衡量代码的性能 性能计时函数概述 timeit 函数和秒表计时器函数 tic 和 toc 可以计算代码运行所需的时间。使用 timeit 函数严格测量函数执行时间。...它采用要测量的函数的句柄并返回典型执行时间（以秒为单位）。假设定义了一个函数 computeFunction，它采用两个在工作区中定义的输入 x 和 y。...Cputime 函数与 tic/toc 和 timeit 建议使用 timeit 或 tic 和 toc 来度量代码的性能。这些函数会返回挂钟时间。...有关测量性能的提示 在测量代码的性能时，还需要考虑以下： 计算足够大的一部分代码的时间。理想情况下，进行计时的代码运行时间应该超过 1/10 秒。...将要尝试计时的代码放在函数中，而不是在命令行或脚本内部对其计时。 除非是尝试测量首次成本，否则请多次运行代码。使用 timeit 函数。 请不要在测量性能时执行 clear all。
本文适用于： ✔️ .NET Core 3.0 SDK 及更高版本 本教程将介绍如何使用 EventCounter 衡量高频率事件的性能。...可以使用由各种官方 .NET Core 包或第三方提供者发布的可用的计数器，或创建自己的监视指标。 在本教程中，将： 实现 EventSource。...实现 EventSource 对于每隔几毫秒发生的事件，最好使每个事件的开销较低（小于一毫秒）。 否则，对性能的影响将很大。 记录事件意味着你将向磁盘写入内容。 如果磁盘不够快，你将丢失事件。...下面是有关如何实现 System.Diagnostics.Tracing.EventSource 的示例。...在 Startup.cs 文件中，更新包含此筛选器的 ConfigureServices 方法。
引言当涉及到机器学习和数据科学中的分类问题时，评估模型的性能至关重要。选择适当的性能衡量标准有助于我们了解模型的效果，并作出有根据的决策。...本博客将介绍一些常用的分类问题衡量标准，以及它们在不同情境下的应用。为什么需要分类问题的性能衡量标准？在机器学习中，分类问题是一类非常常见的任务。它包括将数据点分为两个或多个不同的类别或标签。...对于这些问题，我们需要一种方式来评估模型的性能，以便选择最合适的模型、调整参数，并最终在实际应用中做出可靠的决策。...常用的分类问题衡量标准以下是一些常用的分类问题性能衡量标准：准确度（Accuracy）：准确度是最简单的性能衡量标准之一。它表示模型正确分类的样本数与总样本数之比。...绘制这两种曲线的过程相似，通常需要使用模型的预测概率来确定不同的阈值，并计算相应的性能指标。在Python中，您可以使用Scikit-Learn库来轻松生成这些曲线。
可见，算法好坏衡量规则就在于时间、空间上面。 算法好坏统计方法 事后统计法。...依赖于测试数据，如果你要一顿数字查找2在第几个位置，如果第一个数字就是2，效率就极高 事前估算分析法：分析出最坏的情况，统计执行次数 二分查找：n是元素格式，执行次数：floor(log_2(n) +...1) 时间复杂度 一个算法随着数据规模的增大而增大的时间成本。...O(N)：N越大，时间成本越高 空间复杂度 一个算法随着数据规模增大而额外增加的空间成本。也是用大O表示法 特殊说明： 上述文章均是作者实际操作后产出。烦请各位，请勿直接盗用！
PgSQL-使用技巧-如何衡量网络对性能的影响 PG数据库和应用之间常见的部件有连接池、负载平衡组件、路由、防火墙等。我们常常不在意或者认为涉及的网络hops对整体性能产生的额外开销是理所当然的。...performance: https://www.percona.com/blog/impact-of-network-and-cursor-on-query-performance-of-postgresql/ 如何检测和衡量影响...没有简单的机制用来衡量网络开销的影响。...该项目地址： https://github.com/jobinau/pg_gather pg_gather分析报告可以显示等待事件以及每个会话的相关信息： 本文仅讨论等待事件的部分，同时介绍不同类型工作负载下网络性能如何在等待事件中显示...“ClientWrite”中的峰值并不取决于客户端工具。下面是检索大量记录的查询，常规psql会话的屏幕截屏： 这些情况下，过多的“ClientWrite”足以发现问题。
从历史上看，我们对客户端性能监控方式非常有限，而且还遇到了API浏览器的限制，阻碍了我们准确地衡量客户端性能。幸运的是，由于有了新的面向性能的api，这种情况正在开始改变。...Performance 接口可以获取到当前页面中与性能相关的信息。...在Performance API中测量的每个测量值都是高分辨率时间。这就是为什么你总是听到性能API是高分辨率时间API的一部分。...PerformanceObserver 是API中包含的另一个接口。它主要用于观察性能时间轴（Performance Timeline），并在浏览器记录时通知新的性能条目。...它可以用来度量浏览器和 Node.js 应用程序中某些性能指标。Performance entries我们用Performance API度量的东西称为entries。
即人与工具，是直接关系到生产力的核心要素： 工具越强大、越智能，人的操作效率越高、心智负担越小 P.S.心智指的是人认识事物的方法和习惯，会影响用户如何认知周遭世界以及如何采取行动，取决于对应角色的认知情况...：同类工具中效率最高的一款，迅速解决问题，明显比其它工具快很多 体验还不错，效率也过得去：同类工具中在体验和效率上取得平衡的一款，没有太明显的缺点，勉强能解决问题，用起来也不很麻烦 除去没得选的情况，在效率没有明显差距时体验更好的工具更受欢迎...我不就是不想用 xxx 了 三.建立效能价值的度量模型 确定了关键目标之后，接下来的问题是如何量化效率和体验，使之可衡量 衡量效率 类比工作效率的计算公式： 工作效率 = 工作总量 / 工作时间 工具效率可以定义为...，但也可以建立度量模型： 体验即产品与用户心智的重合程度（上图心智一行），工具的功能和性能越贴近用户的心理预期，体验评价越高，体现在： 易用程度：从用户心智向产品功能做映射，极致的易用是符合直觉，上手即用...稳定程度：从用户心智向产品性能做映射，极致的稳定是完全信任，从不怀疑工具会出问题 即： 工具体验 = 易用程度 * 稳定程度 也就是说，工具体验是易用程度与稳定程度的乘积，只要稍有不好用或不稳定的缺点
我们通过分析profile和debug跟踪整个查询流程，确认耗时的原因，针对业务特性，提出了相关的优化方案，可以对该类查询提升三到五倍的性能。...2.png 3、查询流程中的四级缓存 Elasticsearch的查询过程中总共有四层缓存，第一层缓存是Elasticsearch的RequestCache，缓存的是整个查询的Shard级别的查询结果...Elasticsearch6.3的新特性中index-sorting支持对数据根据配置的字段进行排序，经测试对查询性能有很大提升。...2、利用index-sorting优化查询 Index-sorting新特性能够在数据写入时，将数据按照指定的字段的值进行排序。如果查询中包含指定的字段，那查询只需要读取相邻的文件块。...7天的数据，未排序的数据以上查询平均耗时为2s，排序的数据查询平均耗时为400ms，查询性能可提升5倍。
服务器如何发送数据？...单位：reqs/s 吞吐率用来衡量服务器处理请求的能力。 当请求非常少的时候吞吐率并不高，因为此时服务器的性能还没有体现出来。...服务器平均请求处理时间：服务器从等待队列中取出一个请求开始，到处理完该请求所需的时间。 综上所述：平均请求处理时间是站在用户角度，是用来衡量用户体验的好坏的指标。...而服务器平均请求处理时间是衡量服务器性能好坏的指标，其实就是吞吐率的倒数。 注意：平均请求等待时间 和 服务器平均请求处理时间不成正比关系！...ab简单易用，关键可以直接在服务器本地发起测试，这样我们可以获取不包括传输时间的服务器处理时间。通过服务器处理时间就可以知道服务器的性能。 1.
我们通过分析profile和debug跟踪整个查询流程，确认耗时的原因，针对业务特性，提出了相关的优化方案，可以对该类查询提升三到五倍的性能。...2.png 3、查询流程中的四级缓存 Elasticsearch的查询过程中总共有四层缓存，第一层缓存是Elasticsearch的RequestCache，缓存的是整个查询的Shard级别的查询结果...Elasticsearch6.3的新特性中index-sorting支持对数据根据配置的字段进行排序，经测试对查询性能有很大提升。...2、利用index-sorting优化查询 Index-sorting新特性能够在数据写入时，将数据按照指定的字段的值进行排序。如果查询中包含指定的字段，那查询只需要读取相邻的文件块。...，未排序的数据以上查询平均耗时为2s，排序的数据查询平均耗时为400ms，查询性能可提升5倍。
复杂度是什么 复杂度是衡量代码运行效率的重要的度量因素。在介绍复杂度之前，有必要先看一下复杂度和计算机实际任务处理效率的关系，从而了解降低复杂度的必要性。...因此，我们需要讲究合理的计算方法，去通过尽可能低复杂程度的代码完成计算任务。 那提到降低复杂度，我们首先需要知道怎么衡量复杂度。而在实际衡量时，我们通常会围绕以下2 个维度进行。...首先，这段代码消耗的资源是什么。 一般而言，代码执行过程中会消耗计算时间和计算空间，那需要衡量的就是时间复杂度和空间复杂度。 我举一个实际生活中的例子。...为了更客观地衡量消耗程度，我们通常会关注时间或者空间消耗量与输入数据量之间的关系。 好，现在我们已经了解了衡量复杂度的两个纬度，那应该如何去计算复杂度呢？ 复杂度是一个关于输入数据量 n 的函数。...因此，代码的时间复杂度就是 O(n)。 空间方面主要体现在计算过程中，对于存储资源的消耗情况。上面这段代码中，我们定义了一个新的数组 b，它与输入数组 a 的长度相等。
如何让他们对 Elasticsearch 的数据进行查询是一个问题。借助 Elasticsearch SQL，您可以使用熟悉的查询语法访问全文搜索，超快的速度和轻松的可伸缩性。...在今天的文章里，我们将简单介绍一下如何使用 Elasticsearch SQL来对我们的数据进行查询。...还要注意我们如何在WHERE和SELECT子句中使用该函数。WHERE 子句组件被下推到 Elasticsearch，因为它影响结果计数。SELECT 函数由演示中的服务器端插件处理。...附带说明一下，尽管以上内容代表了 SQL 语句的最佳翻译，但并不代表解决更广泛问题的最佳解决方案。实际上，我们希望在索引时间对文档中的星期几，一天中的小时和速度进行编码，因此可以只使用简单的范围查询。...这可能比使用painless 脚本解决此特定问题的性能更高。实际上，由于这些原因，其中的某些字段实际上甚至已经存在于文档中。
由于客户数据平台能够切实有效地赋能企业中的多种业务职能，经常有人向我们咨询： “投资一款CDP（客户数据平台）的确切的ROI（投资回报率）到底如何衡量？”...要证明CDP的合理性，就要找好ROI的对标/基准要说明CDP（客户数据平台）的累计ROI最简单的方法之一，就是衡量使用CDP的企业与未使用CDP的业绩表现。...我们会发现，在多个KPI指标中，使用了CDP的企业正遥遥领先。...因此，调查显示，到2022年，将近90%的企业主将会在组织中配备CDP，就不足为奇了。...这样看来，那些成功部署CDP的公司，他们的做法十分值得效仿。那么如何才能最大化CDP的投资回报率呢？如何最大化CDP的投资回报率？
但是，如果我们从分析中消除感知和期望，我们会更加客观的发现SDN在运营商网络中的进展。 ?...在HeavyReading最近发布的全球运营商调查结果中，最新公布的网络自动化与分解之路：运营商SDN调查分析中，35%的受访者表示他们处于一定程度的SDN商业化部署，剩下的65%处于试验阶段和市场教育阶段...SDN采用的深度和广度还有很长的路要揍，但报告中商业化的比例是我们2016年运营商SDN调查报告的中的数字的两倍。它可能没有最初的那么高的期望值，但是SDN商业化的势头在不断发展。...尽管如此，在早期发展中仍然将之紧密联系在一起，很难的虚拟领域之外识别出运营商的SDN行为。但现在的数据表明，SDN实际上已经在向商业化推进，并且通常与NFV分开。...毫不奇怪，运营商将缺乏标准化作为整合IP和光控与管理的商业进展的最大障碍。应用呈迅速在严格控制的环境中可以很好的工作，在数据中心内部，在私有数据中心网络或在单个厂商域内。
在之前的文章（https://www.dialogtech.com/blog/blog/a-quick-guide-to-measuring-online-lead-gen-success）中我谈到营销人员如何决定运行哪类活动...现在深入研究品牌活动，并且介绍一下如何评估品牌活动的成功。 什么是品牌活动？ 表面上来看，品牌活动很好解释： 你正试图向市场推广一个新的品牌或者提高你目前品牌的知名度。...你仍旧会想要定位人群，但是你的定位参数应该宽泛一些，这样你才能在你选择的人群中尽量多的触达到你的目标受众。...好消息是你选定的人群中你的活动定位到的受众越少，你的CPM就越低，那你能买的总的印象数就越多。对于大多数品牌活动而言，获得成功的关键因素是尽可能多的获得印象数，这样就会有最大数量的人看到你的信息。...你如何衡量有效性？ 对于线索导向的活动有非常明确的指标来衡量成功： 总花费，获得的线索数，总的线索成本，从这些线索中获得的订单，ROI。简单明了。 对于品牌活动，情况变得有点不那么明朗了。
一条sql怎么查出单表中含有父子关系的数据呢？...tab.name, '\' ) FROM tab WHERE LEVEL = 3 CONNECT BY PRIOR tab.id = tab.parid image.png 还有其他更优雅的写法吗...，需要注意的是如果with后面的值是子节点那么求出的就是他的父节点和祖宗节点，如果是父节点那么求出的就是他的子节点和子孙节点，如果不懂可以把上面start with 后面的条件改成 p.parent=0...关键词prior，prior跟它右边的父节点放在一起(prior p.parent)表示往父节点方向遍历, 反之，如果 prior跟子节点放在一起(prior p.id)表示往叶子方向遍历。...这里需要注意的 =p.id 放在prior关键词的前面或者后面都没什么关系，也就是上面可以这样写 p.id= prior p.paren。重要的是prior旁边放的
，优化后的查询总数的sql性能更优。 但是limit的问题，mybatis-plus优化器是解决不的。如果表的数据量非常大，我们除了优化查询总数的sql之外，还是需要优化limit的。...我看到过很多文章介绍说通过id优化提升limit性能，他们所举的例子都是单表查询。之所以能只查单表，是因为表的设计上已经通过冗余字段去掉多表连接查询了，这也是值得推荐且主流的优化大表查询性能的做法。...select 字段、子查询 from 主表、连接表 where 主表.ID in (上一次查询获取到的id) 这样优化之后，分页的性能就能提升了。...这种方案实现的分页查询结果一定是不准确的。 如果是遇到多表连接查询，且查询条件也需要根据Join的表的某个字段做过滤的情况下，如何优化分页查询limit带来的性能开销？ select a....但是缺点就是不能跳页查询，前端只能是下一页、下一页，而且还需要浪费内存去缓存查询状态，在查询条件发生变化的情况下，还需要清掉缓存。 关于分页limit的问题，你们项目中是如何解决的呢？欢迎留言讨论。
mysql中可以使用explain这个关键字来获取（查询）sql语句的查询执行计划的。...使用explain关键字，可以模拟mysql优化器执行的sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。...select_type列的值主要有以下6种情况： ①、SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION ②、PRIMARY：查询中若包含任何复杂的子查询，那么最外层的查询则被标记为...Extra **描述：**顾名思义，Extra列是用来说明一些额外信息的，可以通过这些额外信息来更准确的理解mysql到底将如何执行给定的查询语句。...（需要建立临时表(temporary table)来暂存中间结果，出现这个 表示该条SQL语句性能较低，通常情况下需要进行优化） ③、Useing index：表示相应的select中使用了覆盖索引，避免访问了表中的数据行
定位到如下 SQL： select id from user where name like ‘%foobar%’ order by created_at limit 10; 业务需要，LIKE 的时候必须使用模糊查询...我使用的数据库是 PostgreSQL，不过它和 MySQL 差不多，也可以 EXPLAIN： SQL With LIMIT 如上所示：先按照 created_at 索引排序，再 filter 符合条件的数据...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快，实际上这是因为当使用索引的时候，除非使用了 covering index，否则一旦索引定位到数据地址后，这里会有一个「回表」的操作，形象一点来说...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。
两个月前向Plumbr公司引进线程死锁的检测之后，我们开始收到一些类似于这样的询问：“棒极了！现在我知道造成程序出现性能问题的原因了，但是接下来该怎么做呢？”...锁不是问题的根源，锁之间的竞争才是 通常在多线程的代码中遇到性能方面的问题时，一般都会抱怨是锁的问题。毕竟锁会降低程序的运行速度和其较低的扩展性是众所周知的。...当同一时间只有一个线 程尝试执行同步的代码区域时，锁会保持非竞争的状态。 事实上，在非竞争的情况下和大多数的应用中，JVM已经对同步进行了优化。非竞争锁在执行过程中不会带来任何额外的开销。...因此，你不应该因为性能问题抱怨锁，应该抱怨的是锁的竞争。当有了这个认识之后，让我们来看下能做些什么，以降低竞争的可能性或减少竞争的持续时间。...考虑到在这一种数据结构中可能会有数以千计的牌桌，而我们必须保护任何一张牌桌的人数不超过容量，在这样的情况下仍然会有很高的风险出现竞争事件。
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