3.1.1 内存子系统和性能         和CPU相比，内存的读写速度都大大落后于CPU。为了弥补这个差距，通常CPU会采用高速缓存的机制（高cache）。3.1.2 内存子系统（虚拟存储器）在物理内存寻址...

2.1.1运行队列统计         在Linux中，一个进程要么是可运行的，要么是阻塞的（正在等待一个事件的完成）。阻塞进程可能在等待从I/O设备来的数据，或者是系统调用的结果如果一个进程是可运行的，那就意味着它要和其他可运行...

1.1常用建议1.1.1记大量的笔记（记录所有的事情）在做性能调优问题的时候很重要的一个操作就是记录下所有的事情，包括每一个输出、执行的结果。可以新建一个文件夹，然后把结果的文件都塞到该文件夹内。包括如下：记录硬件/软件的配置情况，比如dmesg和uname–a的输出保存并组织性能结果，记录系统配置的同时也要保存测试的...

对于ASP.NET来说，用户访问的页面，都由服务器IIS处理，具体的处理过程如下图： 对于用户模块还是有很多的东西没有写，未完待续。。。...

本文绝大部分是转载自CSDN刘爱贵专栏:http://blog.csdn.net/liuben/archive/2010/04/13/5482167.aspx另外根据参考文档增补了一部分内容。由于各种的I/O负载情形各异,Linux系统中文件系统的缺省配置一般来说都比较中庸,强调普遍适用性。然而在特定应用下,这种配置往...

http://blog.csdn.net/xypzwl/article/details/51416883一、存储设备的存储原理机械硬盘：        机械硬盘使用磁性物质作为存储介质，用N、S极性来代表0或1；  &n...

关于页面缓存的信息，可以用cat/proc/meminfo 看到。其中的Cached指用于pagecache的内存大小（diskcache-SwapCache）。随着写入缓存页，Dirty的值会增加。一旦开始把缓存页写入硬盘,Writeback的值会增加直到写入结束。Linux用pdflush进程把数据从缓存...

Linux是一个可控性强的，安全高效的操作系统。本文只讨论Linux下文件的读写机制，不涉及不同读取方式如read,fread,cin等的对比，这些读取方式本质上都是调用系统apiread，只是做了不同封装。以下所有测试均使用open,read,write这一套系统api缓存缓存是用来减少高速设备访问低速设备所需平均时...

基于开放源代码的Linux给用户提供了这样一个平台：可以根据自己的软、硬件环境，定制自己的Linux应用环境。因此，根据每个用户不同的应用范围定制应用环境，可以将Linux系统的性能提升到新的高度。定制系统服务Linux在启动时需要启动很多系统服务，它们向本地和网络用户提供了Linux的系统功能接口，直接面向应用程序和...

Linux平台上的性能工具有很多，眼花缭乱，长期的摸索和经验发现最好用的还是那些久经考验的、简单的小工具。系统性能专家BrendanD.Gregg在LinuxConNA2014大会上更新了他那个有名的关于Linux性能方面的talk(LinuxPerformanceTools)和幻灯片。下面的三张图片分别总结了Linu...

<scripttype="text/javascript">vara_idx=0;jQuery(document).ready(function($){$("body").click(function(e){vara=newArray("富强","民主","文明","和谐","自由","平等","公正","...

我们已经抓取了一个HTML页面，接下来，我们使用BeautifulSoup来分析页面。importrequestsfrombs4importBeautifulSouppage=requests.get("https://kevinhwu.github.io/demo/python-scraping/simple.htm...

优化是指在某些约束条件下，求解目标函数最优解的过程。机器学习、人工智能中的绝大部分问题都会涉及到求解优化问题。SciPy的optimize模块提供了许多常用的数值优化算法，一些经典的优化算法包括线性回归、函数极值和根的求解以及确定两函数交点的坐标等。导入scipy.optimize模块，如下所示：fromscipyim...

问题导读：1、如何理解列裁剪和分区裁剪？2、sortby代替orderby优势在哪里？3、如何调整groupby配置？4、如何优化SQL处理join数据倾斜？Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、M...

高中数学学过，函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理，即调整系数（权重和偏置）使损失函数的梯度下降。在回归中，使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本节将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。按照损失函数的负梯度成比例地对系数（W和b）进行更...