍俊不禁，不过这些貌似无厘头的招数在实战中却往往有出奇制胜的效果，由此可见简单实用永远都是硬道理，在当前这个倡导DevOps的年代，我们这些程序员自然也要学一些运维方面的本事才好安身立命，下面结合一些真实案例说说我在日常工作中常用的三板斧。
以下步骤描述如何安装（或更新）Scapy 本身。 根据你的平台，可能需要安装一些额外的库才能使其真正工作。 所以，请大家在平台特定之指南中查看如何安装这些必需的东西。
这个挑战赛由 Algora 主办，目标是使用 Rust 编写一个符合 Prettier 标准的美化打印机（pretty printer）。挑战的主要奖项包括：
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
在使用matplotlib画图时，少不了对性能图形做出一些说明和补充。一般情况下，loc属性设置为’best’就足够应付了
刘斌，OneAPM后端研发工程师，拥有10多年编程经验，参与过大型金融、通信以及Android手机操作系的开发，熟悉Linux及后台开发技术。曾参与翻译过《第一本Docker书》、《GitHub入门与实践》、《Web应用安全权威指南》、《WEB+DB PRESS》、《Software Design》等书籍，也是Docker入门与实践课程主讲人。本文所阐述的「时间序列数据库」，系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行聚合、分组、过滤过程中的梳理和总结。 在前面的《时序列数据库武斗大会之
在Pentest期间，我们在yrange参数中使用命令注入在OpenTSDB 2.4.0及更低版本中发现了一个远程执行代码漏洞（其他参数可能也容易受到攻击）
RGB对照表：https://www.114la.com/other/rgb.htm
对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但对于大型的项目，这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，一些定量的统计数据（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。今天给大家推荐的这款工具：GitStats，它能生成如下的一些统计数据，并且可以图表形式进行展示对比。
Author：bakari Date:2014.1.14 本学期开始做真正意义上的研究，主要方向为wireless and mobile network，VANET。之前一直在看paper，现在由于任务需求，需要尽早把一些科研工具学透，包括模拟器，建模解模工具以及非常重要的python，一切都是新东西，只能边学边实践，并尽可能提高效率，尽量地往前赶。 今天第一次接触one这个模拟器，关于MN的模拟器有很多，之前有接触过NS2和NS3，NS2是一款开源的免费软件，用C++外加tcl脚
ApacheBench是一个用来衡量http服务器性能的单线程命令行工具。原本针对Apache http服务器，但是也适用于其他http服务器。
对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，类似于gitstats的定量统计数据工具则（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。
OLTP基准测试 mysql参数（HDD硬盘64核CPU） [mysqld] innodb_buffer_pool_size = 128M basedir = xxx datadir = xxx port = 5400 server_id = 06700000 socket = xxx join_buffer_size = 128M sort_buffer_size = 2M read_rnd_buffer_size = 2M log_bin = mysql-bin 准备数据（默认使用数据库sbtest）
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423
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