IDEA 代码量统计(Statistic) 1.1 前言 项目到了一定阶段,都会想要看看项目的代码量情况,这里主要使用插件Statistic进行代码统计查看. 1.2 安装插件步骤 找到插件市场入口并安装插件:File-->Setting...-->Plugins,按照图片步骤,1点击安装tab页,2输入Statistic关键字,3勾选插件,4点击OK进行安装: 安装成功后重启IDEA 重启完毕后等待编辑器初始化相关信息,然后在编辑器左下方找到Statistic插件,点击打开主界面: 点击Re

文章转自:http://blog.itpub.net/24558279/viewspace-762371/ 从Oracle 10g开始,Oracle给广大DBA提供了一个性能优化的利器,那便是Automatic Workload Repository性能报告. 在拿到一份AWR性能报告后,通过分析AWR报告来定位数据库性能问题时,在AWR报告的报告头中,我们会看到类似如下的一些命中率指标: 那么,这些关于Oracle内存的几个关键指标以及Instance效率的几个指标又该如何理解呢? 1 这几个

1-5 Top 5 Timed EventsWaits : 该等待事件发生的次数, 对于DB CPU此项不可用Times : 该等待事件消耗的总计时间,单位为秒, 对于DB CPU 而言是前台进程所消耗CPU时间片的总和,但不包括Wait on CPU QUEUEAvg Wait(ms)  :  该等待事件平均等待的时间, 实际就是  Times/Waits,单位ms, 对于DB CPU此项不可用% Total Call Time:  该等待事件占总的call time的比率total call

原文链接:http://www.askmaclean.com/archives/performance-tuning-oracle-awr.html AWR小技巧 手动执行一个快照: Exec dbms_workload_repository.create_snapshot; (这个要背出来哦,用的时候去翻手册,丢脸哦 J!) 创建一个AWR基线 Exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_BASELINE(start_snap_id,end_snap_id ,ba

了解有关 Spring Boot 默认指标及其来源的更多信息. 您是否注意到 Spring Boot 和 Micrometer 为您的应用生成的所有默认指标? 如果没有 - 您可以将 actuator 依赖项添加到项目中,然后点击 / actuator / metrics 端点,在那里您将找到有关 JVM .进程.Tomcat.流量等的有用信息. 然后,添加一些缓存,数据源 或 JPA 依赖项,甚至会出现更多指标.如果您想知道它们是如何结束的,我们可以在哪里找到关于它们所描述的参数的解释,那么这

了解有关 Spring Boot 默认指标及其来源的更多信息. 您是否注意到 Spring Boot 和 Micrometer 为您的应用生成的所有默认指标?如果没有 - 您可以将 actuator 依赖项添加到项目中,然后点击 / actuator / metrics 端点,在那里您将找到有关 JVM .进程.Tomcat.流量等的有用信息.然后,添加一些缓存,数据源 或 JPA 依赖项,甚至会出现更多指标.如果您想知道它们是如何结束的,我们可以在哪里找到关于它们所描述的参数的解释,那么这篇文

安装方式 IDEA.Goland系列插件市场搜索Statistic 简单说明 统计纬度比较丰富 基本覆盖常见纬度,如代码行数,文件大小等,各指标取最大最小及平均值. 统计目录为当前项目目录 只有在当前项目目录内等文件会被统计,go.sum/pom.xml依赖等第三方库不会被统计进去(不在当前项目目录下的话) 过滤功能比较好用 可以添加对文件类型对过滤,也可以添加对目录的过滤.(但貌似过滤指定文件不支持) 使用方式 安装 插件市场检索安装 过滤文件类型(如.log) 在标红处添加要过滤但文件类型,

凤鸾宝帐景非常,尽是泥金巧样妆. 曲曲远山飞翠色:翩翩舞袖映霞裳. 梨花带雨争娇艳:芍药笼烟骋媚妆. 但得妖娆能举动,取回长乐侍君王. [摘自<封神演义>纣王在女娲宫上香时题的诗] 一首定场诗完毕,咱们书接上回.上回咱们说到使用基于MA长短周期均线上下穿越的方式对行情进行跟踪.同时也提出该方法的问题,即:当前K线在短时间内出现了类似正弦曲线的波动时,短周期均线和长周期均线会频繁的相互交差.这种情况的问题就是会导致系统进行频繁的交易,如果看官们有过手动交易的经验值,就不难发现,交易的越频繁,可能

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive).相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative). TP:正确肯定的数目: FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目: FP:误报,给出的匹

1.通常DIF上穿0轴线的当天是中长线难得第一次买入的好时机,会引起场外资金的关注,如果上穿后MACD没有调头的迹象,则股价回调到5日均线附近为买入的好时机,必要时参考其他指标追涨.在0轴线以上形成2次金叉一般说明当前行情已经有段时间的上涨,股价不是太低,此时出现金叉要注意卖出因为金叉后上涨维持时间不会太长,很短时间内可能被死叉替补了. 2.在低位0轴线以下形成2次金叉一般是股价上涨的开始.普通金叉一次只能带来短期反弹行情,这是因为低位第一次金叉后由于空头反扑,会出现在此死叉,只有第二次三次金叉

Buffer cache hit ratio官方是这么解释的:“指示在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比.” Buffer cache hit ratio被很多人当做判断内存的性能指标之一(我没说仅仅只看这个计数器的值,实际上我现在都不看这个值了), 也有不少给给出了具体的参数,诸如(OLTP)要大于95%,或者是大于98%之类的,我不知道给出具体参考值的人是不是真是地区测试过这个参数的值,是作为经验总结还是复制粘贴? 当我去服务器上观察这个值的时候,似乎发现一个规律, 不管服

首先看一个图: 注:右图在我们工作中经常用到 我们专注的web性能指标有那些? 1.页面加载时间 从页面开始加载到页面onload事件触发的时间.一般来说onload触发代表着直接通过HTML引用的CSS,JS,图片资源已经完全加载完毕. 2.全部页面加载时间 全部页面载入时间指从最初启动浏览开始,直到所有元素都被加载完成后,在2秒后仍然没有网络活动的时间. 0-2秒:用户体验最好,打分1002-8秒:用户可以容忍,从第2秒开始,每超过1秒减5分8-15秒:用户不能忍受,从第2秒开始,每超过1秒

最近做了指标监控系统的后台,包括需求调研.代码coding.调试调优测试等,穿插其他杂事等前后花了一个月左右. 指标监控指的是用户通过接口上传某些指标信息,并且通过配置阈值公式和告警规则等信息监测自己上传指标的准确性.程序方面,接口和前台采用go + redis + mysql,后台python + mysql. 这个系统的难度主要在于数据量较大,需要在1分钟处理5w+个指标,对接口和后台程序处理并发的性能要求较高.前台则是展示问题,包括核心指标.我的订阅.指标列表.异常列表等. 系统设计: 1

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

本项目分析apache服务器产生的日志,分析pv.独立ip数和跳出率等指标.其实这些指标在第三方系统中都可以检测到,在生产环境中通常用来分析用户交易等核心数据,此处只是用于演示说明日志数据的分析流程. 一.需求分析 我们可以编写执行的shell脚本,将apache每天产生的日志上传到HDFS中,然后经过数据清洗,hive分析,最后将数据从HDFS导入到mysql中,然后设定计划任务每天定期自动执行分析工作. 1.指标说明  ▶ PV(Page View):页面浏览量,用户每1次对网站中的每个网页

指标把当前交易品种价格简单的放大显示在图表上.   //+------------------------------------------------------------------+//|                                       Magnified_Market_Price.mq5 |//|                        Copyright 2016, MetaQuotes Software Corp. |//|           

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能. 磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括: 指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps

这17个指标根据需要设置吧,指标设置的越多,对服务器真实值影响越大,所以要秉承按需而设的原则.   1.Average load:Average number of processes simultaneously in Ready state during the last minute.    上一分钟同时处于"就绪"状态的平均进程数2.Collision rate:Collisions per second detected on the Ethernet.    每秒钟在以太网

Metrics是一个给JAVA服务的各项指标提供度量工具的包,在JAVA代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控,同时,Metrics能够很好的跟Ganlia.Graphite结合,方便的提供图形化接口.基本使用方式直接将core包(目前稳定版本3.0.1)导入pom文件即可,配置如下: <dependency> <groupId>com.codahale.metrics</groupId> <artifactId>metrics

接上<Metrics-Java版的指标度量工具之一> 4.       Histograms Histograms主要使用来统计数据的分布情况,最大值.最小值.平均值.中位数,百分比(75%.90%.95%.98%.99%和99.9%).例如,需要统计某个页面的请求响应时间分布情况,可以使用该种类型的Metrics进行统计.具体的样例代码如下: package com.netease.test.metrics; import com.codahale.metrics.ConsoleReport