概念漂移 概念漂移是数据流挖掘领域中一个重要的研究点。传统的机器学习算法在操作时通常假设数据是静态的，其数据分布不会随着时间发生变化。然而对于真实的数据流来说，由于数据流天生的时间性，到达的数据的分布可能会随着时间的推移不断改变。这使得传统的批处理模型不适合对数据流的进行挖掘分析，模型更是需要有
泊松分布是描述单位时间间隔内随机事件发生次数的离散概率分布，参数λ表示平均速率。公式为 P(k) = e^(-λ) (λ^k) / k!。NumPy 的 `random.poisson()` 可生成泊松分布数据。当 λ 很大时，泊松分布近似正态分布。练习包括模拟顾客到达、比较不同 λ 下的分布及模拟...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/554619823 sar -b[ <时间间隔> [ <次数> ] ] 示例： sar -b 1 3 Linux 2.6.32-696.13.2.el6.x86_64 (upfor163) 2018年04月25日 _x86_64_ (2 CP
我方有一应用，偶尔会出现GC时间过长（间隔约4小时），导致性能波动的问题(接口最长需要耗时3秒以上)。经排查为G1垃圾回收器参数配置不当 叠加 MySQL 链接超过闲置时间回收，产生大量的虚引用，导致G1在执行老年代混合GC，标记阶段耗时过长导致。以下为对此问题的分析及问题总结。
Exemplars 简介 Exemplar 是用一个特定的 trace，代表在给定时间间隔内的度量。Metrics 擅长给你一个系统的综合视图，而 traces 给你一个单一请求的细粒度视图；Exemplar 是连接这两者的一种方式。 假设你的公司网站正经历着流量的激增。虽然超过百分之八十的用户能够
一.定时器 1. JS存在两种定时器 setTimeout() 延迟定时器 setInterval() 循环定时器(“间隔器”) 定时器中的函数挂载在window对象,内部的this ——> window setTimerout(function(){ console.log('wuwei') },
通过vmstat分析性能 如上图所示，我们在命令vmstat后面添加了两个参数，1表示间隔一秒获取一次，10表示总共获取10次 我们一列一列数据来看： r：代表目前实际运行的指令队列，很高表示CPU很繁忙通常会CPU使用率过高 这个数据如果高于服务器CPU核数就可能出现瓶颈（需要结合后五列CPU使用
前言 希尔排序简单的来说就是一种改进的插入排序算法，它通过将待排序的元素分成若干个子序列，然后对每个子序列进行插入排序，最终逐步缩小子序列的间隔，直到整个序列变得有序。希尔排序的主要思想是通过插入排序的优势，减小逆序对的距离，从而提高排序效率。 希尔排序实现原理 首先要确定一个增量序列（初始间隔），
本章将继续探索驱动开发中的基础部分，定时器在内核中同样很常用，在内核中定时器可以使用两种，即IO定时器，以及DPC定时器，一般来说IO定时器是DDK中提供的一种，该定时器可以为间隔为N秒做定时，但如果要实现毫秒级别间隔，微秒级别间隔，就需要用到DPC定时器，如果是秒级定时其两者基本上无任何差异，本章将简单介绍`IO/DPC`这两种定时器的使用技巧。
拖一个动态面板，设置名称 双击动态面板，添加3个状态 给3个状态，分别添加3张图片 设置交互 新建交互 -> 载入时 -> 设置面板状态 双击进去，界面看得直观些 下一项、向后循环，循环间隔 2S
一个简单的内核参数优化 作者：孤风孤影 https://www.bilibili.com/read/cv15200947/ 出处：bilibili net.ipv4.tcp_keepalive_time=600 #此参数表示TCP发送keepalive探测消息的间隔时间(秒) net.ipv4.tc
Scheduler 每次执行，都会根据JobDetail创建一个新的Job实例，这样就可以规避并发访问的问题（jobDetail的实例也是新的） Quzrtz 定时任务默认都是并发执行，不会等待上一次任务执行完毕，只要间隔时间到就会执行，如果定时任务执行太长，会长时间占用资源，导致其它任务堵塞 @D
什么是心跳包（心跳机制） 先看一下wiki上的说法： 心跳包（英语：Heartbeat）在计算机科学中指一种周期性的信号，通过硬件或软件的形式来检测行为的正常与否，或者与计算机系统是否一致。[1] 通常，机器间会每隔几秒钟发送一次心跳包。 如果接收终端没有在指定时间内（通常是几个心跳包发送的时间间隔
滑动窗口限流 滑动窗口限流是一种常用的限流算法，通过维护一个固定大小的窗口，在单位时间内允许通过的请求次数不超过设定的阈值。具体来说，滑动窗口限流算法通常包括以下几个步骤： 初始化：设置窗口大小、请求次数阈值和时间间隔。 维护窗口：将请求按照时间顺序放入窗口中，并保持窗口内请求数量不超过阈值。 检查
场景 周五进行需求评审的时候； 出现了一个图表，本身一个图表本没有什么稀奇的； 可是产品经理在图表的上的备注,让我觉得这个事情并不简单； 那个图表的时间跨度可以是月,年，而且时间间隔很短； 这让我意识到事情并不是想的那样简单； 然后经过简单的询问：如果选择的范围是年；数据可能会上万； 我们都知道；出
我们放大磁片表面，将它拉直，就会发现：写磁头写入的数据（绿色区域）很宽，而读磁头仅仅需要窄窄一条就能读取（橘色区域），现阶段技术无法将写磁头做小。这也就相当于磁片上一部分区域被浪费了，而且磁道与磁道中间也会有间隔 这就是传统的磁盘，也叫作CMR磁盘 从图中就可以轻易看出，传统CMR磁盘会浪费部分磁盘
1、一个浅黄色的底图 (710X30) ; 2、一个喇叭小图标(Volume up) ; 3、一个动态面板。 动态面板中设置statel、state2和state3三种面板状态，这三种状态中分别放三个文本标签均为14号字，红色字体。 设置动态面板的选择状态为Next，向后循环，循环间隔为3000毫秒
数组索引是指在`numpy`数组中引用特定元素的方法。`numpy`的数组索引又称为`fancy indexing`，比其他编程语言的索引强大很多。 # 1. 选取数据 numpy的索引除了像其他语言一样选择一个元素，还可以间隔着选取多个元素，也可以用任意的顺序选取元素。 比如一维数组： ```py
间接转自：https://feichashao.com/dirty_ratio_and_dirty_background_ratio/ 我是搬运工，搬运Better Linux Disk Caching & Performance with vm.dirty_ratio & vm.dirty_bac
弹指间，2009年大学毕业到现在2024年，已经15年过去了。 前2天，看到自己14年在博客园写的一个博客，哪个时候是工作之余创业 感兴趣的朋友可以看看我10年前发的一篇博客 https://www.cnblogs.com/likwo/p/3832795.html 目前全职创业中，用过不少开源软件，
