[转帖]jmeter_采样器sampler简介

1、取样器介绍 取样器是用来模拟用户操作的,向服务器发送请求以及接收服务器的响应数据。 取样器是在线程组内部的元件,也就是说取样器只能在线程组中添加。 取样器(Sampler)是性能测试中向服务器发送请求,记录响应信息,记录响应时间的最小单元。(取样器通常要进行这三个工作) 2、jmeter自带取样

Stable diffusion采样器详解

在我们使用SD web UI的过程中,有很多采样器可以选择,那么什么是采样器?它们是如何工作的?它们之间有什么区别?你应该使用哪一个?这篇文章将会给你想要的答案。

数据特征采样在 MySQL 同步一致性校验中的实践

作者:vivo 互联网存储研发团队 - Shang Yongxing 本文介绍了当前DTS应用中,MySQL数据同步使用到的数据一致性校验工具,并对它的实现思路进行分享。 一、背景 在 MySQL 的使用过程中,经常会因为如集群拆分、数据传输、数据聚合等原因产生流动和数据复制。而在通常的数据复制过程

ch58x/ch59xADC差分采样NTC电阻获取当前温度

前言:之前的文章中也有关于使用I2C器件进行温度的采集的文章 采集温度的方式不止使用传感器,也可以使用NTC温敏电阻进行采集,此方法的外围电路较为简单切成本较低,代码也较为容易实现。 实现原理:先通过差分采样电路进行采集,采集之后可以获取NTC或者定值电阻的电压;已知这些信息可以通过欧姆定律得到当前

Python ArcPy批量掩膜、重采样大量遥感影像

本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作~

数仓如何进行表级控制analyze?

摘要: 介绍如何设置采样大小和表级控制analyze。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) 如何表级控制analyze》,作者:leapdb。 一、控制采样大小 【设置全局采样大小】 通过参数default_statistics_target设置全局默认采样大小。 a.default_s

ArcGIS如何自动获得随机采样点?

本文介绍基于ArcMap软件,实现在指定区域自动生成随机点的方法~

Laplace分布算子开发经验分享

摘要:Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样。 本文分享自华为云社区《Laplace分布算子开发经验分享》,作者:李长安。 1、任务解析 详细描述: Laplace 用于 Laplace 分布的概率统计与随机采样, 此任务的目标是在 Paddle 框架中,基于现有概率分布方案

【FAQ】关于获取运动健康数据的常见问题及解答

目录 一、Health Kit健康数据采样, 原子采样数据问题 二、Health Kit查询历史数据查询数据和返回数据不一致 三、Health Kit关于获取历史数据问题 四、调用Health Kit接口出现获取不到数据的情况 问题解答 Q1:Health Kit健康数据采样, 原子采样数据问题 【

统计力学中的概率论基础(二)

可以理解的是,概率密度函数,一般情况下都是连续的。但是对于采样或者随机试验来说,其实都是离散采样。大数定理通过取一个极限,将概率密度函数跟试验联系了起来。这篇文章主要介绍的是常用的几个概率密度函数的期望值和方差的计算,以及大数定理的基本概念。

[转帖]使用perf生成Flame Graph(火焰图)

https://www.cnblogs.com/keanuyaoo/p/3313378.html 具体的步骤参见这里: 《flame graph:图形化perf call stack数据的小工具》 使用SystemTap脚本制作火焰图,内存较少时,分配存储采样的数组可能失败,需要编写脚本,还要安装k

[转帖]Prometheus 都可以采集那些指标?-- 常用 Exporter 合集

Prometheus 可以通过各种 Exporter 来获取很多指标,并且只要符合 Prometheus 规范的都可以获取到,本文汇总一些常用的采集器到这里。 Prometheus Exporter(一)Node Exporter Prometheus Exporter(二)Windows Expo

[转帖]【最佳实践】prometheus 监控 sql server (使用sql_exporter)

https://www.cnblogs.com/gered/p/13535212.html 目录 【0】核心参考 【简述】 【1】安装配置 sql_exporter 【1.1】下载解压 sql_exporter 【1.2】修改配置文件 【1.3】自带的sql server监控采集器 【2】整合 pr

[转帖]ASH、AWR、ADDM区别联系

概念知识梳理 >>根据时段区间生成ASH报告: >>ASH报告信息: ASH (Active Session History) ASH以V$SESSION为基础,每秒采样一次,记录活动会话等待的事件。不活动的会话不会采样,采样工作由新引入的后台进程MMNL来完成。 ASH buffers 的最小值为

聊聊基于Alink库的随机森林模型

概述 随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)方法,通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性,包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下: 随机抽样训练集:随机森林通过有放回抽

聊聊池化层和步长为2的卷积层

摘要:对于池化层和步长为2的卷积层来说,个人的理解是这样的,池化层是一种先验的下采样方式,即人为的确定好下采样的规则;而对于步长为2的卷积层来说,其参数是通过学习得到的,采样的规则是不确定的。 本文分享自华为云社区《对于池化层和步长为2的卷积层的一些思考》,作者: 李长安。 引言 对于池化层和步长为

Linux内核之SPI协议

SPI(Serial Peripheral Interface,串行外设接口)是一种同步串行的行业标准,但是并没有像I2C那样有标准文档,它还有主从、可片选的特性。 图源自Serial Peripheral Interface-wikipedia 时序图 放个经典老图,来源未知。相位和极性决定了采样

[转帖] 容器内的Linux诊断工具0x.tools

https://www.cnblogs.com/codelogs/p/16242999.html 简介# Linux上有大量的问题诊断工具,如perf、bcc等,但这些诊断工具,虽然功能强大,但却需要很高的权限才可以使用。 而0x.tools这个工具提供了一个很好的思路,通过采样/proc目录来诊断

采用Dapr 的IoT 案例

CNCF 发布了一篇Dapr 的IoT 案例:Tempestive uses Dapr and K8s to track IoT messages | CNCF。Tempestive 是一家物联网解决方案提供商,其产品 Nuboj 面临着可扩展性、成本和维护方面的挑战。为了解决这些问题,Tempes

[转帖]采用cat与EOF组合添加多行内容时防止变量解析的解决办法

https://blog.51cto.com/xoyabc/1718355 【问题描述】 当采用cat与EOF组合添加多行内容时,若含有变量,则追加后的文件中是变量对应的的值,并不是变量本身。 如$a对应的值为111,执行以下命令后 cat >> /etc/profile << EOF $a $a