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系统

前言 计算公式:系统计算公式(年度): (100 - (故障 / 全年的钟总 * 100)) % 说明: 期望一年能达到的系统为: 99.99%,允许出现问题的最长时间是:52.56 钟; 期望一个季度能达到的系统为:99.99%,允许出现问题的最长时间是:17.28钟。 集群诊断,例行巡检报告, 提前感知 1.1 存储资源,计算资源容量使用率报告,75%报备,80%扩容; 1.2 集群状态变化次,例如当集群中存在频繁的节点变更(NN, RM); 1.3 并发任务 运维监控,涵盖自上而下业务监控,应用监控,基础监控 2.1 有效 2.1.1 监控采集、上报有效:采集失败、不能上报监控agent的监控采集器每天以报表形式发送到运维负责人,运维负责人进行修改 ; 2.1.2 报警发送方式(如邮件等)、报警接收人有效:每天统计短信、邮件及其他渠道的报警发送量,有异常变化(突增或者为0)以报表通知到运维负责人修改; 2.1.3 报警1钟内到达:对自身发送器进行监控

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八大排序算法,原来是这个意思...

点击上方蓝字“轮子工厂”关注公号 后台回复“我要造轮子”获取100本经典图书 义: 排序前后两个相等的相对位置不变,则算法得好处: 从一个键上排序,然后再从另一个键上排序,第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用 各排序算法的: 1、堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序不是的排序算法; 2、基排序、冒泡排序 ,我们把处在前面的序列的元素保存在结 果序列的前面,这样就保证了; 3、排序算法。 ,高优先级相同的低优先级高的在前; 3、用于整; 4、需要较多的存储空间; 5、基于别排序,别收集; 6、排序算法。 但当为n /2-1, n/2-2, …1这些个父节点选择元素时,就会破坏

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    常见排序算法的

    口诀:一堆(堆)希尔(希尔)快(快速)选(选择) 二、常见排序算法 1、堆排序 我们知道堆的结构是节点i的孩子为 2*i 和 2*i+1 节点,大顶堆要求父节点大于等于其 2 个子节点 但当为 n/2-1, n/2-2, ...1 这些个父节点选择元素时,就会破坏。 由于多次插入排序,我们知道一次插入排序是的,不会改变相同元素的相对顺序, 但在不同的插入排序过程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移动,最后其就会被打乱。 3 的打乱。 有时候有些属是有优先级顺序的,先按低优先级排序,再按高优先级排序,最后的次序结果就是高优先级高的在前,高优先级相同的情况下低优先级高的在前。 基排序基于别排序,别收集,所以其是的排序算法。

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    基于Midas-GTS NX某高边坡

    某项目边坡,高约28米,采用格构梁+锚杆支护方式,锚杆直径为22,格构梁尺寸为0.4mx0.4m,坡脚挡墙采用C15混凝土,边坡材料为填土+中风化泥岩,采用Midas-NX。 需要勾选属义中的间距,并按实际距离输入。 9.png 10.png 选择土体2,修改名称为泥岩,点击网格--网格参--选择2D--修改属,点击左侧菜单栏泥岩,修改属为泥岩。 七、施加自重 点击静力边坡--荷载--自重,施加重力加速度 八、求解设置 点击--新建,命名SRM,求解类型选择边坡SRM,将边界条件、静力荷载拖入右侧激活组,点击控制,打开弧长法 九、求解结果查看 边坡:1.26 土体塑应变云图如下所示,具体查看时可右键点击云图,点击自动范围。 14.png

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    如何保持Oracle库SQL能的

    SQL能变差原因 SQL的能变差,通常是在SQL语句重新进行了解,解时使用了错误的执行计划出现的。 重新(收集统计信息)了SQL引用的表和索引,或者表和索引统计信息被删除。 修改了与能相关的部。 刷新了共享池。 当然重启库也会使所有SQL全部重新解。 3) 量不均匀: 对于范围和列表区,可能存在各个区之间量极不均匀的情况下。比如区表orders按地区area进行了区,P1区只有几千行,而P2区有200万行。 如何保持SQL能的 为保持SQL能或者说是执行计划的,需要从以下几个方面着手: 1. 规划好优化统计信息的收集策略。 修改隐含参” _optim_peek_user_binds”为FALSE,修改这个参可能会引起能问题(这里讨论的是问题)。 4. 使用OUTLINE。

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    敏感?|

    摘要:什么叫敏感?怎样做? 一、从维度做拆,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从的维度对目标做拆。 需要注意的是,漏斗模型是需要对比的,如果仅仅只有一个漏斗模型,那么就只是的陈列,如果要做的话,就一要有对比,比如和往期的漏斗作对比,比如与平台的均值作对比,只有在对比过程中才会发现问题。 四、一篇完整的报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的,最后给一个模板给大家,供参考。 1、首先你需要根活动目标确你的目标达成率,完成百比,提升百比。 有很多指标,统计维度又有很多种,如果深挖下去,会耗费大量的精力,但却不一会有成效,所以找出最关键的几个指标,对其最合理地,这点很重要。 今天就说这么多啦。 做,重点不在,而在,对敏感,就是能清楚异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对敏感的互联网人。 来源:酥酥说----

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    个体评评估

    对于整体评通常使用PSI指进行衡量,那么对于客户个体的评变动怎样去评估呢?如下表,score1是原评,score2是新评,个体的评发生了变化. ? 奇异值解(SVD,Singular Value Decomposition)可以作为评估评的量化指标,用于评估客户个体评的变动幅度,亦称为转移矩阵同构型. 有关奇异值解更多知识可参考: 转移矩阵同构型步骤 (1)划等级; (2)建立原评等级到新评等级的转移矩阵P: 转移量矩阵为: ? 转移矩阵P为: ? ,其中k是评等级的个。平均奇异值越小,表示评变动幅度越小,评。 一般认为小于0.3比较. python实践小例子 import pandas as pd import numpy as np scoredf = pd.read_csv('\\score.csv

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    】创建用户画像

    然而,即使要创建量用户画像,前期充调研也非常重要,在对聚类结果的解读或参的调整中,对用户的充理解可以帮助我们创建出有意义的用户画像。   用户画像的创建可为以下几个步骤: ? 收集是一个技术很强的工作,主持人的技巧和经验会影响到收集到信息的量和质量,有很多介绍研究技巧的文章和书籍,在这里就不再赘述了。 通过前面阶段的收集,我们收集到了大量,如何在的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量信息的过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 在这个步骤,我们不需要加入描述的细节,只需要将重点内容罗列出来;基本信息可以用范围来描述,比如员工可以写成“20人以下”,具体人可以在下一步用户画像中进行义。 我们需要做的事情主要是:  (1)结合真实的,选择典型特征加入到用户画像中  (2)加入描述的元素和场景描述,让用户画像更加丰满和真实  (3)将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化,比如,将员工

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    】创建用户画像

    然而,即使要创建量用户画像,前期充调研也非常重要,在对聚类结果的解读或参的调整中,对用户的充理解可以帮助我们创建出有意义的用户画像。   用户画像的创建可为以下几个步骤: ? 收集是一个技术很强的工作,主持人的技巧和经验会影响到收集到信息的量和质量,有很多介绍研究技巧的文章和书籍,在这里就不再赘述了。 通过前面阶段的收集,我们收集到了大量,如何在的过程中让多人参与,同时又不会遗漏掉呢,亲和图此时就非常合适,该方法的优势在于让大量信息的过程可视化,便于大家协同工作和统一认识, 在这个步骤,我们不需要加入描述的细节,只需要将重点内容罗列出来;基本信息可以用范围来描述,比如员工可以写成“20人以下”,具体人可以在下一步用户画像中进行义。 我们需要做的事情主要是:  (1)结合真实的,选择典型特征加入到用户画像中  (2)加入描述的元素和场景描述,让用户画像更加丰满和真实  (3)将用户画像框架中的范围和抽象的描述具体化,比如,将员工

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    应用优化系列(二),CrashTombstone问题

    继上周介绍了三大故障之一的ANR类故障后,本章继续介绍第二大类故障Crash/Tombstone及其位方法。 1. Crash/Tombstone问题原因 2. Tombstone问题位方法 本节主要讲解Tombstone问题的位方法。 2.1 信号量法 信号机制是进程之间相互传递消息的一种方法,下表展示的是一些常见的信号种类。 通常是未对齐的访问所致。比如int型要4字节对齐,short型的2字节对齐。 下图是主要的虚拟机函: 案例 进入某应用就崩溃,调用栈如下: 上方调用栈发现,因为调用dvmInterpret方法,表明启动Dalvik虚拟机解释器,并且解释执行指的JAVA代码。 继介绍ANR类故障和Crash/Tombstone类故障后,下篇我们将围绕资源泄露类故障进行

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    Python---

    从上亿条的工业物联网中快速检索所需要的进行算法以及可视化,需要大量的科学运算,为了保证整个过程在用户可以忍受的等待时间内(10s),需要在代码中找到影响能瓶颈的代码或函,然后对其优化 下面介绍自己日常经常使用的手段: 一般上我写代码没有使用Pycharm等高级IDE,而是在Python自带的IDE中编写。 image.png 利用jupyter的%time,%timeit image.png image.png image.png image.png 利用%run -p和%run -t来能和执行时间 需要文件本身是从上到下执行的语句,如果是模块,为其编写main函 image.png image.png image.png 使用python -m cProfile youcode.py 来对代码进行,也可以用python -m cProfile youcode.py -o youcode.prof将结果保存在文件中 image.png

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    Android测试工具mobileperf

    android 目录,肯是对应的源码,common 是对应的封装的工具脚本。 extlib 是对应的产出的报告处理的脚本。pic 是图片 ? 我做的是一个界面,工具的逼格不一要很高,一要解决我们的实际的问题。 工具不一是高大上的,一要解决实际的工作的痛点。 工具来源于业务,工具为了业务而产生 后续持续的给大家享更多,更使用的工具的使用的教程,欢迎大家持续关注。如果有后续想关注的,大家可以在后台私信我,我会持续享更多的教程给大家的。

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    之描述

    SPSS的模块按功能可以为三部:描述、推断、探索。 1.描述主要是对所收集的进行,得出反映客观现象的各种量特征的一种方法,它包括的集中趋势离散程度的频等,描述是对进一步的基础。 2.推断是研究如何根样本来推断总体样本量特征,它是在对样本进行描述统计的基础上,对研究总体的量特征做出推断。常见的方法有假设检验、相关、回归、时间序列等方法。 3.探索主要是通过一些方法从大量的中发现未知且有价值信息的过程,它不受研究假设和模型的限制,尽可能地寻找变量之间的关联。常见的方法有聚类、因子、对应等方法。 ? (2)多重类法:事先义录入的值,比如1,2,3,4,5别代表选项A、B、C、D、E,并且根多选题限选的项应录入的变量个

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    走心机外径不

    走心机外径不比较常见的几种情况: 1、刀具中心没对好,或者刀具中心会动,比如刀架间隙太大了; 2、1号和2号刀车外径时外径不和天平刀架的间隙有关,太紧了1号刀下降不到位会变,太松了整个刀架会前后晃动外径也会不 刀具角度未研磨标准; 4、刀架线条磨损,过松动,刀架进退螺母会锁不死会动; 5、切削量太大,凸轮给的角度不合适; 6、刀具磨损或者刀尖崩,2个夹头中心不对,尤其做不锈钢的; 7、中心架夹头容易刮料,有料伤,这样也会不 ; 8、主轴夹头不圆,夹不死材料,主轴箱线条间歇大,前轴承磨损或过松或过紧,或者主轴太脏,影响传动系; 9、主轴夹头与中心架夹头间的中心不对,(同心度)使原材料呈斜线加工; 10、中心夹头,日本人叫GB 13、前轴承磨损也会造成不

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    #python# ## 别比例

    手头有一份别比例的样本,清洗后只保留了别信息,做了一个清洗和统计的代码就不贴了,贴别比例pie图和别比例趋势图的代码。 别比例pie图: def _plot_gender_stat_pie(self, fig, gender_stat, title): """ fig : figure obj gender_stat =expl, labels=labels, autopct="%5.2f%%") plt.title(title, bbox={'facecolor': '0.8', 'pad': 8}) 平均别比例 别比例趋势图代码: def _plot_gender_stat_line_bar(self, gender_stats): """ gender_stat : male / female 样本有限,仅用来学习,无其他含义。 是不是效益好的时候,男女别比例就会小一些,效益不好或者初创期男女别比例就会大一些? 后面的趋势跟二胎政策也有一关系。

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    】大工具

    在大和大,他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大是研究大量的的过程中寻找模式,相关和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 Hadoop是在可用的计算机集簇间并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到以千计的节点中。 ⒊高效。 “Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感:该项目帮助谷歌实现海量集的处理,包括抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序垃圾邮件、谷歌布式构建系统上的测试结果等等 工作流引擎使用流程义来义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被制,也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表,用以这些流程的能。 目前,Pentaho的主要组成元素包括报表生成、挖掘和工作流管理等等。

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    R||能测试

    合并就是两个y轴叠一起,关联就是一个y轴当x,一个y轴当y,这个锤子。 不会真有人拿这个来进行吧?不会吧不会吧?(逃 果断换R。 ---- 监控Linux服务器能并收集 linux安装rstat,教程很多。Controller在Unix Resource Graph增加measurement,选择全部指标。 计算相关,确能指标彼此影响 首先我们要找出什么指标彼此之间相关高,因为如果我们想要确真正的瓶颈,必须要找到那些彼此影响的因素,并从中找出主导者。 首先先导入(在? 另外,有的列是全0的,它们的相关无法计算,因此也剔除。

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