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EasyGBS告警记录显示的告警时间与实际的录像和快照时间不匹配问题排查

大家知道EasyGBS视频平台支持告警上报功能，并且能够在摄像头设备锁定异常情况时，进行自动拍照，上传至平台，平台进行统一记录，包括快照、告警时间等内容。...某项目现场EasyGBS告警查询页面的告警记录显示的告警时间和实际的录像和快照时间不匹配的情况，具体如下： 首先需要排除显示和数据传输问题，通过排查数据库发现记录的告警时间与实际时间确实存在偏差，因此排除显示数据与数据库一致...其次排除告警产生时的时间戳本身存在问题，经过日志记录的排查。发现下端上传的告警事件与录像时间一致。因此判断问题为后端问题。...此处的问题和时区有问题，通过gorm连接Mysql数据库时，需要设置时区。因为中国时区与UTC时间存在8小时的偏差，如果不设置时区则设置到Mysql的时间会存在8小时的偏差。...我们将时区修改之后，告警时间就会正常显示了，该问题得到解决。

1.4K30

【计算理论】计算复杂性 ( 非确定性图灵机的时间复杂度 | 非确定性图灵机 与 确定性图灵机 的时间复杂度 之间的关系 )

文章目录 一、非确定性图灵机的时间复杂度 二、非确定性图灵机 与 确定性图灵机 的时间复杂度 之间的指数关系 一、非确定性图灵机的时间复杂度 ---- 给定一个非确定性图灵机 , 该图灵机是 判定机 ,...\rm N ; 定义域 : 定义域中的自然数 \rm N 表示 输入字符串的大小 , 值域 : 值域中的自然数 \rm N 表示 计算步数 ; 确定性图灵机 计算 , 与 非确定性图灵机...计算 的差别 : 确定性图灵机 在字符串上进行计算时 , 只有一个分支 , 非确定性图灵机 在字符串上进行计算时 , 有很多个分支 ; 非确定性图灵机 时间复杂度取值 : 将所有的长度为 \rm n...的字符串 , 依次输入到 非确定性图灵机 中进行计算 , 得到的计算树是不同的 , 所有的计算树中 , 高度最高的计算树的高度 , 作为计算的步数 , 也就是时间复杂度的取值 ; 二、非确定性图灵机...与 确定性图灵机 的时间复杂度 之间的指数关系 ---- 使用 确定性图灵机 , 模仿 非确定性图灵机 , 在 计算效率方面要付出一定的代价 , 计算复杂度会 指数级增加 ; 如果 非确定性 单个带子

96800
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【计算理论】计算复杂性 ( 证明 非确定性图灵机 与 确定性图灵机 的时间复杂度 之间的指数关系 )

文章目录 证明 非确定性图灵机 与 确定性图灵机 的时间复杂度 之间的指数关系 证明 非确定性图灵机 与 确定性图灵机 的时间复杂度 之间的指数关系 ---- 在上一篇博客 【计算理论】计算复杂性 (...非确定性图灵机的时间复杂度 | 非确定性图灵机 与 确定性图灵机 的时间复杂度 之间的关系 ) 中 , 提出如下命题 : 使用 确定性图灵机 , 模仿 非确定性图灵机 , 在 计算效率方面要付出一定的代价...O(t(n))} ; 证明上述命题 : 给定 非确定性图灵机 , 找到一个确定性图灵机 , 模仿该 非确定图灵机 , 实际上是沿着 非确定性图灵机 计算树 最长的分支 , 进行模仿 ; 如何找到...的高度是 \rm f(n) , 计算树的节点个数的数量级是 \rm 2^{f(n)} 数量级 ; ( 计算二叉树的节点 , 最坏的情况下就是满二叉树的节点个数 ) 确定性图灵机 与 非确定性图灵机...计算相同的问题 , 计算的时间 满足如下关系 : 如果 非确定性图灵机 所花费的时间是 \rm t(n) , 则 确定性图灵机 所花费的时间是 \rm 2^{t(n)} ;

47300

独家 | Pandas 2.0 数据科学家的游戏改变者（附链接）

以下是使用Hacker News数据集（大约650 MB）读取没有pyarrow后端的数据与使用pyarrow后端读取数据之间的比较（许可证CC BY-NC-SA 4.0）： %timeit df =...事实上，Arrow 比 numpy 具有更多（和更好的支持的）数据类型，这些数据类型在科学（数字）范围之外是必需的：日期和时间、持续时间、二进制、小数、列表和地图。...浏览 pyarrow 支持的数据类型和 numpy 数据类型之间的等效性实际上可能是一个很好的练习，以便您学习如何利用它们。 现在也可以在索引中保存更多的 numpy 数值类型。...然而，差异可能取决于内存效率，为此我们必须进行不同的分析。此外，我们可以进一步调查对数据进行的分析类型：对于某些操作，1.5.2 和 2.0 版本之间的差异似乎可以忽略不计。...； 互操作性：也许是新版本的一个不太“广受赞誉”的优势，但影响巨大。

35330

Python3内置模块使用

time.clock() 用以浮点数计算的秒数返回当前的 CPU 时间。用来衡量不同程序的耗时，比 time.time() 更有用。...由于返回值的基准点是未定义的，所以只有连续调用的结果之间的差才是有效的。 time.process_time() 返回当前进程执行 CPU 的时间总和，不包含睡眠时间。...() # 默认计时器，一般是 time.perf_counter()方法能够在任一平台提供最高精度的计时器（它也只是记录了自然时间，记录自然时间会被很多其他因素影响，例如计算机的负载）。...注意由于额外的调用，计时开销会相对略到 ##timeit 属性 - timeit(number=1000000) #功能：计算语句执行 number 次的时间 - repeat(repeat=3, number...由于 timeit() 正在执行语句，语句中如果存在返回值的话会阻止 timeit() 返回执行时间，并且timeit() 会取代原语句中的返回值。

1.7K40

使用Python测量类初始化时间

要测量类初始化时间，你可以使用 Python 的 time 模块来记录开始和结束时间，并计算它们之间的差值。下面是我通了三个宵才完成的一个简单的示例，演示了如何测量类初始化的时间，以及问题详解。...装饰器是一种可以用来修改函数行为的函数。我们可以定义一个装饰器，在函数执行前后分别记录时间，并计算函数的执行时间。...上下文管理器是定义在 with 语句中的对象，它可以在 with 语句执行期间做一些事情。我们可以定义一个上下文管理器，在 with 语句执行前后分别记录时间，并计算 with 语句执行的时间。...，end_timer() 用于记录结束时间，get_elapsed_time() 用于获取两个时间点之间的时间差。...注意，这个示例中使用了 time.sleep(1) 来模拟一个耗时的初始化操作，我们可以根据实际情况来替换为你需要测量的初始化操作。

6110

Python 3.11比3.10 快60%：使用冒泡排序和递归函数对比测试

Python 3.11中特意强了这个优化，我们可以实际验证下到底有没有官方说的平均1.25倍的提升呢？ 作为数据科学来说，我更期待的是看看它在 Pandas 处理DF方面是否有任何改进。...执行时间大约是 3.11 版本的一半。 我其实是想确认它在 Pandas 任务上的表现。但不幸的是，到目前为止Numpy 和 Pandas 还没有支持 Python 3.11 的版本。...冒泡排序 由于无法对 Pandas 进行基准测试，因此我们试试一般常见的计算时的性能对比，测量对一百万个数字进行排序所花费的时间。...timeit 函数被设置为仅测量冒泡排序函数执行的持续时间。 结果如下 Python 3.11 只用了 21 秒来排序，而 3.10 对应的用时 39 秒。 I/O 操作是否存在性能差异？...这两个版本在磁盘上读写信息的速度有差异吗。在pandas读取df还有深度学习读取数据时 I/O 性能至关重要。 这里准备了2个程序 第一个将一百万个文件写入磁盘。

63920

Python3内置模块使用

time.clock() 用以浮点数计算的秒数返回当前的 CPU 时间。用来衡量不同程序的耗时，比 time.time() 更有用。...由于返回值的基准点是未定义的，所以只有连续调用的结果之间的差才是有效的。 time.process_time() 返回当前进程执行 CPU 的时间总和，不包含睡眠时间。...() # 默认计时器，一般是 time.perf_counter()方法能够在任一平台提供最高精度的计时器（它也只是记录了自然时间，记录自然时间会被很多其他因素影响，例如计算机的负载）。...注意由于额外的调用，计时开销会相对略到 ##timeit 属性 - timeit(number=1000000) #功能：计算语句执行 number 次的时间 - repeat(repeat=3, number...由于 timeit() 正在执行语句，语句中如果存在返回值的话会阻止 timeit() 返回执行时间，并且timeit() 会取代原语句中的返回值。

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Python 3.11比3.10 快60%：使用冒泡排序和递归函数对比测试

Python 3.11中特意强了这个优化，我们可以实际验证下到底有没有官方说的平均1.25倍的提升呢？ 作为数据科学来说，我更期待的是看看它在 Pandas 处理DF方面是否有任何改进。...冒泡排序 由于无法对 Pandas 进行基准测试，因此我们试试一般常见的计算时的性能对比，测量对一百万个数字进行排序所花费的时间。...timeit 函数被设置为仅测量冒泡排序函数执行的持续时间。 结果如下 Python 3.11 只用了 21 秒来排序，而 3.10 对应的用时 39 秒。 I/O 操作是否存在性能差异？...这两个版本在磁盘上读写信息的速度有差异吗。在pandas读取df还有深度学习读取数据时 I/O 性能至关重要。 这里准备了2个程序，第一个将一百万个文件写入磁盘。.../data/a{i}.txt", "w") as f: f.write('a')""" print(timeit(statement, number=10)) 我们使用 timeit 函数来打印持续时间

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NumPy 基础知识 ：1~5

这是大多数 Python 程序员都不习惯的。 尽管列表或字典的理解是相对于数组的，有时与数组的用法类似，但是在性能和​​操作上，列表/字典和数组之间还是存在巨大差异。...在许多方面，为 NumPy 数组建立索引与为列表或元组建立索引非常相似。 存在一些差异，随着我们的进行，这些差异将变得显而易见。...当您使用不同的方式初始化 NumPy 数组时，我们看到了内存布局和性能上的巨大差异。 我们还了解了记录数组（结构化数组）以及如何在 NumPy 中操纵日期/时间。...loops, best of 3: 1.36 µs per loop 此示例显示了转置时ndarray和matrix之间的巨大性能差异。...应用 – 回归和曲线拟合 由于我们在讨论线性代数的应用，因此我们的经验来自实际案例。 让我们从线性回归开始。 因此，假设我们对一个人的年龄与其睡眠质量之间的关系感到好奇。

5.5K10

测试脚本时间，还在开头结尾打时间点？太low了吧

背景 平常做测试的时候，经常需要测试脚本运行的时间，常规的做法，就是在开关和结尾都打上一个时间点，最后计算出来。但这种作法，都的很low，其实有理好的方式。...最后 尽管timeit是一个强大的代码执行时间测量工具，但它也有一些缺点需要注意： 精度受限：由于计时过程中可能存在其他系统活动和资源竞争，可能导致执行时间的测量结果不够准确。...尤其是对于执行时间很短的代码片段，由于时间取样的局限性，可能无法捕捉到微小的差异。因此，在测量较短执行时间的代码时，需要进行多次测量并取平均值以提高精度。...因此，在比较不同系统或环境下的性能差异时，需要谨慎处理。 只测量执行时间：timeit只提供了对代码执行时间的测量，无法直接测量其他性能指标，如内存占用、CPU利用率等。...如果需要全面评估代码的性能，可能需要结合其他工具和技术进行综合分析。 尽管存在上述缺点，timeit仍然是一个非常有用的工具，可帮助开发人员快速测量代码的执行时间，并找出潜在的性能问题。

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数据结构与算法Python_数据结构与算法python语言实现

要衡量算法的执行时间，一个方法就是做基准分析，这是一种事后统计的方法，其使用绝对的时间单位来记录程序计算出结果所消耗的实际时间。...在 Python 中，可以使用 time 模块的 time 函数记录程序的开始时间和结束时间，然后计算差值，就可以得到以秒为单位的算法执行时间。...Fibonacci sequence It takes 0.08081150 seconds to calculate the 10000th item of Fibonacci sequence 但是这种方法计算的是执行算法的实际时间...，有两个明显的缺陷：1) 必须先运行依据算法编制的程序；2) 依赖于特定的计算机、编译器与编程语言等软硬件环境，容易掩盖算法本身的优劣。...因此，我们希望找到一个独立于程序或计算机的指标，以用来比较不同实现下的算法。 2.1 大 O O O 表示法 为了摆脱与计算机硬件、软件有关的因素，我们需要一种事前分析估算的方法。

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计算机组成原理笔记（三）

一般是在那些各个线程“等待”时间比较长的应用场景下。比如，我们需要应对很多请求的数据库应用，就很适合使用超线程。各个指令都要等待访问内存数据，但是并不需要做太多计算。...>>> 两个功能相同的代码性能有着巨大的差异，足足差出了30多倍。...只要CPU里有足够多的功能单元，能够同时进行这些计算，这个加法就是4路同时并行的，自然也省下了时间。...所以，对于那些在计算层面存在大量“数据并行”（Data Parallelism）的计算中，使用SIMD是一个很划算的办法。 异常和中断 异常 关于异常，它其实是一个硬件和软件组合到一起的处理过程。...为了弥补两者之间的性能差异，我们能真实地把CPU的性能提升用起来，而不是让它在那儿空转，我们在现代CPU中引入了高速缓存。

54130

Python Algorithms - C2 The basics

使用timeit模块对运行时间进行分析，在使用的时候需要注意前面的运行不要影响后面的重复的运行(例如，分析排序算法运行时间，如果将前面已经排好序的序列传递给后面的重复运行是不行的) #timeit模块简单使用实例...在实际应用中，要根据问题选择最合适的表示形式。...，用1和0表示点和点之间的连接关系，此时点之间的连接性判断时间是常数，但是对于度的计算时间是线性的 # An Adjacency Matrix, Implemented with Nested Lists...(1)Hidden Squares 隐藏的平方运行时间 有些情况下我们可能没有注意到我们的操作是非常不高效的，例如下面的代码，如果是判断某个元素是否在list中运行时间是线性的，如果是使用set，判断某个元素是否存在只需要常数时间...[该部分内容可以阅读与计算机组成原理相关的书籍了解计算机的浮点数系统]在python中，浮点数可能带来很多的烦恼，例如，运行下面的实例，本应该是相等，但是却返回False。

50920

5年 Python 功力，总结了 10 个开发技巧

如何快速计算函数运行时间 计算一个函数的运行时间，你可能会这样子做 import time start = time.time() # run the function end = time.time...() print(end-start) 你看看你为了计算函数运行时间，写了几行代码了。...有没有一种方法可以更方便的计算这个运行时间呢？ 有。...数据的生成过程可能需要经过计算，规整，远程获取等操作，如果是同一份数据需要多次使用，每次都重新生成会大大浪费时间。所以，如果将计算或者远程请求等操作获得的数据缓存下来，会加快后续的数据获取需求。...，而是直接返回缓存里的结果 calculating: 1 + 2 3 3 calculating: 2 + 3 5 下面这个是经典的斐波那契数列，当你指定的 n 较大时，会存在大量的重复计算 def fib

56410

入门 | 一文带你了解Python集合与基本的集合运算

但集合独特的元素唯一性与 O(1) 时间复杂度的成员检测方法，令其在很多任务中有特别的优势。本文介绍了 Python 集合的常见方法与概念，包括集合元素的操作、基本集合运算以及不可变集等。...删除列表中的重复项 首先我们必须强调的是，集合是从列表（list）中删除重复值的最快的方法。为了证明这一点，让我们研究以下两种方法之间的差异。 方法 1：使用集合删除列表中的重复值。...对比这两种方法，结果表明，使用集合删除重复值是更加高效的。虽然时间差异看似很小，但实际上在有一个非常大的列表时，能帮你节省很多的时间。...如果你是计算机科班出身，我们可以说，这是因为集合中成员检测的平均时间复杂度是 O（1）的而列表中则是 O（n）。...子集 实际上集合的成员及成员的组合就是一个子集，让我们首先初始化两个集合。

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数据结构与算法(一）

那么如何才能客观的评判一个算法的优劣呢？ 时间复杂度与“大O记法” 我们假定计算机执行算法每一个基本操作的时间是固定的一个时间单位，那么有多少个基本操作就代表会花费多少时间单位。...数据元素之间不是独立的，存在特定的关系，这些关系便是结构。数据结构指数据对象中数据元素之间的关系。...算法与数据结构的区别 数据结构只是静态的描述了数据元素之间的关系。 高效的程序需要在数据结构的基础上设计和选择算法。...这样的一组序列元素的组织形式，我们可以将其抽象为线性表。一个线性表是某类元素的一个集合，还记录着元素之间的一种顺序关系。...第i个元素）与存储单元大小（c）的乘积计算而得，即： Loc(ei) = Loc(e0) + c*i 故，访问指定元素时无需从头遍历，通过计算便可获得对应地址，其时间复杂度为O(1)。

1K50

教程 | Python集合与集合运算

这种方法相对于「remove」方法的好处是，如果你试图删除一个集合中不存在的值，系统不会返回「KeyError」。...删除列表中的重复项 首先我们必须强调的是，集合是从列表（list）中删除重复值的最快的方法。为了证明这一点，让我们研究以下两种方法之间的差异。 方法 1：使用集合删除列表中的重复值。...对比这两种方法，结果表明，使用集合删除重复值是更加高效的。虽然时间差异看似很小，但实际上在有一个非常大的列表时，能帮你节省很多的时间。...如果你是计算机科班出身，我们可以说，这是因为集合中成员检测的平均时间复杂度是 O（1）的而列表中则是 O（n）。...子集 实际上集合的成员及成员的组合就是一个子集，让我们首先初始化两个集合。

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