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linux进程名进程

pgrep -x $proc :完全匹配进程名ps -o cmd -p: 根pid, 列出command列 grep -v ^CMD$;排除 CMD开头和结尾的行cut -d -f2-: 裁剪出以空格未分割符的第二列开始到最后的内容 grep -c $proc: 进程名命令:pgrep -x $proc|xargs ps -o cmd -p|grep -v ^CMD$| cut -d -f2-|grep -c $proc

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如何表的

如何表的1. count(*)在一个表行的时候,我们一般会使用 select count(*) from t。那么count(*) 是如何实现的呢? 1.2 InnoDB在InnnoDB中,需要把一行行的读出来,累。1.3 为什么InnoDB 不跟MyISAM一样把存起来? count() 是一个聚合函,对于返回的结果集,逐行判断,如果不为null,则累值加1.count(*), count(1), count(主键id) 返回的都是满足条件的总行。 用缓存系对于更新频繁的库,可能会考虑使用缓存系支持。但是缓存系有可能丢失更新。另一种情况就是,缓存有可能在多个会话并发操作的时候,出现不一致的情况。3. 用将表值存放在单独的表中。3.1 解决了崩溃失效的问题InnoDB支持崩溃恢复不丢失。3.2 解决了不一致问题?

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    Linux网卡流工具

    binsh # 流工具 # 可带一个参:网卡名,如eth0或eth1等 # 输出格式:时间,入流(Kbps),入流(Mbps),出流(Kbps),出流(Mbps) # Please

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    概要用指标对定进行描述,常从【集中趋势】和【离中趋势】两个方面进行分析。 1、集中趋势的度(1)均值:均值为所以的平均值。若算n个观察的平均算公式为: ? 有时,为了反映在均值中不同成分的重要程度,为每个观察值 赋予 可以得到加权平均值: ? 若每个值出现概率为 ,则均值(期望)为: ? 为了消除少极端值的影响,可以使用截断均值或者中位来度的集中趋势。截断均值就是去除高低极端值之后的平均值。 2、离中趋势度(1)极差极差=最大值-最小值极差对集的极端值非常敏感,并且忽略了位于最大值于最小值直接的分布情况。(2)标准差标准差度偏离均值的程度,算公式为: ? (3)变异系变异系标准差相对于均值的离中趋势,主要用来比较两个或多个具有不同单位或者不同波动幅度的集的离中趋势。算公式为: ? (4)四分位间距四分位包括上四分位和下四分位

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    一个linux帮你做高效

    wc(world count)是一个文件字词,字节,行的命令,它可以帮我们非常方便的以上信息。主要参常见参如下:-c 字节。-l 。-m 字符。 但是这里特别要注意的是字符和字节的区别。字节占用的空间大小,而一个字符可能占多个字节,例如,UTF-8编码中,一个英文字母就是一个字符,占用空间一个字节,而一个中文,则占用3字节大小。 命令执行结果实际上个人认为,最常用的还是-l参,它用来文件或标准输出有多少行,那么实际上就可以用来做很多的事情了。 当然如果想包括子目录的总文件,可以加上-R参:ls -lR |grep ^-|wc -l再例如,查看chrome相关进程:$ ps -ef|grep google|grep -v grep 总结wc命令可用于,字节和字符等,而用于命令执行结果的的时候非常有效。

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    治理之管理系架构设

    架构设文档 一、引言1.1 项目背景监测是大处理中最重要的一个环节,是服务、分析、挖掘等活动的必备支持条件。 1.2 项目概述提出了一个基于大平台的管理服务Qualitis,提供一的流程来定义和检测集的质并及时报告问题。 规则(rule)源的模型的定义,决定是否告警,是任务调度的基础单位。任务(application)检测任务,通过运行任务,可以查看校验结果。 性能方面的设,考虑以下方案。但目前暂未实现。1.查询缓存使用分布式缓存,将查询结果缓存起来,就不必查询的时候,每次都查询库,大大的减少了库的压力,并且提升了查询的速度。 五、系工程结构设的工程结构可以分为2层,Web层和Core层。Web层主要包括Controller和Service,主要包含对外提供服务的服务层,Core层主要包括核心代码逻辑和存储层。

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    Linux 代码行

    文件行(单个文件):wc -l file例如:homer@ubuntu:~workspaceandroidgame$ wc -l LGameAndroid2DActivity.java 906 LGameAndroid2DActivity.java 目录所有文件行(全部目录):find . gameutilscollectionArrayMap.java    162 .gameutilsCollisionUtils.java    178 .gameutilsNumberUtils.java  68753 total 目录并按行排序 gamecoregraphicsScreen.java   2417 .gamecoregraphicsdeviceLGraphics.java   3050 .gamecoregeomAffineTransform.java 68753 total 目录并按行排序

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    python处理实战-自动mysql表每天

    日常报表,日总,日增不可避免,这篇文章我们从实际应用出发,从逻辑思考到最后写出代码,一步步分析拆解一.表结构设既然想每一张表每天的,后续则可以算每个表的增,因此表,,日期是必带的字段 `你报表的库` Character Set UTF8;USE `你报表的库`;DROP TABLE IF Exists`你表表名`;CREATE TABLE`你表表名`(`id` int data_base`),KEY `table_name` (`table_name`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=20 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=各库各表 commit 提交事务defexecute_sql(self,sql):self.cursor.execute(sql)self.conn.commit()#创建库(已存在则跳过) 创建表 =utf8 COMMENT各库各表self.execute_sql(create_sql.format(self.insert_data_base,self.insert_data_base

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    select

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    用少来概括大字是日常生活中常见的。那么可以用少所谓汇总或概括(summary statistic)来描述定。 任何样本的函,只要不包含总体的未知参,都称为(statistic),那么样本的随机性决定了的随机性。 这种与位置的有关就称为位置(location statistic)。最常用的位置就是小学学到的平均值,在学中叫做均值,严格地说叫做样本平均值(sample mean)。 的尺度是否均是由尺度(scale statistic)来描述的。尺度是描述散布,即描述集中于分散程度或变化的度。一般来说,越分散,尺度的值越大。 最简单的尺度就是极差(range)。极差就是极大值和极小值之间的差。另一个常用的尺度为(样本)标准差(standard deviation)。它度样本中各个值到均值的距离的一种平均。

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    OI.STAS=4 --order by OI.AMNT desc group by to_char(OI.CRETE_DATE,yyyy-mm-dd hh24) order by c desc 按小时

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    ISLR_t

    for a meaninference for comparing two independent meansinference for comparing two paired means回顾之前讲了Z Z的总体逻辑是:假设H0成立,建立群体均值的正态分布。正态分布的均值是总体均值,标准差是σn−−√sigma sqrt{n},σsigma一般用ss估。 这时候,根样本的均值算出样本均值在群体均值正态分布的位置,如果位置很偏(p值很小,也就是取极限值的概率很小),那么就把H0拒绝了,因为从概率角度上,低概率事件可以默认为不可能事件,但是有一定的犯错概率 inference for comparing two paired means比较paird means和independent means的区别有:前者的点估是每个pair的差值的平均,后者的点估是每一组的平均的差值前者的 se是是pair的差值的ss,然后ssqrtnssqrt{n},后者的se是两组se的二范

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    一、的概括性度1、学概括:学是应用学的一个分支,主要通过利用概率论建立学模型,收集所观察系,进行化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依和参考。 学主要又分为描述学和推断学。给定一组学可以摘要并且描述这份,这个用法称作为描述学。 2、的概括性度:1)集中趋势的度:众:众(Mode),是一组中出现次最多的值,叫众,有时众在一组中有好几个。用M表示。 极差:全距(Range),又称极差,是用来表示资料中的变异(measures of variation),其最大值与最小值之间的差距方差:方差(variance)(样本方差)是各个分别与其平均之差的平方的和的平均 离散系越小,的离散程度就越小,反之,亦然。3)偏度与峰度的度:偏态系:偏度(Skewness)亦称偏态、偏态系,偏度是分布偏斜方向和程度的度,是分布非对称程度的字特征。

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    【PPT】国家局:大

    【热门下载】2015中国分析师行业峰会精彩PPT下载(共21个文件)关注PPV课微信菜单栏回复“2015分析师”即可下载转自:

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    的误区:≠大

    “新处理模式”是一个很关键的词汇,这也是我所理解的“大”区别于传分析等最关键的特征之一。 除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:分析是基于已有的纵向归类,而大是基于对已有海的处理,对还未产生的作出预测和推荐。 但如果根历史交通,再经过学模型,算出一个全北京最佳的交通信号灯管理系,这就属于大的范畴了。 ? 图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中大主要与普通的分析最大的不同:可以帮助你发现疾病,但大可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。 如今,行业内不少人打着“和分析”的旗号来做大,让很多外行人陷入了误区:并非等于大。无论也好,大也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

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