方法与步骤 设置好图表之后，右键点击图表→“选择数据(源)”，在系列一、系列二的地方点击并编辑： 弹出的窗口中，在系列名称处输入名称即可添加或修改：
并行特性在数据库里对于性能的提升很有帮助，尤其是大批量的数据处理。今天对于并行的性能情况进行了简单的图表分析。 为了能够比较合理的比较数据，对数据库里的2张大表进行了比对分析。...--数据量并行分析 对于生成的dump文件，大小基本是平均的，但是对于里面包含的数据量情况还是有一些变化的，通过这个分析可以基本得到表里的数据情况，发现潜在的碎片等问题 表MEMO 对于memo，可以发现会有几个...--》数据的的append Insert 做数据的插入时，可以看到memo表的大体的趋势是时间会有一定的延长。...所以综上所述，并行在日常工作中还是有很大的优势的，可以极大的缩短一些工作时间，在数据的抽取中使用parallel，速度是很客观的。...在数据的插入过程中，可能随着dump文件的个数增长，数据的插入性能会有一定的降低，但是都在可控范围内。
常见的数据分析图表 一、常见图表种类 二、各种图表的适用范围和作用（图表来自于网络） 1、饼状图：在想对基本比例进行比较的时候，饼状图比较有用；当扇形快的大小相似时，饼图用处不大。...直方图的横轴表示数据的范围，高度表示 频数密度= 频数/长方形宽度，直方图用面积表示频数 4、折线图：需要体现趋势时请使用折线图，例如基于时间的趋势。...6、散点图：表达两个数据之间的关系 气泡图：表达三个变量之间的关系 7、树形图：用方块的面积表示所占的比例 8、桑基图：表达数据的流向 9、热力图：通过颜色表达程度...9、雷达图：雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。...10、词云图：用于文本分析，表示文本中出现频率最多的内容 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135568.html原文链接：https://javaforall.cn
作者：冉南阳 1 文档编写目的 在使用Cloudera Manager界面查询YARN应用程序图表时，由于图表的时间序列流太大，超过了默认限制1000，造成查询图表时不能查看，报错已超出查询的时间序列流限制...本文将描述该问题和如何在CM中修改该限制数量的大小。 测试环境 1.CM和CDH版本为CDH 5.16.1 2.操作系统版本为RedHat 7.2 2 问题描述 1.当查看图表时报如下错误 ?...3 解决办法 1、修改管理配置 修改每个散点图返回的时间序列流最大数量的值为10000时，依然报一样的错误，故使用修改此配置不能解决问题。 ? 一样的报错信息，修改后并不能解决此问题。 ?...4 总结 对于Cloudera Manager的图表查询时间序列流最大限制，1000以内的配置值可以通过在界面上直接配置并生效，超过1000则只能修改配置文件，当然配置文件比较灵活，小于1000的值也...通过上述配置的方法在CM上更改firehose.work.item.stream.response.limit参数的值，可以根据需求更改，不过如果设置太大会影响CM Server的性能，会导致CM WebUI
本文参考编译自NVIDIA Blog 软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。...02 TensorFlow 和 DLProf GPU 利用率是进行剖析和优化之极佳的起点。您可以采用 DLProf、PyProf 等工具，进行更多详细的建模分析。...我们同依据浮点运算次数排序，进行更好的分析，否则，依据执行顺序排序。 ? 我们提供一些来自清单顶部的核心。前几个是批次正规化核心。您也可以识别呼叫档案的行号，例如 resnet50.py:201。...现在，让我们透过 NVIDIA Nsight Systems 剖析器的用户接口，更深入地分析模型。若需要更多信息，请参阅 Nsight Systems 使用指南。...有时候我们会放大此画面的特定区域，以进行进一步分析。想要仔细查看，请将训练的开头放大，并聚焦于几毫秒。 ? 首先看到一些绿色的内存运算，接着是卷积运算。然后，开始将批次正规化。
对人力资源从业者来说，进行人力资源数据分析的难点是对对于一些数据分析方法的掌握，和相关的一些软件的操作，以及一些数据分析的思维，其中最基础的是数据的视觉化呈现，我们日常看到的数据都是以数字为主...图表如果去分的话会有两种类型的图表，一种是概念类的，这种图表是通过一些SMART的图，或者一些美化过的经过设计的图，来进行视觉化的数据的展示，这种图相对于职场的数据分析来说，做图比较有难度，因为会涉及到一些专业的设计的软件...另外一种图表是资料图，这种图更多是在EXCEL的基础上，根据数据进行商业图表的设计，比如我们常规使用的 柱状图，折线图，面积图，条形图等，这些图相对来说在设计制作上比较的简单，更多是要求使用者有这种数据分析的思维...-------------------------------------------------------------------------- 原则 1： 简化去干扰 在我们进行数据分析图表设计的时候...，图表有很多干扰的元素，比如网格，背景，颜色，数字等，我们需要遵循简化的原则，去除一切干扰我们看图表的元素，应该站在见图者的角度来进行图表的简化。
几乎所有的数据分析师的招聘JD中都要求具备可视化和使用PPT制作分析报告的技能。哪怕不是数据分析师的岗位，例如产品、市场、运营等，哪怕是学校里的教师，每天也会接触大量的图表。...1.图表中的6种基本元素 图表中的元素一般包括以下6项： ①图表标题：用于介绍图表的主题。清晰而准确的标题能够让读者第一时间清楚明了图表所要表达的意义。...下图表示的是某个班级的学生体重分布的直方图，是按照5KG为一个范围进行统计的： 在PowerBI中我们可以通过添加一列体重范围来实现，不过这有个小缺点，如果想以10kg为变化范围来查看时，只能修改数据源了...2001年iPod问世时，乔布斯完全可以在他传达的内容中解释为何他的播放器与众不同，性能更加优越，但他没有这样做。他明智地决定不使用任何形容MP3播放器功能的表述。...在这一系列动作中，到底用户停留在了哪一步？是搜不到要的东西，还是创建账户太麻烦，或者是页面设置不合理？你要计算每个节点用户的损失率，来相应地提高产品性能，改善用户体验。
Throwable 的一种形式，它指出了合理的应用程序想要捕获的条件 RuntimeException RuntimeException是那些可能在 Java 虚拟机正常运行期间抛出的异常的超类。...Error 和Exception一样， Error也是Throwable的子类。 它用于指示合理的应用程序不应该试图捕获的严重问题，大多数这样的错误都是异常条件。...也就是说，当程序中可能出现这类异常时，倘若既”没有通过throws声明抛出它”，也”没有用try-catch语句捕获它”，还是会编译通过。...例如，除数为零时产生的ArithmeticException异常，数组越界时产生的IndexOutOfBoundsException异常，fail-fail机制产生的ConcurrentModificationException...(02) 被检查的异常 定义 : Exception类本身，以及Exception的子类中除了”运行时异常”之外的其它子类都属于被检查异常。 特点 : Java编译器会检查它。
gofly客服websocket部分存在groutine泄露 , 在每次连接ws的时候都开启了groutine , 但是没有关闭 pprof是go标准库自带的功能 , 引进去就能分析程序中的性能问题 ,...在gin框架下可以使用第三方的"github.com/gin-contrib/pprof" engine := gin.Default() //性能监控 pprof.Register
在绘制柱状图或者折线图时，如果能够高亮显示图表中的最大值，将会使图表更好地呈现数据，如下图1所示，表示西区的柱状颜色与其他不同，因为其代表的数值最大。 ?...图1 下面我们来绘制这个简单的图表，示例数据如下图2所示。 ? 图2 选择数据表，单击功能区“插入”选项卡中“图表”组中的“簇状柱形图”，得到如下图3所示的图表。 ?...图3 下面，添加一个额外的系列数据，代表想要高亮显示的值。在数据表右侧添加一列，并输入公式： =IF([销售额]=MAX([销售额]),[销售额],NA()) 结果如下图4所示。 ?...图4 可以看到图表中添加了一个新系列，现在需要将这两个系列重叠起来。 选择图表系列，按Ctrl+1组合键调出“设置数据系列格式”界面，将系列重叠设置为100%，如下图5所示。 ?...图5 至此，高亮显示图表中的最大值达成。超级简单！
今日锦囊 特征锦囊：怎么用matplotlib画出漂亮的分析图表 ?...，难登大雅之堂，作为一名优秀的分析师，还是得学会一些让图表漂亮的技巧，这样子拿出去才更加有面子哈哈。好了，今天的锦囊就是介绍一下各种常见的图表，可以怎么来画吧。 ?...折线图 折线图是比较简单的图表了，也没有什么好优化的，颜色看起来顺眼就好了。...饼图 接下来是画饼图，我们可以优化的点多了一些，比如说从饼块的分离程度，我们先画一个“低配版”的饼图。...散点图 散点图可以优化的地方比较少了，ggplot2的配色都蛮好看的，正所谓style选的好，省很多功夫！
简单学习PHP中的层次性能分析器 在 PHP 中，我们需要进行调试的时候，一般都会使用 memory_get_usage() 看下内存的使用情况。...简单来说，XHProf 就是能为我们收集很多程序运行时的系统状态，并且它自带一套在线图表工具，能够为我们提供详尽的图表信息。 安装 直接在 PECL 下载安装扩展包即可。...一是要安装一个 graphviz 用于图形绘制，二是修改 php.ini 文件的结果存放目录，三是拷贝源码中的分析器代码并修改一下我们之前的测试代码。...xhprof.output_dir=/tmp 接下来，我们需要将源码文件中的 xhporf_html 目录和 xhporf_lib 目录拷贝出来放到项目文件下。然后修改代码来保存性能分析的结果。...不过，还是不太建议放在正式环境中使用，毕竟 Debug 或者这种性能分析的东西都不要对外，在正式环境，我们可以在命令行进行分析调优。
Elasticsearch中keyword和numeric对性能的影响分析 初学者认为这两个关键字的没啥关系，一个是用于字符串的精确匹配查询，一个是数字类型的字段用在计数的场景，比如说博客的点赞数，订单金额等...但是大部分情况下我们业务场景对于订单状态的使用都是精确查询的，不会有大于某个状态或者小于某个状态这样的情况。 ? 所以刚才说的订单状态的场景，用keyword和numeric肯定都可以满足。...这样就可以方便的在一个三维的空间进行范围的比较。 ? 标准的二叉树 对于上图中的kd-tree，搜索的过程是这样的：首先和根节点比较第一项，小于往左，大于往右，第二层比较第二项，依次类推。...为啥numeric对于term精确匹配的查询性能没有keyword好 前面我们提到了IntPoint类，这个类有三个查询方法： //构造精确查询，内部还是调用newRangeQuery Query newExactQuery...即便kd-tree的性能也很高，但是对于这种精确查询还是要到树上走一遭，而倒排索引相当于是直接在内存里就定位到了结果集的文档id。
2.2 展示未来趋势： 2.2.1 销量预测图 要点： 突出所要预测的数据，使折线变得平滑。 一般示例： 优化示例： 分析结论： 前三季度销量总体增长，第四季度将保持增长趋势。...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
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子句或操作表的顺序 id值的三种情况如下： id相同 -- 分析的sql语句 explain select * from employee e,department d,customer c...where e.dep_id = d.id and e.cus_id = c.id; 分析的结果截图： 图片 从上图中可以看到，id列的值都是1。...（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...出现这种提示通常情况下说明你的sql语句有误，请看情况选择是否进行修改相应的sql语句。
等等，本文将讲述上面几个工具的使用、性能对比及原理分析。...性能分析 其实这几个工具要做的事情很简单，而且在使用上也是类似的，所以我觉得先给大家看看性能分析的对比结果，让大家有一个大概的认识。...我是使用JMH来做性能分析的，代码如下： 要复制的对象比较简单，包含了一些基本类型；有一次warmup，因为一些工具是需要“预编译”和做缓存的，这样做对比才会比较客观；分别复制1000、10000、100000...在上面的性能测试中，BeanCopier是所有中表现最好的，那么我们分析一下它的实现原理。...fieldMap.getMapId()); } return result; } 小结 Dozer功能强大，但底层还是用反射那套，所以在性能测试中它的表现一般
Docker 下运行的 Java 应用程序中的内存消耗时遇到了一个有趣的问题。...第一个问题的答案非常简单 - Docker 有一个错误（或一个功能 - 取决于您的心情）：它将文件缓存包含在总内存使用信息中。...这是一个非常有趣的问题！让我们试着找出来。 有JMX ---- 分析 Java 进程最简单的方法是 JMX（这就是我们在容器中启用它的原因）。...我的应用程序（平均）有30 个实时线程： 这些线程中的每一个都消耗 1M： [ root@fac6d0dfbbb4:/data ]$ java -XX:+PrintFlagsFinal -version...例如，在我们的应用程序中，对于 380M的已提交堆，GC 使用78M（在当前示例中，我们有140M 对 48M）。 我能说些什么作为结论？
mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 没错，事情不能只看表面，如果你细心研究，就会发现其实like和等于号'='并不是那么简单，下面我们将详细的分析他们两者的真正区别~~~ 二、正文...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 小伙伴通过对比可以看到两条返回结果的type字段和Extra字段中的数据有所不同，那为什么不同，他们所代表的含义是什么呢？...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 根据表格可以明显看出，其中const是常量查找，而RANGE是对索引列进行范围查找，所以性能也就很明显的体现了出来。...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 有的小伙伴该问了那非索引字段呢？...mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 like: ? mysql优化篇：where中的like和=的性能分析 可以看出当非索引字段时like和"="是一样的，性能上也没有差别。
选自arXiv 作者：Grady Matthias Oktavian 机器之心编译 编辑：陈萍 面对数据表时，很多人通常不清楚应该创建什么样的图表分析。...在这种场景中，你需要一个智能助手，可以帮你更好的生成图表分析。 为多维数据集创建图表（表格）是销售、人力资源、投资、工程、科研、教育等许多领域的常见应用。...为了执行常规分析和发现见解，人们花费大量时间构建不同类型的图表来展示不同的观点。这个过程通常需要数据分析方面的专业知识和广泛的知识储备来创建适当的图表。 有没有可能通过智能的方式来创建图表呢？...它能够学习共享表的表示形式，以便在所有图表类型的推荐任务中获得更好的性能和效率，这是通过在图表类型之间的统一操作空间上定义图表模板来实现的； 对于涉及从表中选择数据字段以填充模板的结构化预测问题（生成分析操作序列...此外，为了解决数据不平衡问题并相互提高不同图表类型之间的性能，研究者将主要的图表类型混合在一起进行训练以获得混合模型。 混合编码器部分是共享表表示形式，它将被传输到每个单一类型任务以进行解码器调整。
其他分析： 1.EXISTS的执行流程 select * from t1 where exists ( select null from t2 where y = x ) 可以理解为: for x...: 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists。...如果主查询表中记录少，子查询表中记录多，并有索引，可以使用not exists,另外not in最好也可以用/*+ HASH_AJ */或者外连接+is null NOT IN 在基于成本的应用中较好...优化经验，从这句很自然的可以想到t2绝对不能是个大表，因为需要对t2进行全表的“唯一排序”，如果t2很大这个排序的性能是 不可忍受的。...另外，如果t2.y上有索引，对t2的排序性能也有很大提高。
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