在随书下载的说明网页中，简单交代了配套代码的使用方法。有读者反馈说，对“配 置好 Ruby 和 Gnuplot 环境”不太明白。这里确实有点抱歉，原作者可能默认是 Linux（或 者 Mac OS）系统的。对其他情况，这里稍加说明。 另注：运行结果中，只通过蓝色网格和紫色剪头的变化，就可以直观的“看”到线性 变换。对于绿色的线段可以无视，那是作者为了让大家看的更明显而卖的萌，画出了一个 日文片假名的ゲ（ge）的形状。
如果你是研发效能组的一员或者在从事 CI/CD 或 DevOps，除了提供基础设施，指标和数据是也是一个很重要的一环，比如需要分析下某个 Git 仓库代码提交情况：
Gnuplot是一个科学界广泛使用的作图软件，从Unix软件发展而来，是一款免费软件。因为其强大的作图功能，逐渐也有其他行业的人来维护支持这个软件，使其变的越来越流行。
以下步骤描述如何安装（或更新）Scapy 本身。 根据你的平台，可能需要安装一些额外的库才能使其真正工作。 所以，请大家在平台特定之指南中查看如何安装这些必需的东西。
有一说一,这两个软件不是多好下载.如果你实在搞不定.可以寻求我的帮助...如果可以的话~
https://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/5.4.3/
在博客园写文章有一段时间了，除了自己有一些新的发现想与别人分享外，推动我写文章的最大动力就是看博客园排名不断增长啦！然而在博客园后台，只能看到当天的积分与排名，历史值和趋势却没有办法查询，对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观，于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。
昨天发现不知不觉从武汉报告第一起不明肺炎，新冠已经陪伴我们一年了。忽然意识到AAF开发应该也已经很久了。翻了一下，果然不知不觉也一年多了，想专门整理统计一下项目的数据，最终选了用 gitstats，使用过程简单总结一下，方便后续使用。
刘斌，OneAPM后端研发工程师，拥有10多年编程经验，参与过大型金融、通信以及Android手机操作系的开发，熟悉Linux及后台开发技术。曾参与翻译过《第一本Docker书》、《GitHub入门与实践》、《Web应用安全权威指南》、《WEB+DB PRESS》、《Software Design》等书籍，也是Docker入门与实践课程主讲人。本文所阐述的「时间序列数据库」，系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行聚合、分组、过滤过程中的梳理和总结。 在前面的《时序列数据库武斗大会之
首先是写作方法。写作的方法有千千万，每个人都有自己的写作方法，我使用的技巧其实并不多，主要是就是平时注意收集素材，然后当真正写的时候就有素材了，整理一下，就知道要写哪些东西。
From：Torch7官网 1 Define a positive definite quadratic form rand() - creates tensor drawn from uniform distribution t() - transposes a tensor (note it returns a new view) dot() - performs a dot product between two tensors eye() - returns a identity matri
话说这些天电视上正在热映《隋唐英雄》，虽然我并没有看，但是对当年田连元老先生的评书联播《隋唐演义》却是记忆犹新，特别是故事里面讲到的程咬金的三板斧：拍蒜瓣、戳脚指甲盖、胡椒面，每每听来总是让人忍俊不禁，不过这些貌似无厘头的招数在实战中却往往有出奇制胜的效果，由此可见简单实用永远都是硬道理，在当前这个倡导DevOps的年代，我们这些程序员自然也要学一些运维方面的本事才好安身立命，下面结合一些真实案例说说我在日常工作中常用的三板斧。
之前写过一篇绘制博客园积分与排名趋势图的文章——《查看博客园积分与排名趋势图的工具 》，使用那篇文章介绍的工具，可以通过趋势图直观的看出排名前进的走势。但是如果想看看自己积分达到多少才能进入前多少名次，就无能为力了。如果我们能够根据历史数据，拟合出一条预测曲线，然后根据这条曲线就可以预测多少积分进多少排名啦！想想就很激动呐~
问题 在mac os 10.10.5上的Octave使用Plot时，出现如下错误: plot错误 解决方案 修改环境 每次在使用plot前输入： setenv("GNUTERM","qt") 修改配
本文介绍了如何使用Caffe绘制训练过程中的loss和accuracy曲线。首先介绍了如何安装和配置Caffe，然后讲解了如何使用Caffe自带的日志工具来分析训练过程中的loss和accuracy。最后给出了一组示例，展示了如何修改gnuplot设置以绘制双曲线。
https://sourceforge.net/projects/aquaterm/
Growth hacking 就是一个很典型的例子，通过关键动作的大数据分析，和AB测试以数据来驱动增长
--------------------接CentOS 操作系统下搭建tsung性能测试环境_Part 1---------------------
对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但对于大型的项目，这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，一些定量的统计数据（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。今天给大家推荐的这款工具：GitStats，它能生成如下的一些统计数据，并且可以图表形式进行展示对比。
在Pentest期间，我们在yrange参数中使用命令注入在OpenTSDB 2.4.0及更低版本中发现了一个远程执行代码漏洞（其他参数可能也容易受到攻击）
RGB对照表：https://www.114la.com/other/rgb.htm
在进行UMAP可视化时，经常使用scanpy.pl.umap()来进行可视化，但是有时不能画出我们想要的结果，这时应该怎么办呢？
出自percona公司，是一款多线程系统压测工具，可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如，可以用来测试文件IO，操作系统调度器，内存分配和传输速度，POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言，Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL，操作系统和硬件的测试。
ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path
网站压力测试 Usage: ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path 用法：ab [选项] 地址
对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，类似于gitstats的定量统计数据工具则（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。
它通过将工作分成更小的块，然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作，与传统系统相比，解决方案会更快。
计算RPS最简单的方法是用一天的总访问量除以一天的总秒数，不过这样得出的结论只是一个平均值，无法反映各个时间点的真实情况，真正有价值的是即时的RPS数据，如果有一个比较好的监控系统的话，这并不难，可惜我没有，而且实际上我遇到的问题还要更复杂些：大部分接口是PHP写的，少部分接口是LUA写的，为了更有针对性，需要分别计算PHP和LUA的即时RPS数据。
ApacheBench是一个用来衡量http服务器性能的单线程命令行工具。原本针对Apache http服务器，但是也适用于其他http服务器。
ab是apache自带的一个很好用的压力测试工具，当安装完apache的时候，就可以在bin下面找到ab
我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据，借助于创建显示变量之间关系的图形的工具，可以对其进行分析和可视化。
该文介绍了如何使用Hadoop MapReduce来处理大数据集，通过一个示例来展示了如何使用Mapper和Reducer来处理数据。该示例包括对输入数据集的预处理、Mapper和Reducer的编写以及Hadoop集群的配置。
压缩工具compress-tools 0.6.0发布。compress-tools是基于libarchive的开发的，并提供部分原库的压缩功能。这个工具现在可以解压：
今天遇到了这样一个问题，使用matplotlib绘制热图数组中横纵坐标自然是图片的像素排列顺序，
大数据是使用工具和技术处理大量和复杂数据集合的术语。能够处理大量数据的技术称为MapReduce。
比如你写成http_load -parallel 5 -seconds 300 urllist.txt也是可以的。
本文记录的使用seaborn绘制pairplot图，主要是用来显示两两变量之间的关系，官网学习地址：
最近写了几个测试脚本，希望要观察使用PUT方式上传文件和使用POST方式上传文件，两者效率的差别。
ApacheBench 是 Apache服务器自带的一个web压力测试工具，简称ab。ab又是一个命令行工具，对发起负载的本机要求很低，根据ab命令可以创建很多的并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问，因此可以用来测试目标服务器的负载压力。总的来说ab工具小巧简单，上手学习较快，可以提供需要的基本性能指标，但是没有图形化结果，不能监控。
作者：kongmeng http://www.cnblogs.com/hdu-2010/p 最近因工作需要，学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授 http://www.ie.ntu.edu.tw/professors/%E5%90%88%E8%81%98%E5%B0%88%E4%BB%BB%E5%B8%AB%E8%B3%87/cjlin/ 等人开发的SVM算法开源算法包。 为了以后方便查阅，特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来。 SVM属于十大挖掘算法之一，主要用于分类和回归。本文
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下，才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。
性能测试工具目前最常见的有以下几种：ab、http_load、webbench、siege
rpmbuild --rebuild iomemory-vsl-3.2.4.1086-1.0.el6.src.rpm
Matplotlib是Python著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，是强大的数据可视化工具和做图库，且绘制出的图形美观。
matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。
Kubernetes高可用一般建议大于等于3台的奇数台,我使用3台master来做高可用，如果是虚机的话不最好不要克隆
相比二进制的 bcl2fastq2，基于 Perl 语言的 bcl2fastq-1.8.4 或许是从源码层面学习了解 Illumina 测序数据处理一个不错的选择。源码版本的 bcl2fastq-1.8.4.tar.bz2 目前没能安装成功，这是基于 bcl2fastq-1.8.4-Linux-x86_64.rpm 的一些折腾记录。
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