展开

关键词

网约车迎大

网约车大滴滴这次的意外,可能是网约车行业发展至今最大的一个。回顾网约车过去近十年的发展,快的和滴滴的合并、滴滴对Uber中国的并购,应该算是行业格局大变动的两个标志性事件。 毕竟在滴滴被处罚后,其实也有其他大量APP因为用户信息相关问题被下架,以及少数今年赴美上市的国内公司被名调查。因上市而泄露安全信息相关的不利传闻,可能才是滴滴被光速严厉处罚的更深层原因。 回归网约车过去十年的发展,资质、竞争等问题一直存在,也一直是监管重。 还有一很重要,就是滴滴还是会回来的,这是大概率事件。因为滴滴这样体量的巨头,还是不可能一下子就死掉。

8230

软件性能测试(连载4)

•根据用户需来判断。如果用户对性能有明确的需,比如登录操作,不得小于3秒,那么测试工程师就可以就这个需来进行测试。另外系统运行过程不发生内存溢出、死锁等故障也应该属于隐性的性能需。 包括需分析师、架构设计师、开发工程师、测试工程师等。•运维人员。包括DBA、技术支持工程师等。1.10 负载测试的二分法找法负载测试包括并发测试和容量测试,寻找性能往往是这种测试的关键。 以往寻找往往采取递进法,即给出一个起,比如500个并发用户,进行并发测试,如果通过,再加100,变成600个并发用户,进行并发测试。通过这样的方法进行层层递进来寻找。 可以想象一下,如果并发为3000,岂不需要测试25次才可找到。这里来介绍二分法找的方法。二分法找的方法请参看图3-17所示。? 图3-17 二分法找的方法(1)寻找m,n两个值,其中m50,对2000进行并发测试,持续10分钟,没有发现异常,测试通过,说明比2000大但比3000小。

17320
  • 广告
    关闭

    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    量本投资:经济指标周期及一个领先性确认的数理方法

    我们通过对比,说明了传统回归法领先性存在局限性,而识别与对应不仅能获取额外的周期信息,还能计算对应平均间隔,可与回归法互为印证,综合确认领先期数。 2、数据的局部时域特征是由极值间的时间尺度唯一确定。3、如果数据没有极值,但是有,则可以通过对数据微分一次或者多次得极值,然后通过积分来获得分解结果。 领先期数在各个对应上的表达会有不同,因此我们可以均值来总体评价;同时,我们也可中位数,因为均值本身可能会被异常值影响。此外,领先性的持续性也是考察的一方面,通常用领先期数的标准差来衡量。 3.3.3 缺失与多余周期() 理想情况下,序列 A 对 B 如果有很强的领先、指示意义,我们要两序列间不存在过多的缺失或多余周期()。 随后,进而检查半周期是否满足最短长度要,若不是,只保留偏离均值较大的极值;最后,按原则 1、2 进行一次筛选,保证为相邻极值间最值,且极大、小值交替出现。最终剩下的即通过筛选,成为

    55130

    EV3程序(二)

    我们马路上的车是怎样弯的,这个大家应该都见过(司机转动方向盘,让前面的两个轮子转动一定角度,后面的轮子直接跟着往前滚动)?直走时的轮子位置?左时的轮子位置? 右时的轮子位置----那我们EV3搭建的车子是怎么样的呢???实际轮子位置----标记1的箭头叫做万向轮,弯时没有方向盘就靠它了。实际弯就是通过控制2和3的轮子来实现弯的。 下面我们来讨论弯的三种形式。第一种:绕着两个轮子反向绕着中心旋转。??第二种:两个轮子一个动,一个不动,不动的相当于中心绕转??第三种:两个轮子都动,一个速度快,一个速度慢?? 第三种:A的速度是正向10,D的速度是50,绕着公共的中心旋转,的弯会更大?----回顾总结:弯是因为两个轮子的速度不一样。弯的大小取决于两个轮子的速度。 (速度要都是同一方向)----除了可以使用上面的模块,还记得上节课我们讲的的移动槽和移动转向模块嘛,使用它们会比较简单。?移动槽?

    46810

    Python并非为AI而生,Golang将统治人工智能的下一个十年?

    但是随着5G时代的来临,生产环境对AI应用的性能要越来越高,Python「力不从心」。天生支持并发的Golang应运而生,专家称,Go语言将统治人工智能的下一个十年。 GIL锁住了Python,拄走路性能成瓶颈 Python是一个解释性语言,这导致它执行起来比较慢,与其他编译语言如c++ 和 Go 相比,Python 的执行速度就像乌龟一样,所以很多AI模型虽然是用 这就有像拄着走路,一直需要外界的帮助。随着5G时代的来临,多任务并行处理和实时性的需猛增,Python是可以构建小而美的应用,但是大规模、高吞吐的场景下,表现不尽如人意。 所以,原生的Python在性能上是有诸多限制的。人工智能和数据科学领域,对性能需又很高,那有没有一种语言既有Python简单易用的优,又能满足生产需呢?这时,Golang应运而生。 但现在,对高可扩展性和计算能力的需,让Python捉襟见肘,而Go则在这些方面表现出了更大的潜力。与Python相比,Go的速度可以快几十倍上百倍,吞吐更多的数据,满足更高的并发需

    30230

    2019-2020内容产业趋势报告:七个黄金=七个机会

    即使是在竞争最为激烈的头部内容消费者身上,我们依然看到了存量用户对需升级,体验革新,效率优化的渴望。 这些不断跃迁的增长,都将为有所预知和准备的人,提供新的施展空间; 在潜能无限的远方,我们看到了一片草原。欣欣向荣的下沉市场和新晋网民,带来了全新的内容供给需和消费偏好。 在这份报告中,我们将发布数字内容产业面临的七大黄金,它们分别是: 一:内容消费迎来“分发升级”; 二:人机协同走向“握手时代”; 三:全民刚需“去低质化”; 四: “新知”成为资讯消费新风口 ; 五:5G解锁内容产业变革; 六:视频资讯全面渗入“多场景”; 七:“繁星节”裂变触达全局用户。 了解每一个之中的数据发现和结论,以及之下的七个机会,请继续阅读详细报告。 (注:本报告为企鹅智库以数据分析和行业研究为目的,进行的独立创作发布,不代表任何公司官方观。)

    20110

    16-负载、压力、面向目标测试场景

    负载测试场景负载测试:逐步增加并发用户数,区间jmeter如何逐步增加并发用户数:安装jpgc - Standard Set插件?jpgc在「测试计划」右键添加「线程」的时候可以发现多了很多项? 图讲解缓起步,快结束结束时间不能太短,也不能太长太短:可能导致出错,这个出错是场景设计的问题,不是性能问题太长:导致性能指标值与实际值偏差太大如果330正常,在360出现异常,出现区间。 所以范围为,通过缩小范围,找到值?寻找?寻找想要寻找某个接口的最大并发用户数,通过最大并发用户数,获取性能指标值? 设置一个阶梯线程组,自己设置一个最大值运行,找到值缩小区间,找到最大并发用户数进行性能测试如何找到值在添加插件后可以看到「监听器」中新增了部分内容? hold load面向目标的场景需:有一个页面,需要做性能测试。

    11920

    PCB走线为什么不能走90度的直角

    老wu这里以自己肤浅的撸线姿势,跟大家探讨一下关于高频高速信号的走线角角度问题。我们从锐角到直角、钝角、圆弧一直到任意角度走线,看看各种走线角角度的优缺。PCB 能不能以锐角走线? pcb layout能不能以90°走线高频高速信号传输线应避免以90°的角走线,是各种PCB Design Guide中极力要的,因为高频高速信号传输线需要保持特性阻抗一致,而采用90°角走线,在传输线角处 关于90°信号走线,老wu自己的观是,尽量避免以90°走线,纳尼?前面不是说90°角对高速数字信号的影响可以忽略吗? 同时,以90°角走线,以工程美学来说,也不太符合人们的审美观。所以,对于现在的layout来说,不论你是不是走的高频高速信号线,我们都要尽量避免以90°角进行走线,除非有特殊的要。 要注意一的是,45°角走线绕等长时,角处的走线长度要至少为1.5倍线宽,绕等长的线与线之间的间距要至少4倍线宽的距离。

    37720

    百度压测,分析性能

    概述空闲之余用jmeter对百度进行了一次压测,目的是分析一下性能的,验证一下理论知识操作 第一次实验:200并发并发200,不限迭代次数,同时在请下面加RPS定时器。 RPS 在793s的时候,出现,请曲线的角度开始收窄?TPS在 720s左右开始出现剧波动,前期一直保持平稳上升,可以认为这是吞吐量的一个? 以此观察线程数降低的情况下,压力会不会变小观察到,请数依然在790-800这个区间变缓?? 结论此当前环境下,不论是本机资源,还是百度设置了限流等原因,我们的最大请数只能维持在790-800,最大TPS维持在700-730之间,最大并发数在130左右。

    1K41

    这五个坑,几乎每个学python的小白都跳过~

    而很多人学 python 就像跟风考研一样,别人在学自己就要学,但没有考虑学 python 的一个真正目的所以说,如果没有一个明确的目的,很快就会从学 python 从入门到放弃了,因为下一个有意思的东西很快就会代替 python 去追,例如 pr、c4d 等等学习抡锤子之前至少得有个钉子~避坑指南:明确学习目的,不乏找工作、副业、自媒体、科研任务、兴趣等等,然后再往这些雪的下一层深挖,越明确的学习目的所带来的学习动力越充足一行之前爬取过 12000 条招聘信息,然后深挖分析去如何选择 python 岗位,以终为始,来作为找工作选择岗位的参考当然,如果不知道想去哪个终,那就可以多参考那些“年入百万”的大佬经历,当然得带着一颗思辨的态度去学习 因为所有人在一开始学习 python 的时候就预估错误了 python 难度虽然小学生学习两周就能上手的 python但是,那仅仅是前两周的学习内容,越往后那难度基本上都是指数上涨,像下图这样所以往往有人学到第一个困难的时候 ,就不断的心生退意然后开始敲起十二级退堂鼓,本来准备转行的人员则想像目前工作也不是不能忍受,本来准备python 的伙伴觉得也不是不能去投销售岗但要知道,只有不断经历了苦难的学习者才能从内卷大军里卷出来

    7220

    CES 2015:机器人产业投资战略分析

    合并 未来的电子产品升级换代周期,以及随之而来的,在半天的会议期间遇到了另外两个;会议清晰地展示了消费机器人的上扬态势。 Breazeal在会议中提出了第一个,这个已经发生,技术的发展已经将我们带入了社交智能机器人时代:真正的高科技伴侣让我们的日常生活、学习和交流提升到更高等级。 ? 她说,这种人与协作机器人的交互已经达到了一个,从此,人与机器可以进行足够高水平的沟通,让机器产生一种真实的、现实生活的陪伴。 在这样一个,机器已经准备好进入越来越高的功能级别。 所有这些都使得大家认真考虑是否现在购买消费机器人,“技术”已经跨越。 ?突围受益 外骨骼或“可穿戴机器人”已经从“技术”获益颇丰。 ? 技术突破的临界规模和机器人功能的临界规模再加上消费者需的临界规模,机器人Sander通过一系列的图表追踪表明一切均推动消费机器人走向CEA的Steve Koenig预测的2016

    32670

    量化新视角:工业部门产业联动与周期规律

    但近年来工业增加值 的波动性相较股市在降低,只观察这一总量指标已无法满足市场对宏观经济、各行 业景气度的研究需识别流程的第四步为识别。 对应流程的第五步为对应。在识别出了各个指标的之后,利用这些,构建 指标与指标之间的相位对照关系。领先期数确认流程的第六步为领先期数确认。 如何使对应更具包容性在识别完成后,我们进一步将两两指标中的各自进行对应匹配以确定指标 的领先滞后关系。总体上,我们的算法是以时间相隔远近来确认是否对应。 情况 2:的最近对应已有匹配且不能更改与当前对应与 是 A 序列中的相邻的同类型的( 在前), 与 是 B 序列中的相邻的同类 型 的 ( b i 在 前 ), 且 与 是 同

    23220

    Wolfram|Alpha自然语言帮你做计算系列(04)四:函数单调性判定、极值、驻、鞍、极值与最值的计算

    本文将以具体实例形式,介绍线上判定一元函数的单调性,计算单调性区间的分界、极值,一元函数的极值与最值;判定多元函数的极值、鞍以及无条件极值、条件极值与最值的计算工具:Wolfram|Alpha 1、一元函数单调性判定和临界例1 下列函数的单调区间与单调性的分界 输入表达式为where is 2x^3-9x^2+12x-3 increasing执行后的结果显示如下:? 2、一元函数的驻例1 计算以下函数的驻 输入表达式为stationary points of x^3 (x^3 6-x^25-x4+13)执行后的结果显示为? 结果不仅给出稳定的位置,而且为极值时直接告知是极大值还是极小值,是的告知为.例2 计算以下函数的 输入表达式为points of inflection of (x^2-1)^3+1执行后的结果显示为 【注】 一般对于可导函数计算结果一般没问题,对于极值为不可导的位置不一定能够正确得到结果.4、一元函数的最值计算例1 下列函数在指定范围内的最大值、最小值 最大值输入表达式为maximize |

    50810

    返工潮之下,哪些城市面临最大的疫情防扩压力?

    击蓝色“Python空间”关注我丫 加个“星标”,每天一起快乐的学习“您购买的列车因故停运,需登录12306按规定办理退票手续。” 没办法给出确定答案的背后,是因为决定的因素,与全民参与的防控完成度直接相关,而这个完成度实在很难说到底有多少。 如何才会到来?3 理论上说疫情如何才会到来?在这个问题的讨论中,我们要引入一个大家最近常常看到的指标:R₀,也叫基本再生数,或基本传染数。R₀是流行病学中的概念。 看到这里你就能理解,为什么我们说与R₀息息相关。当我们在寻疫情真正的时,其实是在找把新型冠状病毒肺炎的R₀控制到1以下的办法。这该如何实现呢?我们先来看传染病R₀的传播动力学模型。 当然,从乐观的方面来想,预判不一定准确的还在于,如果特效药等有效治疗手段突然出现,新冠病毒肺炎变得不再那么可怕,致命性大大降低,变得比流感还要寻常。

    18410

    JMeter执行性能测试如何快速确定

    机会只留给那些有准备的人改变能改变的,接受不能改变的,就是进步 最近性能压测执行过程中,经常看到很多测试人员执行性能测试,要寻找,但是效率太低,本文就介绍下,如何高效确定性能测试 所谓性能测试 ,就是指并发用户达到一定数量,平均响应时间递增,TPS不增反降,报错率递增,当前并发用户就是该测试案例的 寻找的意义就是当前并发用户下,系统的平均响应时间、TPS、报错率是否满足性能要,如果满足 ,该并发用户就是满足用户需下所能承受的最大并发用户数,在去考虑并发用户是否满足系统用户需,可以结合系统总用户数、在线用户数去判断,他们的关系大致如下:在线用户数=系统总用户数*20%并发用户数=在线用户数 查看 Hits Per Second,从图表可以看出当并发用户从10递增到400的时间段,每秒请数一直是递增趋势,然后500-1000,请数开始不增反降?? 综上所述,本文测试案例执行的不同用户并发场景,就是500并发用户左右,具体案例还需要结合测试结果具体分析

    97741

    独家|OpenCV1.10 使用OpenCV实现摄像头标定

    下面,来看看这些步骤是如何实现的:第1步:用棋盘格模式定义真实世界的坐标世界坐标系:世界坐标系由附在房间里一面墙上的棋盘格图案来固定,三维是棋盘格中正方形的角。 此外,这些方格与它们在棋盘线的交叉有关。所有这些特,都有利于方便地定位出正方形的角。绘制出检测到的棋盘板角坐标后的结果图第2步:从多个不同的角度捕捉多个棋盘格图像上述图像用于标定摄像头。 下面,来看看这一代码的用法:C++Python其中:根据是否检测到一个棋盘格模式,输出为真或假。3.2调整棋盘格的角良好的标定应完全满足精度的要。 该算法的本质是一个迭代过程,为此需要指定终止条件(如,迭代次数和或精度)C++Python其中 第4步:标定摄像头摄像头标定的最后一步是:将世界坐标中的三维及其在所有图像的二维位置传递给OpenCV的 数学上有复杂,需要线性代数的背景知识。 来看看calibrateCamera方法的语法C++Python其中摄像头标定源代码 摄像头标定的Python和C++代码如下。

    12420

    一个简单的股票数据分析及可视化库

    1928.7529.0028.028.25166300.00.01.00.0664540.0670310.0647200.0652984.789440e+071986-03-190.065298-0.001156这也体现了Python 语言的特对于时间序列的数据而言,是我们关注的重。在Stocker模块中,有非常简单地查看观的方法。 股价的往往和某些时间关联起来,通过上面的操作,找到了出现的日期,可以用搜索引擎搜一下,那一天有什么大事件。Prophet尚未能挑出所有,目前只在前80%的数据中显示了,但是已经足够了。

    61020

    寻找负载测试的方法

    负载测试的重要工作在于找到系统的性能

    20420

    平滑轨迹插值方法之多项式插值(附代码)

    本文所涉及的代码全部开源,提供Matlab和Python两个版本,仓库地址详见文末。 并且,根据实际应用对于“平滑”的要,通常会有以下不同的约束:要生成的参考曲线是连续的;在1的基础上,要参考曲线的速度是连续的;在1和2的基础上,要参考曲线的加速度是连续的;注意:速度是位置对时间的导数 因此对于这3个要,我们可以分别用不同阶次的多项式函数来拟合,实际应用时根据需选择合适的方法。1. 线性插值(一阶,恒定速度) 线性插值,顾名思义,就是使用线性的方法来进行插值。 从图中可以明显地看到,线性插值带来的最大问题就是在各个数据交接处会出现一个急剧的“弯”,在这个弯处其速度不连续,因此对于运动控制来说,在这里会有一个速度的阶跃。 与线性插值法将各个数据用线段连起来不同,抛物线插值方法是用二次曲线将各个数据连接起来,在连接处使用平滑的曲线来过渡,而避免速度不连续导致的“急剧弯”。

    60230

    从源头打:建立新生儿DNA库

    今年两会,不少政协委员也跟我们普通老百姓一样,将关注放在“打”这个社会问题上。其中全国政协委员白鹤祥提交了《免费为新生儿建立脐带血和DNA库》的提案。 DNA(脱氧核糖核酸)检验技术,具有个体识别和亲缘关系认定准确的特,是确定被卖儿童最有效的技术手段之一。 在这个平台上,有5类人员血样采集入库,具体包括:两类父母——已经确认的被卖儿童的亲生父母,自己要采血的失踪儿童亲生父母;三类儿童——解救的被卖儿童,来历不明、疑似被卖的儿童,来历不明的流浪、乞讨儿童 击该百度链接查看“打DNA数据库”的详细信息及进展:http:baike.baidu.comview5214323.htm? 作为大数据文摘的志愿者群,我们中有不少人从事医疗大数据相关工作,关心医疗大数据的发展,愿意通过这个专栏,和大家一起分享医疗大数据的滴滴。

    592110

    相关产品

    • Serverless HTTP 服务

      Serverless HTTP 服务

      Serverless HTTP 基于腾讯云 API 网关平台,为互联网业务提供 0 配置、高可用、弹性扩展的对外 RESTful API 能力,支持 swagger/ openAPI 等协议。便于客户快速上线业务逻辑,通过规范的 API 支持内外系统的集成和连接。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券