在大多数Linux发行版中，mtr可能已经预装。如果没有，你可以使用包管理器安装它，例如：
当用户频繁的与UI界面操作交互时,例如:窗口调整(触发resize),页面滚动,上拉加载(触发scroll),表单的按钮提交,商城抢购疯狂的点击(触发mousedown),而实时的搜索(keyup,input),拖拽等
我们采用Linux的syslog来记录产品的debug log。调用其中的一个可执行文件，执行完命令之后，查看debug log的信息，居然从某一条log之后的log都丢失了。多次尝试后，发现每次都在某条固定的log之后的log都丢失了。这篇博文就让我们一起来探个究竟。
在阅读客户释放的诊断问卷调查表时，基本有一页会介绍许多与时间相关的参数，这些参数对于确保通信的有效性和可靠性至关重要。
本文带来的是基于全志T507-H（硬件平台：创龙科技TLT507-EVM评估板），Linux-RT内核的硬件GPIO输入和输出实时性测试及应用开发案例的分享。本次演示的开发环境如下：
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> /* * 函数节流 * 简单地讲，就是让一个函数无法在很短的时间间隔内连续调用，只有当上一次函数执行后过了你规定的时间间隔，、 * */ <body> <script> function throttle(fn,incomingTime){ let time='' return function()
在spark的一开篇（可以见我的spark（1）这篇博客），我们就谈到了sparkstreaming可以快速的处理数据流。 我们可以从sparkstreaming处理新的流式数据再传给sparksql进行计算，或者spark生态中的MLlib去进行数据的实时更新进行机器学习等。 类比于spark-core和sparksql，写sparkstreaming代码也要创建自己的上下文Streaming Context（通过spark context来获取streaming context，并且还要指定一个时间间隔），通过Streaming Context获取到的数据可以称为DStreams模型，如果一个Streaming Context已经开启，那么就不允许新的DStream建立，并且当Streaming Context停止以后，就不允许重新启动，DStreams模型是由一串连续的RDD构成，每个RDD都有前面定义的时间间隔内的数据，所以操作DStreams里的数据其实也是操作RDD。 处理DSream的逻辑一定要在开启Streaming Context之前写完，一旦开启就不能添加新的逻辑方式。
一、lock的底层本身是Monitor来实现的，所以Monitor可以实现lock的所有功能。 二、Monitor有TryEnter的功能，可以防止出现死锁的问题，lock没有。
watch用于定期运行任意命令，并在终端窗口上显示该命令的输出。当你必须重复执行命令并观察命令输出随时间变化时，它非常有用。
机器学习有其独特的数学基础，我们用微积分来处理变化无限小的函数，并计算它们的变化；我们使用线性代数来处理计算过程；我们还用概率论与统计学建模不确定性。在这其中，概率论有其独特的地位，模型的预测结果、学习过程、学习目标都可以通过概率的角度来理解。
某游戏公司为了监测新上市游戏APP的受欢迎程度，通过数据来分析用户的总数、用户的平均年龄及活跃用户（连续两天访问）的总数和平均年龄。以下表格为用户登录信息表明细。
在password技术中，随机序列是非常重要的，比方密钥产生、数字签名、身份认证和众多的password学协议等都要用到随机序列。所以产生高质量的随机数序列对信息的安全性具有十分关键的数据。随机数分为真随机数和伪随机数，计算机通过算法产生的随机数并不上真正意义上的随机数，非常easy被激活成功教程，仅仅能称为伪随机数。若要产生真正的随机数，必须通过硬件来实现，比方使用离子辐射事件的脉冲检測器、气体放电管和带泄露的电容等，可是为每台计算机配备这种装置上不可能。所以在此我们通过改进我们的算法，使生成的伪随机数达到真随机数的标准。
Spark Streaming的核心是DStream，DStream类似于RDD，它实质上一系列的RDD的集合，DStream可以按照秒、分等时间间隔将数据流进行批量的划分。
通过创建连续查询，用户可以指定InfluxDB执行连续查询的时间间隔、单次查询的时间范围以及查询规则。InfluxDB会根据用户指定的规则，定期的将过去一段时间内的原始时序数据以用户所期望的方式保存至新的结果表中，从而降低存储数据的时间精度，大大减少新表的数据量。同时，将查询结果保存在指定的数据表中，也便于用户直接查询所关心的内容，从而降低查询的运算复杂度，提升查询效率。
时间间隔计数器，简称计数器，是用于时间间隔测量的仪器。时间间隔的精确测量是实现高精度时间同步、对比和校频的基本要求。在科学技术不断进步和发展下一些应用系统，如大型通信系统、电力系统，特别是高速运动目标的跟踪定位系统，都对时间间隔计数器的测量精确度提出了很高的要求，所以时间间隔计数器的性能也在不断完善，以满足各领域需求。
本文主要通过概念性的阐述，对时间间隔计数器的功能做了简单的说明，同时对市场上目前广泛应用的SYN5636型高精度通用计数器的功能做了介绍，帮助客户在对时间间隔计数器进行选择时进行参考，同时可对这款计数器可实现的功能进行简单的了解。
Flink支持不同的重启策略，这些重启策略控制着job失败后如何重启。集群可以通过默认的重启策略来重启，这个默认的重启策略通常在未指定重启策略的情况下使用，而如果Job提交的时候指定了重启策略，这个重启策略就会覆盖掉集群的默认重启策略。
了解常见的概率分布十分必要，它是概率统计的基石。这是昨天推送的 从概率统计到深度学习，四大技术路线图谱，都在这里！文章中的第一大技术路线图谱如下所示，图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。
1) 离散随机变量的均匀分布：假设 X 有 k 个取值：x1, x2, ..., xk 则均匀分布的概率密度函数为：
今天给大家带来的这篇文章是：《如何使用Python实现机器学习中常用的12种概率分布》
编者按：本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客，AI 研习社编译。 时间序列预测，究竟需要多少历史数据？ 显然，这个问题并没有一个固定的答案，而是会根据特定的问题而改变。 在本教程中，我们将基于 Python 语言，对模型输入大小不同的历史数据，对时间序列预测问题展开讨论，探究历史数据对 ARIMA 预测模型的性能影响。（注：ARIMA 全程是 Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归积分滑动平均模型） 具体来说，在本
我们在编写程序尤其是与网络请求相关的程序，如调用web接口、运行网络爬虫等任务时，经常会遇到一些偶然发生的请求失败的状况，这种时候如果我们仅仅简单的捕捉错误然后跳过对应任务，肯定是不严谨的，尤其是在网络爬虫中，会存在损失有价值数据的风险。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
ping命令主要用来测试主机之间网络的连通性，也可以用于。执行ping指令会使用ICMP传输协议，发出要求回应的信息，若远端主机的网络功能没有问题，就会回应该信息，因而得知该主机运作正常。
连续查询 Continuous Queries（ CQ ）是 InfluxDB 很重要的一项功能，它的作用是在 InfluxDB 数据库内部自动定期的执行查询，然后将查询结果存储到指定的 measurement 里。
情形一：一个客户端连接服务器以后，如果长期没有和服务器有数据来往，可能会被防火墙程序关闭连接，有时候我们并不想要被关闭连接。例如，对于一个即时通讯软件，如果服务器没有消息时，我们确实不会和服务器有任何数据交换，但是如果连接被关闭了，有新消息来时，我们再也没法收到了，这就违背了“即时通讯”的设计要求。
不用crontab实现定时任务 每5 秒运行一个命令（比如date）并将输出写入文件（比如date.txt）。为了实现这个场景，我们需要直接在命令提示符下运行下面的一个 liner 脚本。 > while true; do date >> date.txt ; sleep 5 ; done & 说明 while true– 要求脚本在条件为真时运行，它充当一个循环，使命令一次又一次地运行或在循环中。 do– do 执行以下操作，即执行位于 do 语句之前的命令或一组命令。 date >> date.
：。根据python stats.poisson.cdf(k, 5) 计算得到：当k=9时，累计概率为0.968，因此每天需要至少准备9个馒头才能有95%的把握保证供应。
props与state都是用于组件存储数据的一js对象,前者是对外暴露数据接口,后者是对内组件的状态,它们决定了UI界面显示形态,而若想要用户与界面有些交互动作
物理层解决如何在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流，而不是指具体的传输媒体。
SYN5301型时间检定仪是根据JJG237-2010《秒表检定规程》的要求制作的一款多功能，综合性的时间检定自动测试装置，用于检定机械秒表、电子秒表、指针式电秒表、数字式电秒表、数字式毫秒仪，以及各种计时器等，被测仪器通过测量该标准时间间隔信号，得到被检仪器测量该标准时间间隔信号的实际测量值，从而得到被检仪器测量误差，达到检定的目的，适用于各种类秒表的量值传递，可以建立秒表检定仪标准装置，开展对时间类仪器进行检定/校准。
时间间隔测量仪主要由内置振荡器、分频倍频、信号调理、时间间隔闸门、计数器、控制电路及键盘和显示等单元组成。测量仪的工作原理是使用准确度已知的标准时间 (时基) 信号去度量被测的时间间隔。信号 A 和信号 B 通过信号调理电路合、放大、整形后送入时间间隔闸门产生电路，产生时间间隔闸门。
般来说激光测距技术可分为两类:激光飞行时间测距和激光非飞行时间测距。激光飞行时间测距既利用激光到达目标所用时间来进行测距的方法。非飞行时间测距则是采用光子计数或数学统计方法进行测距的方法。 飞行时间测距主要有三种方法:相位激光测距、脉冲激光测距和调频连续波测距。其中相位激光测距和调频连续波测距都是连续波激光测距,只是两者起止时刻标识不同。脉冲激光测距和相位激光测距应用范围最为广泛。
文章开始，先聊一聊卡顿与ANR的关系：产生卡顿的根本原因是UI线程不能够及时的进行渲染，导致UI的反馈不能按照用户的预期，连续、一致的呈现。产生卡顿的原因多种多样，很难一一列举，而ANR是Google人为规定的概念，产生ANR的原因最多也只有四个。 一方面，两者息息相关，事实上，长时间的UI卡顿是导致ANR最常见的原因；但另一方面，从原理上来看，两者既不充分也不必要，是两个维度的概念。 而市面上的一些卡顿监控工具，经常被拿来监控ANR（卡顿阈值设置为5秒），这其实很不严谨：首先，5秒只是发生ANR的其中一
Reaver是暴力破解接入点PIN码的一种工具。这里简单说明，PIN码是8位数字，且第8位是由校验和，由前7位可以推出。而前7位又分为4和3两部分，所以暴力尝试最多10000+1000=11000次即可完成，破解所需的时间通常在2-5小时。
摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
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