目录 Outline Vector norm Eukl. Norm L1 Norm reduce_min/max/mean argmax/argmin tf....
前面将报警规则的制定加载解析，以及报警执行器的定义加载和扩展进行了讲解，基本上核心的内容已经完结，接下来剩下内容就比较简单了 报警频率的统计 报警线程池 对外封装统一可用的解耦 I....报警频率统计 1....有没有可能因为map中的数据过大（或者gc什么原因），导致每次清零花不少的时间，而导致计数不准呢？...接口封装 这个就没什么好说的了 public void sendMsg(String key, String content) { sendMsg(new AlarmContent(key, null...content:{}, e:{}", alarmContent, e); } } 接口封装完毕之后如何使用呢？
我们经常接触的是做单元测试的代码覆盖率，但jacoco也可以进行接口测试的代码覆盖率统计，本篇文章主要介绍使用jacoco+ant来统计tomcat服务的测试代码。...jacocoagent：运行时启动tcp服务监控代码覆盖，dump出覆盖率数据。 jacocoant：jacoco的任务是ant驱动的，所以这个包用来执行jacoco的任务，向tcp服务发送请求。...product_id=1727504&stock_type=1 （2）运行接口自动化测试框架 我们在此步骤是运行的接口自动化测试框架。...result.report.dir}" /> （6）执行ant命令 #生成jacoco.exec文件，里面有覆盖率的数据...局限： 测试深度：目前的测试层次维持在对外提供的接口，仅为入口级别，对于接口内部的深层逻辑，无法有效验证。
by OI.AMNT desc group by to_char(OI.CRETE_DATE,'yyyy-mm-dd hh24') order by c desc 按小时统计数据
在之前的文章中很多次提到了链路压测，在链路压测的统计结果中，只统计了链路的执行的耗时和相对应的QPS，但是缺乏统计链路中各个接口的请求耗时，特别在针对接口响应时间的变化曲线统计，今天就补上这一块的内容。...链路性能测试中参数多样性方法分享 链路测试中参数流转图 线程同步类CyclicBarrier在性能测试集合点应用 思路 由于没有在性能测试框架中对链路压测中的，每个HTTP和其他协议请求的响应时间记录，所以统计响应结果的需要对日志进行分类统计...读取日志中关于接口响应时间和requestID的内容。 根据不同的URL区分不同接口，存入不同的list中。 使用StatisticsUtil类的统计画图功能完成数据展示。...日志信息 这里分享一部分日志，日志的格式千差万别，在读取日志中关于接口响应时间的代码需要使用者自己完成。...订单退款接口相应耗时统计图 ? 创建订单接口相应耗时统计图 ---- FunTester，腾讯云年度作者、Boss直聘签约作者，非著名测试开发er，欢迎关注。
前言 本次我们介绍Pandas数据统计函数，如针对数值类型的统计（获取样本个数、平均值、标准差、极值等）；针对非数值类型的统计（获取每个类型的个数）以及计算相关系数和协方差。 本文框架 0....读取数据与数据预处理 2. 汇总类统计 3. 获取唯一值与按值计数 4. 相关系数与协方差 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....读取数据与数据预处理 # 读取数据 data = pd.read_csv("....汇总类统计 针对数值列，我们可以使用"df.describe()"将统计结果计算出来，返回结果有个数（count）、平均数（mean）、标准差（std）、最小值（min）、最大值（max）以及分位数（25%...# 数据统计 data.describe() # 返回结果 bWendu yWendu aqi aqiLevel count 365.000000
读取考勤数据 import pandas as pd myKq = pd.read_excel("kq.xlsx") myKq[u'打卡日期'].values array([u'2017-12-29 17
在之前的性能测试Demo中，我本机起了一个moco服务，写了一个简单的GET接口，用性能测试框架进行压力测试。...50000+QPS见证 在这个过程中，发现moco API中已经有提供计数器的功能，就是com.github.dreamhead.moco.MocoRequestHit类，提供moco接口命中统计的功能...urlStartsWith("/b"), atLeast(2))` 其中monitor是创建好的MocoRequestHit对象，通过构造方法传入httpserver中，然后在httpserver运行中对其中的接口命中率进行断言
1、聚合数据 https://www.juhe.cn/ 2、数据堂 http://www.datatang.com/ 3、百度apistore http://apistore.baidu.com/...word=program&submit=查询 12、qq空间音乐查询，使用方法如下： //返回xml数据 http://qzone-music.qq.com/fcg-bin/cgi_playlist_xml.fcg...uin=查询的qq号码 //返回json数据 http://qzone-music.qq.com/fcg-bin/cgi_playlist_xml.fcg?...a=合肥 //返回数据 经度：lon，纬度：lat {"lon":117.22723,"level":2,"address":"","cityName":"","alevel":4,"lat":31.82058
做接口测试，很多时候都会听到，你接口测试的覆盖率是多少？很多人会回答80%，你怎么统计的，他说覆盖了80%的需求。...这个回答没有错误，但是片面，我们不能只考虑需求的覆盖率，还有业务的覆盖率，场景的覆盖率，接口的覆盖率，代码的覆盖率等，本文介绍接口测试的代码覆盖率。那么我们来看看如何是实现的。...启动完成后，就可以开始进行测试了， 我使用的swgger2，进行了简单的接口测试，后获取覆盖率。...这样，我们就获取到了接口测试的全量代码的覆盖率。我们可以打开获取每个类，每个函数的覆盖率。 其实在真正的覆盖率，我们还需要考虑 增量代码覆盖率。这里简单的对全量代码的覆盖率做介绍。...这里给大家提供了一种接口测试的覆盖率的统计方式。当然了还有其他方式，大家可以根据自己的需求进行去探索。 需要明确，提供合理方案。
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原文链接：https://www.cnblogs.com/jingqi/p/7425423.html Django 数据库抽象 API 描述了如何创建、检索、...但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。...缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段（或一个模型中缺省排序字段）会对输了数据产生影响，即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响...但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。...缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段（或一个模型中缺省排序字段）会对输了数据产生影响，即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响
导入数据 pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename...)：从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据...df.columns 查看列名 df.values 查看矩阵 df.shape()：查看行数和列数 df.info()：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计...1':'3',['A','B']] Out[23]: A B 1 1.0 2013-01-02 2 1.0 2013-01-02 3 1.0 2013-01-02 数据统计...df.describe()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max(
今天来讲一个词频统计的方法，说高大上一点，就是大数据分析；看完以后，也不过数行代码而已。...用途倒是很广泛，比如我们统计某篇文章中的用词频率，网络热点词汇，再比如起名排行榜呀、热门旅游景点排行榜呀什么的，其实也都可以套用。 1 coding #!...2 补充一个Counter函数用法 python内置模块collections中有个Counter函数，功能也极为强大，做实验设计可能会到，不过跟上面的单词统计不太一样。
统计最开始的主要任务就是描述数据。正如我们在统计概述中提到的，群体的数据可能包含大量的数字，往往让人读起来头昏脑涨。电影《美丽心灵》中，数学家纳什不自觉地沉浸在一串数字中。...从物理的角度上来看，平均值和标准差所带的单位，都和原始数据相同。在多数统计案例中，大部分的群体数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。 还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。...由于人们已经形成了约定俗成的数据绘图习惯，绘图方式上的过度创新甚至会误导读者。所以，这里出现的，也是经典的统计绘图形式。...由于这一系列统计教程主要用Python，我将基于Matplotlib介绍几种经典的数据绘图方式。Matplotlib是基于numpy的一套Python工具包，提供了丰富的数据绘图工具。...总结 在这一篇文章里，我主要用参数和绘图呈现群体的数据。类似的方法还经常用于呈现样品数据。由于在描绘样品时需要涉及到统计推断，所以我把样品描绘的方法放在将在统计推断的相关文章中讲解。
用户行为日志概述 用户行为日志： 用户每次访问网站时所有的行为数据 访问、浏览、搜索、点击......用户行为轨迹、流量日志（用户行为日志的其他名称） 为什么要记录用户访问行为日志： 进行网站页面的访问量的统计 分析网站的黏性 训练推荐系统 用户行为日志生成渠道： web服务器记录的web访问日志 ajax...离线数据处理流程： 数据采集 例如可以使用Flume进行数据的采集：将web日志写入到HDFS 数据清洗 可以使用Spark、Hive、MapReduce等框架进行数据的清洗，清洗完之后的数据可以存放在...HDFS或者Hive、Spark SQL里 数据处理 按照我们的需求进行相应业务的统计和分析 数据处理结果入库 结果可以存放到RDBMS、NoSQL数据库 数据的可视化展示 通过图形化展示的方式展现出来...---- 项目需求 需求: 统计网站访问日志中每个浏览器的访问次数 日志片段如下： 183.162.52.7 - - [10/Nov/2016:00:01:02 +0800] "POST /api3/getadv
select e.emp_name workID, sum(case when i.status = 'New' THEN 1 ELSE 0 END) bu...
统计、概率、数据挖掘，这几个词经常伴随出现，尤其是统计和概率两个概念，几乎就像自然界的伴生矿一样分不了家，有很多出版社都出版过叫做《概率统计》的书籍。...我们这本书本身也不准备从学术的角度给统计和概率做严格的区分，在平时工作中我们用的统计大多为计数功能，例如使用SQL语言对数据库的某些字段进行计数（count）、求和（sum）、求平均（avg）等。...当然，概率的用法远其实不止这些，在数据挖掘中同样用到大量概率相关的算法，我们后面会有相当的篇幅进行说明。 数据挖掘这个词很多时候是和机器学习一起出现，现在网上众人对这个两个词的关系说法也是莫衷一是。...有的说数据挖掘包含机器学习，有的说机器学习是数据挖掘发展的更高阶段云云。数据挖掘和机器学习这样的词汇命名应该是信息科学自然进化和衍生出来的，带有一定的约定俗成的色彩，人们的看法见仁见智也在情理之中。...数据挖掘——首先是有一定量的数据作为研究对象，挖掘顾名思义，说明有一些东西并不是放在表面上一眼就能看明白，要进行深度的研究、对比、甄别等工作，最终从中找到规律或知识，“挖掘”这个词用的很形象。
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