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。
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。
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。
ab是apache自带的一个很好用的压力测试工具，当安装完apache的时候，就可以在bin下面找到ab
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。
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~
比如你写成http_load -parallel 5 -seconds 300 urllist.txt也是可以的。
ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path
性能测试工具目前最常见的有以下几种：ab、http_load、webbench、siege
1， 首先 下载一个linux server 系统镜像 ubuntu 64bit下载 http://www.ubuntu.com/download/server/thank-you/?
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。
ab是Apache自带的压力测试工具。ab非常实用，它不仅可以对Apache服务器进行网站访问压力测试，也可以对其它类型的服务器进行压力测试。比如Nginx、Tomcat、IIS等。
ApacheBench 是 Apache服务器自带的一个web压力测试工具，简称ab。ab又是一个命令行工具，对发起负载的本机要求很低，根据ab命令可以创建很多的并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问，因此可以用来测试目标服务器的负载压力。总的来说ab工具小巧简单，上手学习较快，可以提供需要的基本性能指标，但是没有图形化结果，不能监控。
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。
网站压力测试 Usage: ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path 用法：ab [选项] 地址
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。
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。
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。
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下，才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。
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：
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。
https://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/5.4.3/
概念：服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数，称之为最大吞吐率。
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：
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。
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：
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
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。
https://sourceforge.net/projects/aquaterm/
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
在坏的设计中，数据往往是分散的，甚至是杂乱的，这就好像一群失去意识的猛兽，我们无法控制、协调以及管理它们。这种漫无头绪的散乱数据，犹如猛兽的肆意妄为，会给系统带来无尽的灾难。随着系统的演化，这种灾难会
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~
--------------------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。
cStringIO 是 C 语言实现的，提供高性能；而 StringIO 是 Python 实现的，提供 Unicode 兼容性。
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。
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。
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？
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：
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
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
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。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
