首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

TPC基准程序及tpmc值-兼谈使用性能度量如何避免误区

TPC基准程序及tpmc值 ─ 兼谈使用性能度量如何避免误区  今天的用户选用平台面对的是一个缤纷繁杂的世界。用户希望有一种度量标准,能够量化计算机系统的性能,以此作为选型的依据。...作者曾在美国从 事过数年计算机性能评价工作,深深体会到,计算机的性能很难用一两种度量来 评价,而且,任何度量都有其优缺点,尤其是当使用者对性能度量了解不深,很 容易被引入一些误区,甚至推演出错误的结论...使用任何一种 性能和价格度量,一定要弄明白该度量的定义,以及它是什么系统配置和运 行环境下得到的,如何解释它的意义等。下面我们由好到差讨论三种方式。...这种方式中国尤其重要,因为中国的信息系统有其特 殊性。3、使用通用基准程序  如果第1种和第2种方 式都不行,则使用如TPC-C之类的通用基准程序,这是不得已的一种近似方法。...使用TPC-C,我们应该清楚地知道:我的应用是否符合 批发商模式?事务请求是否与表1近似?对响应时间的要求是否满足表1?如果都不 是,则tpmC值的参考价值就不太大了。

1.4K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

基于NetworkX构建复杂网络的应用案例

文章目录 基于NetworkX构建复杂网络的应用案例 本文内容 1.安装networkx以及校园拓扑构建 1.1networkx安装 1.2校园拓扑结构绘制 2.复杂网络绘制,并指定筛选算法 2.1生成复杂的网络拓扑节点...,同时添加权重 2.2对节点的出度分布进行分析 2.3通过边的权重绘制不同样式的,实现对图中节点和边的选择 3.总结 基于NetworkX构建复杂网络的应用案例 本文内容 本文主要包含两个部分: 1...整体的完成过程在有参考官网,也有参考部分网络博客。...官网连接如下:https://networkx.org/documentation/stable/reference/index.html 本报告的具体实现通过代码注释描述 1.安装networkx以及校园拓扑构建...(G_new) plt.show() 生成如图2-1所示 2-1 G_new可视化 2.2对节点的出度分布进行分析 描述数据分布,可通过mu, sigma表示,本部分使用scipy的统计函数

1.5K30

Python - 使用 Matplotlib 可视化 NetworkX 中生成的图形

然而,Matplotlib是一个流行的工具包,用于Python中创建静态,动画和交互式可视化。 定义 NetworkX 作为一个 Python 库,用于构建、修改和研究复杂网络的排列、移动和功能。...为了将单个节点添加到图中,我们使用 add_node() 函数。每个节点都有一个唯一的标识,我们还可以通过使用自定义属性为节点提供标签。...这可确保节点和标签显示正确的位置。 为了可视化边缘,我们还使用 draw_networkx_edges() 函数绘制它们。...为了组织可视化,我们使用 Matplotlib 的 subplots() 方法来构建。我们指示子行数和列数(本例中为一行和两列)以及图形大小。...现在,是时候第一个子图上绘制原始图形了。我们使用索引 0 访问第一个子,并使用 set_title() 函数设置其标题。

62111

NetworkX使用手册

因此我们应该好好思考如何构建我们的应用程序才能使我们的节点是有用的实体。当然我们可以图中使用一个唯一的标识符或者使用一个不同的字典的键来标识节点信息。...- 节点和边的使用  你可能已经注意到NetworkX中节点和边并没有被指定一个对象,因此你就可以自由地指定节点和边的对象。...对于每一个、节点和边都可以关联的属性字典中保存一个(多个)键-值对。...(前面两种添加的是已存在的节点,也可以看做是修改节点属性 ): 图片 注意添加一个节点是G.add_node而不是G.node。...图片 注意:注意什么时候使用‘=’,什么时候使用‘:’;什么时候有引号什么时候没有引号。 特殊属性weight应该是一个数值型的,并且算法需要使用weight保存该数值。

2.9K20

利用Python绘制精美网络关系

我们用它可以将存储邻接表或邻接矩阵里的网络可视化。下面给大家看一下我自己画的一个例子吧。这样就大概可以了解怎么回事了。 ?...安装其他包的时候,将networkx改成其他包名即可。 三、NetworkX基础知识 1.创建 首先我们需要创建一个没有边和节点的图形,说白了就是先拿出一张白纸,我们准备白纸上作画了。...常用的就是第一种了 2.添加节点 这一步的作用就是图中添加节点,我们可以一次添加一个节点,也可以添加一个节点列表 G.add_node()#添加节点1 G.add_nodes_from([,...下面我们来使用一下这些属性,看看会有什么效果。...添加节点属性 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() # 无多重边无向 G.add_nodes_from

10.8K41

PageRank、最小生成树:ML开发者应该了解的五种算法

我们习惯于将用户属性以列的形式展示在行中。但现实世界的数据果真如此吗? 互联世界中,用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系,我们有时希望构建机器学习模型考虑到这些关系。...关系数据库中,我们无法不同的行(用户)之间利用这种关系,但在数据库中,这样做非常简单。 在这篇文章中,我们将讨论一些数据科学家应该了解的非常重要的算法,以及如何使用 Python 实现它们。...代码 我们将使用 Python 中的 Networkx 模块来创建和分析。下面以包含城市和城市间距离信息的图为例,实现我们的目的。 ?...该算法可以不同的数据上运行,从而满足上面提到的各种用例。 最短路径 继续使用上述示例,现在我们有德国城市及城市之间距离的。如何找到从法兰克福(起始节点)到慕尼黑的最短距离?...聚类:首先构建 MST,然后使用类间距离和类内距离确定阈值,用于打破 MST 中某些边。

97840

Networkx:Python的图论与复杂网络建模工具

Networkx 的常见问题 使用 Networkx 库进行网络分析,可能会遇到一些常见的问题。...可以尝试更新 matplotlib 库,或者绘制图形添加 plt.show() 来确保图形能够正确显示。 节点和边的属性问题:处理节点和边的属性,可能会遇到无法正确获取或设置属性的问题。...这可能是因为创建节点或边没有正确设置属性,或者获取属性使用了错误的键。确保创建节点或边设置了正确的属性,并在获取属性使用正确的键。...权重问题:处理带权重的,可能会遇到无法正确获取或设置权重的问题。这可能是因为创建边没有正确设置权重,或者获取权重使用了错误的键。...确保创建边设置了正确的权重,并在获取权重使用正确的键。 以上是一些使用 Networkx 库可能会遇到的问题以及解决方案,希望对你有所帮助。

37810

深度学习入门教程(二)——模型基础与实现框架

2 静态开发费力,但兼容性更好 如果要使代码TensorFlow多版本中有更大的兼容性,优先是选择静态的。另外,一些需要对底层操作的功能中(比如构建特殊的op),动态会显得力不从心。...从操作层面可以抽象成两种:模型构建和模型运行。 模型构建过程中,需要先了解几个概念,见下表。 ? 表中定义的内容都是一个叫做“”的容器中完成的。关于“”,有以下几点需要理解。...函数torch.Tensor介绍 通过使用torch.Tensor函数可以直接定义一个张量。定义张量可以指定张量的形状,也可以指定张量的内容。...开发一定要当心。 在对Numpy进行变化时,如果不使用替换内存的运算操作,则不会遇到这个问题。...使用之前可以使用如下代码查看当前NetWorkx库的版本: import networkx print(networkx.

3K40

networkx遍历和绘制

networkx遍历和绘制 文章目录 networkx遍历和绘制 数据读取后默认标签(labels)为索引,如何使用编号id? 数据读取后,如何得到节点集和边集?...如何绘制多样的数据读取后默认标签(labels)为索引,如何使用编号id?...例如在读取football数据,其labels都是节点的英文名称,这样处理数据不是很方便,往往报错,我们通常习惯处理节点的编号从1开始,可以建立label-id的反向索引,如果处理数据只需要编号...数据读取后,我们算法中处理数据往往会对的节点集和边集进行处理,下面提供几种遍历方式: ---- 如何绘制多样的?...绘制图,有时我们可能需要为节点着不同的颜色,展示不同属性和大小等等,需要为边添加不同的线型,颜色、粗细等等,这时需要分步绘制,其各类属性如下: # 画点 draw_networkx_nodes(G,

1.7K20

NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析人物关系(上篇)

[权力的游戏] 我们都知道《权利的游戏》全世界都很多忠实的粉丝,除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”,当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式数据库...数据集 本文的数据集来源:冰与火之歌第一卷(至第五卷)1 人物集 (点集):书中每个角色建模为一个点,点只有一个属性:姓名 关系集(边集):如果两个角色书中发生过直接或间接的交互,则有一条边;边只有一个属性...这样的点集和边集构成一个网络,这个网络存储数据库 Nebula Graph 2中。...社区划分——Girvan-Newman 算法 我们使用 NetworkX 3 内置的社区发现算法 Girvan-Newman 来为我们的网络划分社区。...下一篇 本篇主要介绍如何使用 NetworkX,并通过 Gephi 做可视化展示。下一篇将介绍如何通过 NetworkX 访问数据库 Nebula Graph 中的数据。 本文的代码可以访问5。

2.4K20

GPT-4使用Semantic Kernel构建AI Copilot问答 以及 Semantic Kernel文档更新

可以我们的 VS Code 扩展中创建计划,然后在用户每次请求相同内容使用这些静态计划运行相同的步骤。 使用LLM的多租户解决方案 问题:“我应该如何考虑使用 AI 的多租户解决方案?”...就像 Word 文档一样,当您与其他用户共享文档,他们可以看到文档中的内容。聊天将以相同的方式工作。 Semantic Kernel文档更新 微软最近还更新了SDK的文档。...以下是亮点: 了解插件:“我们文档中添加了一个新部分,解释了插件的工作原理,如何将它们与语义内核一起使用,以及我们与 ChatGPT 插件模型融合的计划。”...新教程和示例:“作为本次更新的一部分,我们还希望提供与社区正在构建的内容更相关的教程,因此文档的编排 AI 插件部分中,我们将引导您了解如何从头到尾使用插件构建 AI 应用程序。...最后使用计划器通过AI自动生成计划。 文档中创建问题:该团队说:““最后,我们将整个文档站点发布为公共GitHub存储库,这意味着您现在可以文档本身上创建问题。

49850

用于小型图形挖掘研究的瑞士军刀:空手道俱乐部的图表学习Python库

如果需要,可以模型创建使用构造函数的适当参数化来修改这些模型超参数。超参数存储为公共属性,以便允许检查模型设置。 ? 我们通过上面的代码片段演示了超参数的封装。...首先,我们要为使用标准超参数设置的NetworkX生成的Erdos-Renyi创建一个嵌入。 当构建模型,我们不会更改这些默认超参数,而可以打印尺寸超参数的标准设置。...属性节点嵌入过程将NetworkX作为输入,并将要素表示为NumPy数组或SciPy稀疏矩阵。在这些矩阵中,行对应于节点,列对应于特征。...级嵌入方法和统计指纹将NetworkX的列表作为输入。 社区检测方法使用NetworkX作为输入。...具体而言,通过我们的框架生成的输出使用以下数据结构: 调用get_embedding()方法,节点嵌入算法(保留领域、属性和结构)始终返回NumPy浮点数组。

2K10

networkx是什么

networkx简介: 官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html# networkx是Python的一个包,用于构建和操作复杂的结构...() # 创建多重有向 创建了相关对象后,并不会有图像出现。...##边的权重weight是非常有用和常用的属性,因此,networkx模块内置以一个函数,专门用于添加边设置边的权重,该函数的参数是三元组,前两个字段是顶点的ID属性,用于标识一个边,第三个字段是边的权重...,如下: g.add_weighted_edges_from([(1,2,0.125),(1,3,0.75),(2,4,1.2),(3,4,0.375)]) #增加边,也可以一次增加多条边,为不同的边设置不同的属性如下...)组成元组 dict_items([(4, {'name': 'yy'})]) 相邻结点: 4 对应相邻结点得属性: {'name': 'yy'} 绘制图Graph 使用networkx模块draw()

4.8K60

networkx(图论)是什么

networkx简介: 官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html# networkx是Python的一个包,用于构建和操作复杂的结构...() # 创建多重有向 创建了相关对象后,并不会有图像出现。...##边的权重weight是非常有用和常用的属性,因此,networkx模块内置以一个函数,专门用于添加边设置边的权重,该函数的参数是三元组,前两个字段是顶点的ID属性,用于标识一个边,第三个字段是边的权重...,如下: g.add_weighted_edges_from([(1,2,0.125),(1,3,0.75),(2,4,1.2),(3,4,0.375)]) #增加边,也可以一次增加多条边,为不同的边设置不同的属性如下...)组成元组 dict_items([(4, {'name': 'yy'})]) 相邻结点: 4 对应相邻结点得属性: {'name': 'yy'} 绘制图Graph 使用networkx模块draw()

3.8K21

NetworkX,网络结构图最强绘制工具·····

NetworkX提供了丰富的数据结构和函数,使得用户能够轻松地构建、分析和可视化复杂网络。...安装 NetworkX 你可以使用 pip 命令来安装 NetworkX: pip install networkx 创建结构 NetworkX 允许你创建不带权重或带权重的,有向或无向。...([(1, 2), (2, 3)]) 可视化结构 NetworkX 提供了多种方法来可视化结构。...包的用法和案例可参考:NetworkX包官网[1] 另:本人编写的《科研论文配绘制指南-基于Python》一书也修正和新增内容中,也会增加更多关于NetworkX包绘制科研图形的案例。...了解图表类型和用途: 了解不同类型的科研图表,例如折线图、柱状、散点图等,以及它们传达信息方面的优缺点。 注重细节和清晰性: 细节决定成败,确保图表的字体清晰、线条精细、标签明了,避免视觉混乱。

74230

5大必知的算法,附Python代码实现

互联世界中,用户不能被视为独立实体。他们之间具有一定的关系,构建机器学习模型,有时也希望包含这样的关系。...关系型数据库中,我们无法不同的行(用户)之间使用这种关系,但在图形数据库中,这样做是相当简单的。在这篇文章中将为大家介绍一些重要的算法,以及Python 的代码实现。...基于BFS / DFS的连通分量算法能够达成这一目的,接下来,我们将用 Networkx 实现这一算法。 代码 使用 Python 中的 Networkx 模块来创建和分析数据库。...—首先在图形上构建最小生成树,其中像素是节点,像素之间的距离基于某种相似性度量(例如颜色,强度等),然后进行的分割。...代码 本节中,我们将使用 Facebook 数据。

3.3K11

一文读懂Python复杂网络分析库networkx | CSDN博文精选

使用邻接迭代器遍历每一条边 1import networkx as nx 2import matplotlib.pyplot as plt 3 4#快速遍历每一条边,可以使用邻接迭代器实现,对于无向...对于每一个、节点和边都可以关联的属性字典中保存一个(多个)键-值对。 默认情况下这些是一个空的字典,但是可以增加或者是改变这些属性。...属性 1#属性 2 3import networkx as nx 4 5G = nx.Graph(day='Monday') #可以创建时分配属性 6print(G.graph...) 13plt.show() 发现在Pycharm下使用matploylib库绘制3D的时候,最后需要显示图像的时候,每当输入plt.show() 都会报错 1plt.show() 2/yyl/Python...:https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/87886588 networkx + Cytoscape构建及可视化网络:https://

24.3K42

这里有8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

因此,这些美化方面是相似的,自定义用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具,我想到三个词:探索(Exploratory)、数据(Data)、分析(Analysis)。...下面是我用 Matplotlib 及相关工具所做的示例处理篮球队薪资数据,我想找出薪资中位数最高的团队。...我们先用 ggplot 实例化,设置美化属性和数据,然后添加点、主题以及坐标轴和标题标签。...制作美观且表现力强的图片时,我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的是上面的第 17 行代码。...使用 Pygal 非常简单: 实例化图片; 用图片目标属性格式化; 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。

2.1K30

8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

因此,这些美化方面是相似的,自定义用的语法也都非常相似。 当提到这些可视化工具,我想到三个词:探索(Exploratory)、数据(Data)、分析(Analysis)。...下面是我用 Matplotlib 及相关工具所做的示例处理篮球队薪资数据,我想找出薪资中位数最高的团队。...我们先用 ggplot 实例化,设置美化属性和数据,然后添加点、主题以及坐标轴和标题标签。...制作美观且表现力强的图片时,我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 ? ▲用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的是上面的第 17 行代码。...使用 Pygal 非常简单: 实例化图片; 用图片目标属性格式化; 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。

2.5K40
领券