不知道大家还记得在学校的时候体育测试时老师带的秒表吗？当枪声想起时，我们开始跑步，这时秒表启动，当我们跑过终点后，老师会按下按扭记录我们的成绩，这就是一个典型的定时器的应用。今天我们要学习的内容其实就是和这个体育测验的秒表类似的一个功能扩展，它就是 PHP 的 HRTime 扩展。
在做精度对比的时候，密度散点图作用很大,特别的数据量大、精度高、相关系数高等情况出现的时候，很容易产生密集散点在聚集的热点，这个热点内的点数无法通过肉眼直观的了解，需要一个辅助的指标来了解聚集程度，通常用colocbar的图例来标识密集程度。在python的matplotlib.pyplot中，密度散点图的绘制要依靠栅格点（hist2d）而不是（scatter），当然，在清楚绘制密度的时候你也可以使用（scatter）绘制，能得到更好的显示效果。
George Varghese 和 Tony Lauck 1996 年的论文：Hashed and Hierarchical Timing Wheels: data structures to efficiently implement a timer facility提出了一种定时轮的方式来管理和维护大量的Timer调度算法.Linux 内核中的定时器采用的就是这个方案。
提到车载总线，我们会立马想到经济可靠的CAN、Lin以及成本过高的FlexRay或Ethernet总线。但随着车载传感器数量的增加和对测量精度要求的提升，需要一种相比CAN或Lin更便捷、可靠、经济的车载数据通讯解决方案。
这俩是POSIX标准的函数，也是延时操作，将当前任务移到延时队列，其底层就是调用的taskDelay()，即其精度也是取决于系统时钟。与taskDelay()的不同是
时间究竟是什么？这既可以是一个哲学问题，也可以是一个物理问题。古人对太阳进行观测，利用太阳的投影发明了日晷，定义了最初的时间。随着科技的发展，天文观测的精度也越来越准确，人们发现地球的自转并不是完全一致的，这就导致每天经过的时间是不一样的。这点误差对于基本生活基本没有影响，但是对于股票交易、火箭发射等等要求高精度时间的场景就无法忍受了。科学家们开始把观测转移到了微观世界，找到了一种运动高度稳定的原子——铯，最终定义出了准确的时间：铯原子电子跃迁 9192631770 个周期所持续的时间长度定义为 1 秒。基于这个定义制造出了高度稳定的原子钟。
工作中用到了SENT协议的传感器，就专门研究的一下，以下内容主要来自于CANoe的帮助文档中的SENT协议的部分内容。
vmstat 和 Iostat 这两个命令都可用于所有主要 Unix-like (Linux/Unix/FreeBSD/Solaris） 操作系统。如果 vmstat 和 iostat 命令不存在请安装 sysstat包。vmstat, sar 和 iostat 命令是包含在包中的集合 sysstat系统监控工具。这iostat 生成报告 CPU和所有设备统计信息。 在linux中安装sysstat $ sudo yum install sysstat #CentOS and RHEL sy
该文介绍了利用Nilearn库计算脑功能连接的代码，以及基于该代码的群体分析。首先介绍了利用fMRIPrep预处理脑功能磁共振图像的方法，然后利用fMRIPrep预处理脑功能磁共振图像，接着基于预处理后的图像，利用nilearn的connectome功能包计算脑功能连接。最后，该文介绍了基于稀疏逆协方差矩阵的群体分析方法，该方法可以提取不同被试的稀疏逆协方差矩阵的结构，以用于群体分析。
一、当我们用Python matplot时作图时，一些数据需要以百分比显示，以更方便地对比模型的性能提升百分比。
小节将会介绍os,sys,array,math,time库中得常用函数使用
CPU time is allocated in discrete time slices (ticks). For a certain number of time slices, the cpu is busy, other times it is not (which is represented by the idle process). In the picture below the CPU is busy for 6 of the 10 CPU slices. 6/10 = .60 = 60% of busy time (and there would therefore be 40% idle time).
块是文件系统的抽象，而非磁盘的属性，一般是 Sector Size 的倍数；扇区大小则是磁盘的物理属性，它是磁盘设备寻址的最小单元。另外，内核中要求 Block_Size = Sector_Size * (2的n次方)，且 Block_Size <= 内存的 Page_Size (页大小)。
1.工具介绍 docker-monitor-injector是携程开源的一个修正docker容器内监控数据的工具，通过劫持open,fopen等linux库函数，重算/proc/meminfo，/pr
我们使用nodejs写好了程序之后，要是想对该程序进行性能分析的话，就需要用到profile工具了。
上面是一张时间轮的示意图，可以看到，这个时间轮就像一个钟表一样，它有刻度，图中画了9个格子，每个格子表示时间精度，比如每个格子表示1s，那么转一圈就是9s， 对于钟表上的秒针来说它的最小刻度是1s，秒针转一圈就是60s。时间轮上每个格子储存了一个双向链表，用于记录定时任务，当指针转到对应的格子的时候，会检查对应的任务 是否到期，如果到期就会执行链条上的任务。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-vmstat.html
这种非常不建议用，懒人做法。不够精确且换种环境系统处理速度不一样可能就是bug来源。
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刚开始接触人工智能的时候，大家肯定看到了一些名词：人工智能、深度学习、机器学习...what？？哈哈，先来简单的给大家解释一下这三者的区别，再来谈论其他的问题。说的简单一点，机器学习是人工智能的一个实现途径，深度学习则是机器学习的一个方法发展而来。
vmstat（Virtual Memory Statistics）命令用于报告虚拟内存状态的统计信息。
mpl_toolkits.basemap.Basemap(llcrnrlon=None, llcrnrlat=None, urcrnrlon=None, urcrnrlat=None, llcrnrx=None, llcrnry=None, urcrnrx=None, urcrnry=None, width=None, height=None, projection=’cyl’, resolution=’c’, area_thresh=None, rsphere=6370997.0, ellps=None, lat_ts=None, lat_1=None, lat_2=None, lat_0=None, lon_0=None, lon_1=None, lon_2=None, o_lon_p=None, o_lat_p=None, k_0=None, no_rot=False, suppress_ticks=True, satellite_height=35786000, boundinglat=None, fix_aspect=True, anchor=’C’, celestial=False, round=False, epsg=None, ax=None)
人不读书，则尘俗生其间，照镜则面目可憎，对人则语言无味。一一北宋·黄庭坚 首先是依赖 <dependency> <groupId>com.github.oshi</groupId> <artifactId>oshi-core</artifactId> <version>3.9.1</version> </dependency> 然后是工具类 package com.ruben.utils.server; import oshi.SystemIn
Linux下的vmstat（英文全称：Virtual Meomory Statistics），虚拟内存统计的缩写，可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动、I/O等系统整体运行状态进行监控。
在本文中，我们将了解如何配置Filebeat作为DaemonSet在我们的Kubernetes集群中运行，以便将日志运送到Elasticsearch后端。我们使用Filebeat而不是FluentD或FluentBit，因为它是一个非常轻量级的实用程序，并且对Kubernetes有一流的支持，因此这是十分适合生产的配置。
前两周老大给安排了一个任务，写一个监听信号的包。因为我司的项目是运行在容器里边的，每次上线，需要重新打包镜像，然后启动。在重新打包之前，Dokcer会先给容器发送一个信号，然后等待一段超时时间(默认10s)后，再发送SIGKILL信号来终止容器
大家好，我是小雨。 今天要跟大家分享的内容?是关于Python数据可视化方面的内容。Python在数据处理方面真的太厉害了，所以总结了部分笔记，分享给大家一起学习。 简介 matplotlib是什
既然系统内核都提供了完整的signal的机制，第一想到的是，pcntl拓展要实现php的signal-api, 其直接将php方法与底层的singnal函数绑定就能实现了，不是吗？ （以下对于该问题的答案纯属个人思考）
在Cortex-M里面有一个外设叫DWT(Data Watchpoint and Trace)，是用于系统调试及跟踪，
UniswapV3Factory 合约主要用来创建不同代币对的流动性池子合约，其代码实现并不复杂，以下就是代码实现：
在本文中，我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高，模型的检测越准确。
上次在写大屏数据可视化电子看板系统时候，提到过改造QCustomPlot来实现柱状分组图、横向柱状图、横向分组图、鼠标悬停提示等。这次单独列出来描述，有很多人疑问为啥不用QChart，或者echart等形式，其实这两种方式我都尝试过，比如Qt5.7以后新增的QChart模块，曲线这块，支持数据量很小，而且用法极其不适应，非常别扭，尤其是10W以上数据量的支持，简直是渣渣，优点也是有很多的，比如动画效果，我看过他的完整源码，动画这块处理的非常好，连坐标轴都可以有动画效果，而且支持很多种效果，而且内置了很多套theme皮肤，省去了很多渣渣审美的程序员自己来配色，这个倒是挺方便的。而对于echart，必须依赖浏览器控件，资源占用比较高，后面决定采用改造QCustomPlot来实现用户需要的各种图表效果。
Zookeeper 官网地址： http://zookeeper.apache.org/
C++11 中提供了日期和时间相关的库 chrono，通过 chrono 库可以很方便地处理日期和时间，为程序的开发提供了便利。chrono 库主要包含三种类型的类：时间间隔duration、时钟clocks、时间点time point。
vmstat和iostat两个命令都适用于所有主要的类unix系统（Linux/unix/FreeBSD/Solaris）。
Linux下提供了丰富的api以供开发者们处理和时间相关的问题。然而这些接口看似各自为政实则有有着千丝万缕的联系，在学习和时间中引发了各种各样的混乱。因此时间处理成为了许多Linux开发者的梦魇，遇到时间处理往往避之不及。不过只要你稍微花费一点点精力，学会在Linux上优雅的处理时间和日期也并不是什么难事。
这样可以保证99%不是一样。 之后，我们就可以使用这个Random类的对象来产生随机数，这时候要用到Random.Next()方法。这个方法使用相当灵活，你甚至可以指定产生的随机数的上下限。
msgbox 用来实现多 CPU 之间通讯，在一些 IC 内部可能同时存在多种核心用来实现多种不同功能，这些不同核心运行不同架构、不同系统，需要通过 MSGBOX 用来实现这些不同系统间通讯。
在本文[1]中，我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高，模型的检测越准确。
mpstat： mpstat 不但能查看所有CPU的平均信息，还能查看指定CPU的信息。
QCPGrar QCPCurve QCPBars QCPStatisticalBox QCPColorMap QCPFinancial QCPErrorBars
昨天阅读翻译了CompletableFuture的源码，目前百度，有道，基本是翻译效果一般，Google翻译比较准确，源码有很多注释，写个小测试类将其去掉，另外获得了《Java并发编程的艺术》PDF版，因为需要测试demo，就要转word，又找了个小测试类转成word，效果不错。参考《Java并发编程的艺术》
下面文章中的 “ 数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数，然后根据这个数值算出来的。如果这个数除以CPU的数目，结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了。” 具体是什么意思， 如果是cpu为8颗（双核，4核不知道如何算），目前load average 为： 20.22，20.03，18.99 应该不算超负荷运作了 ？
人总是害怕去追求自己最重要的梦想，因为他们觉得自己不配拥有，或者觉得自己没有能力去完成。——保罗.柯艾略《牧羊少年奇幻之旅》
线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下，基于docker来调用cplex的python接口，对线性规划问题进行求解。
本文介绍基于R语言中的Ternary包，绘制三元图（Ternary Plot）的详细方法；其中，我们就以RGB三色分布图为例来具体介绍。
---- 概述 GIL（Global Interpreter Lock）是什么东东？为什么当一些Pythoners在开发一些多线程操作的时候，都会有些很多疑问？多线程真的很糟糕吗？我该如何实现多线程并发操作？今天博主带你详细的介绍一下GIL。 GIL原理 由于Python是动态解释性语言，即解释运行。运行Python代码时都会通过Python解释器解释执行，Python官方默认的解释器是Cython,当然你也可以选择自己的Python解释器(PyPy,JPython),其中JPython就没有GIL
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