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Android屏速度分析总结

前面聊的 最近在调试项目的屏速度,我们希望在按下power键后到屏这个时间能达到500MS以内,在Rockchip 3399和3288上面的时间都不能达到要求,因此引发了一系列的调试之路。 ):745ms 01-1809:18:38.345683772DSurfaceControl:ExcessivedelayinsetPowerMode():733ms Kernel从Power到屏的时间统计 后来同事中的精英古总在他的代码上加入了从按下Power键到屏的时间,直接通过printk打印,代码如下 diff --git a/drivers/gpu/drm/panel/panel-simple.c hi rk: 为什么屏的时候有时候会打印这句VOP等待超时?请问下这是什么意思。 vop- irq); drm_crtc_vblank_on(crtc); mutex_unlock(&vop- vop_lock); 休眠唤醒流程图 从网上拷贝了个休眠唤醒的流程图,如果以后有问题需要分析的话

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孙权的DICS测试结果和瑜数据分析

诸葛和周瑜的数据分析 在孙权决策的过程中,诸葛和周瑜提供的两份曹操兵力分析报告起到了重要的作用。这两份报告的标的一致,而总兵力数值却相差了几乎三倍。 按照演义记述的曹军实际83万人马计,诸葛分析结果是actualvalue的roughlydouble,周瑜的则是nearlyhalf。 诸葛数据 周瑜的数据 青州兵 20万 15-16万 袁氏之众 50-60 万 7-8万 中原新招 30-40万 / 荆州之军 20-30万 *20-30万 Total 120-150万 22-24万 所谓中原新招之兵,本来很大成分上就是诸葛的诈语,就算在开始的时候孙权没来得及察觉,待到周瑜分析的时候,也已经想明白了,所以周瑜根本没提这块。 这是数据作伪常用且有效的一种手段。

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    Android7.0 屏流程分析

    timg (33).jpg 屏的本质是改变屏幕的电源状态 经过一系列的调用会来到PowerManagerService中的updatePowerStateLocked() private void break; } } } 2.DisplayPowerController中的block机制 block的机制的存在是为了保证在屏幕时所有工作都已经准备好 mColorFadeOffAnimator.end(); } } } mColorFadeOnAnimator与屏动画相关,默认是关闭的,这里不讨论,对于屏来说 中的相关方法设置亮度,屏幕最终亮起来 通过unblockScreenOn方法中的log也可以得到block的总时间,一般来说,只要blockscreen前后没有过多的消息传递,可以认为block时间就是屏时间

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    生存分析就是一个任人打扮的小姑

    最近接到粉丝的TCGA分析需求,想看看指定基因在指定癌症是否具有临床意义(也就是生存分析是否有统计学显著效果咯!) 我这里选择最方便的 网页工具:https://xenabrowser.net/heatmap/ 选择合适的数据集及样本信息还有基因来演示一下,随便选择一个基因一个癌症吧,如下: ? 这个时候,我草率的制作了生存分析图如下: ? (@ο@) 哇~非常显著,差点准备交差了,然后下意识的看了看病人数量,TCGA数据库的BRCA病人没道理居然快1200个了,肯定是有什么地方错误了,重新看了看,的确是因为没有顾虑到里面有正常组织测序的那些病人 ,怎么说呢,相当于把有正常组织测序的那一百多个病人,在我这个生存分析里面计算了两次,他们的生存时间信息,生存状态都重复计算了,所以实际上这个生存分析是错误的。

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    本期ERP情报分析:SAP瞎ERP,其余厂商无心早朝

    关注焦点,显然今年的ERP已经进入尾声,无论是名噪一时的大数据、还是老生常谈的云计算,在明年都将对移动ERP侧目,移动化是实现云计算和大数据最好的试金石,ERP的进步几何就看明年年初各大厂商们的第一弹。

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    干货丨从诸葛“草船借箭”看大数据数据建模”

    鲁迅评价诸葛“多智而近妖”,此话见诸《中国小说史略》,意思说诸葛足智多谋,像个妖怪。而如今,从大数据的角度看,诸葛的足智多谋是因为他掌握了数据建模的办法。 我们以诸葛的“草船借箭”为例,讲讲如何“数据建模”。 数据建模的方向、用途 《三国演义》第四十六回讲到,周瑜问孔明:“即日将与曹军交战,水路交兵,当以何兵器为先?” 因为诸葛答应周瑜造十万支箭来攻打曹操。这说的是数据建模的方向和用途。 数据源收集 孔明曰:“为将而不通天文,不识地利,不知奇门,不晓阴阳,不看阵图,不明兵势,是庸才也。” 逻辑梳理 数据收集上来之后,诸葛通过梳理得出如下结论: 1,“今日有大雾”,这是说天气; 2,“吾料曹操于重雾中必不敢出”,这是说曹操的心理特点; 3,“子敬只得就我”,这是说鲁肃的权利; 这都需要对数据源有充分的认知和理解 它是数据量化的过程,也是物理建模的第一步。 校验模型 诸葛乘船擂鼓呐喊,军士慌忙飞报曹操。 曹操说:“可拨水军弓弩手乱箭射之。”差人火速到江边助射。

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    当AR遇上大数据风台与达观数据达成深度战略合作

    这也是风台正在努力的方向,提供最自然人机交互,挖掘最深度的数据价值。” 风台和达观的合作,是AR和大数据领域内强强联合的结果。风台CEO廖春元认为,“AR和大数据的结合,是必然的。” 因为用户一进入店铺,TA的信息就被即时调取,在逛店的过程中,用户的挑选偏好被实时记录、分析,结合以往的购买数据,精准的智能推荐结果诞生了,再配合AR试衣,整个体验一气呵成。 达观和风台的合作会先从智能推荐和后台数据挖掘分析服务展开,为HiAR平台用户,包括最终用户和开发者提供全方位、人性化的数据服务。 ? 据悉,风台的云平台将在近期内开放新功能,云+AR+大数据,信息世界和现实世界的融合又加快了一步。

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    数据文摘的那些美丽女主编们(靓照曝光)

    可视化是探讨、交流和洞察数据的最佳方式,无论是处理空间,还是时间序列,或是表格数据,交互式图表可以让团队中的每一个人,从分析员到高层管理者,都明白数据中的模式。 ◆ ◆ ◆ 【原创栏目】 主编 纪思):北卡教堂山统计硕士毕业,现为硅谷某家startup的data scientist,主要领域为情感分析、语义分析等等。 比如从《攻壳机动队》和《宫春日》联想到的人工智能话题;再比如“怎么人肉最有效” 等等等等。 ◆ ◆ ◆ 【医疗专栏】 主编 孙强 孙强:资深生物信息专家,现服务于美国国立癌症研究所,从事癌症基因组数据库管理及数据分析工作。 金融与商业专栏视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析,内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。

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    眼前一!Python 高手都是这样处理数据的!

    这个模块就叫 glom ,是 Python 处理数据的一个小模块,它具有如下特点: 嵌套结构并基于路径访问 使用轻量级的Pythonic规范进行声明性数据转换 可读、有意义的错误信息 内置数据探测和调试功能 刚才简单的例子,让大家对 glom 有了直观的认识,接下来我们看看 glom 的 glom 方法的定义: glom(target, spec, **kwargs) 我们看看参数的含义: target:目标数据 搞定麻烦需求 假如我现在有两组数据,我要取出 name 的值: data_1 = {"school": {"student": [{"name": "张三"}, {"name": "李四"}]}} data 假如我们有好多组数据,每组都是类似的取法呢?

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    深化数字政府建设,烽火政务数据治理成绩

    ,包括基于业务信息化的政务数据治理、基于应用场景创新的政务数据治理及基于数据要素流转开发的政务数据治理; 政务数据治理的维度和边界不断拓展:传统的政务数据治理主要关注政府部门间业务数据的共享流转,但随着新的技术和新的场景与政务数据不断融合 ,政务数据的维度和边界也随之不断扩展; 数据治理效率和安全需求加速新兴技术落地:现阶段,政府在数据治理效率和数据安全保障两方面有较强的需求,而人工智能、区块链、联邦计算等新兴技术在此背景下,可在两方面提供重要支撑 在数据安全相关立法进一步规范政务数据治理工作之下,烽火聚焦政府大数据全生命周期服务,通过持续演进、开放的大数据平台技术和业界成熟的数据治理方法,以丰富的数据集成经验和强大的数据分析团队为保障,打通数据壁垒 IDC认为,烽火针对政务大数据跨部门、跨层级、多源、异构、海量等特点,在对接政务数据共享交换平台、基础地理信息共享平台基础上,强化了政务大数据数据资源规划能力、云化数据治理能力、多元化数据产品与服务能力等 目前,烽火作为湖北省政府数字化转型的核心服务支撑单位,在全国继续发挥技术优势,承接了多个一体化在线政务相关项目,为省市政府提供集数据采集、共享、分析和服务于一体的大数据工具平台,助力“数字政府”和智慧城市建设

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    【干货】手把手教你做出一份让人眼前一数据分析图表

    设计严谨,制作精美的图表能使枯燥的数据变得直观形象、重点突出,更能迅速传达信息,具有说服力。因此,数据分析的结果往往要通过图表来传达。信息传达到位甚至是达到传神的数据分析图表往往让人眼前一。 二、选择合适的图表 这里就有个难题,既然要给领导看,你要分析哪几类数据呢? 如果是要看各区域销售占比,你可以用饼图或者环形图表表示,可是有5年数据,也就是要做5张饼图。 所以在规划图表设计的时候,一定要按照分析的思路来。 三、按照分析思路确定数据图表 假设你是领导,最关心的是什么? 方案二:图例选项+格式控件 利用数据可视化分析工具tableau的新的图例选项和格式控件为每个度量创建独特的图例,以便在显示多个度量的同一个可视化中轻松发现趋势,便于你可以通过更多方式来交流数据探索成果 3、打破思维惯性,让图表令人眼前一 图表的呈现生动,甚至带有故事性,最容易产生共鸣,让效果传神,提高沟通效果,这种称为可视化信息图。

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    CVPR 2019 | 风台推出全球最大单目标跟踪数据集 LaSOT

    接下来,AI 科技评论将为大家介绍风台在 CVPR 2019 上展示的大规模单目标跟踪高质量数据集 LaSOT,这一数据集包含超过 352 万帧手工标注的图片和 1400 个视频,这也是目前为止最大的拥有密集标注的单目标跟踪数据数据集的构造原理和评估方法,由风台、华南理工大学、美图-风台联合实验室等单位共同完成,收录于 CVPR 2019。 许多数据集被提议处理上述问题,然而,并没有解决所有的问题。 ? 基于上述动机,风台为社区提供了一个新的大型单目标跟踪(LaSOT)基准,并提供了多方面的贡献: 1. 为了评估现有的跟踪器,并为将来在 LaSOT 上的比较提供广泛的基准,团队在不同的协议下评估了 35 个具有代表性的跟踪器,并使用不同的指标分析其性能。 构建高质量密集跟踪数据集的最大努力显然是手动标记、双重检查和纠错。为了完成这项任务,风台组建了一个注释小组,包括几个在相关领域工作的博士生和大约 10 名志愿者。

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    爱情36技之追美妹的技术

    近期 Java 那小子,陷入了对 Python 菇的水深火热的爱情追逐。 9012 年 7 月 2 日是 Python 菇的生日,也就是今天,正是 Java 表爱心的好时机。 Java 思索了好几天,想给心爱的 Python 菇送一个惊喜,于是绞尽脑汁制作了一个生日贺卡,由于 Java 天生脸皮就薄,不敢公开示爱,只能默默通过 Email 的方式邮寄过去。 当倒腾到快要放弃时,突然倒腾到第 35 技 —— 追美妹的技术,Java 眼前一,心中乐开了花。 Java 结合自己的现状,认真展开了对《爱情 36 技》中的追美妹攻略的使用解读。 ,并把 Python 菇在 Java 心目中存储的 vip 编号掺入其中,以便确定是 Python 菇的阅读贺卡回馈,而不是 C++ 大娘的阅读回馈。 追踪 Python 菇的流程没毛病,Java 那小子能够正常判断 Python 菇是否读取了祝福贺卡邮件,但是由于 Python 菇收取爱的邮件百宝箱的版本不同,会导致有些埋藏的图片却无法隐藏,一旦展示将导致爱情局面无法挽回

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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    译文|企业大数据应用:5种方式瞎你的眼!

    本文由CDA数据分析研究院翻译,译者:王晨光,转载必须获得本站、原作者、译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载! 大数据是什么?你所生活的当下就是大数据时代。好吧,至少别人是这么告诉我们的。 因此,企业都忙着想尽各种办法,利用大数据分析的优势,发展自己的企业从而扩展自己的业务,这一点也就毫不奇怪了。 1.停车场分析 每个企业都在试图找到一种合理有效的方式来衡量自己做得如何,而大数据是其中一个非常重要的组成部分。也许有些公司会研究他们网站的数据,有些可能会看营销活动效果如何。 利用大数据,他们可以优化锦标赛的时间表,分析社会媒体话语和和运动员受欢迎程度。从那里,数据被用来预测大赛官网上的观看需求,帮助组织者确定在给定的时间到底需要人力来进行计算工作。 4.动态门票定价 NFL还利用大数据分析提高他们的业务。虽然看起来NFL并不需要这方面的帮助,他们还是想用大数据来增加门票收入。我们的目标是实行可变的门票定价,而且一些球队已经实现了这一点。

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