概 述 本文主要记录一下 Linux 系统上一些常用的系统监控工具,非常好用.正所谓磨刀不误砍柴工,花点时间总结一下是值得的! 本文内容脑图如下: top 命令 top 命令我想大家都挺熟悉吧! Linux 下的 top 命令有点类似于 Windows 下的任务管理器,能够实时动态地监控并显示系统中各个进程的资源占用状况,是 Linux 下常用的性能监控和分析工具. 一个常见的 top 命令的执行视图如下: 下面我们详细在图中标注出每个指标的含义,认真看图对比理解吧(必要时可保存该图备查哦)

作业要求来自于https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 爬虫综合大作业 选择一个热点或者你感兴趣的主题. 选择爬取的对象与范围. 了解爬取对象的限制与约束. 爬取相应内容. 做数据分析与文本分析. 形成一篇文章,有说明.技术要点.有数据.有数据分析图形化展示与说明.文本分析图形化展示与说明. 文章公开发布. 1. 数据爬取 爬虫部分主要是调用官方API,本次用到的API主要有两个: ①获取评论:http://musi

上回说到我们如何如何把拉勾的数据抓取下来的,既然获取了数据,就别放着不动,把它拿出来分析一下,看看这些数据里面都包含了什么信息.(本次博客源码地址:https://github.com/MaxLyu/Lagou_Analyze) 一.前期准备 由于上次抓的数据里面包含有 ID 这样的信息,我们需要将它去掉,并且查看描述性统计,确认是否存在异常值或者缺失值. read_file = "analyst.csv" # 读取文件获得数据 data = pd.read_csv(read_file

抓取摩拜单车API数据,并做可视化分析 纵聊天下 百家号|04-19 15:16 关注 警告:此篇文章仅作为学习研究参考用途,请不要用于非法目的. 摩拜是最早进入成都的共享单车,每天我从地铁站下来的时候,在APP中能看到很多单车,但走到那里的时候,才发现车并不在那里.有些车不知道藏到了哪里:有些车或许是在高楼的后面,由于有GPS的误差而找不到了:有些车被放到了小区里面,一墙之隔让骑车人无法获得到车. 那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据,来分析这些车是否变成了僵尸车?是否有人故意放到小区里面

Nginx进程启动分析 worker子进程的执行循环的函数是ngx_worker_process_cycle (src/os/unix/ngx_process_cycle.c). 其中,捕获事件.分发事件的函数是ngx_process_events_and_timers(cycle); static void ngx_worker_process_cycle(ngx_cycle_t *cycle, void *data) { ngx_int_t worker = (intptr_t) data;

MINIX3 进程通信分析 6.1MINIX3 进程通信概要 MINIX3 的进程通信是 MINIX3 内核部分最重要的一个部件,我个人认为其实这 是内核中的“内核”,怎么来理解这个概念呢?其实 MINIX3 进程间通信部件的 实行不完全依赖任何一个部件,这个在后面会详细的看到.Minix3  实现进程通 信的方法是----消息机制.何为消息机制呢? 就是进程 A 有消息发送进程 B,希望进程 B 给进程 A 一个服务,进程 A 和 B 在 这里就发生了进程间的通信 注意这里的消息机制其实是不受

JAVA 可视化分析工具  第12节 经过前几章对堆内存以及垃圾收集机制的学习,相信小伙伴们已经建立了一套比较完整的理论体系!那么这章我们就根据已有的理论知识,通过可视化工具来实践一番. 我们今天要讲工具位于JDK目录的bin目录下,大家可以发现该目录下有很多可执行文件,这里都是JDK为我们提供用于分析内存的一些工具.我们重点看看jconsole.exe,JAVA监视与管理控制台. 先运行以下程序: 再双击运行可视化工具,这里会让你选择要监控的程序,我们选择刚刚运行的程序.结果如图: 该页面只是

最近项目要使用到可视化分析工具Cytoscape,所以会花费很多的时间跟精力来整理Cytoscape软件使用和开发的相关资料,希望写下的文章能减少有兴趣的同行学习跟开发所走的弯路时间.同时也是因为百度跟CodeProject的资料太少,所以只能靠官网文档来慢慢摸索,不当之处望指出,大家一起进步. 官网: http://www.cytoscape.org/ 源码网址https://github.com/cytoscape/cytoscape-impl 下载源码并解压缩到D:\cytoscape-i

文章系国内领先的 ITOM 管理平台供应商 OneAPM 编译呈现. 概览 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件.最常用于对基础设施和应用数据分析的时间序列数据进行可视化分析,也可以用于其他需要数据可视化分析的领域.Grafana 可以帮助你查询.可视化.告警.分析你所在意的指标和数据.可以与整个团队共享,有助于培养团队的数据驱动文化. Grafana 有强大的社区支持,有丰富的模板插件,足够满足需要的功能特性.几乎可以集成任何数据源.监控工具和告警平台.可谓是不可多得的神器.也

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13677.html 需求 之前做过一个无人车需要自主寻找最佳路径,所以研究了相关的寻路算法,最终选择A算法,因为其简单易懂,是入门级的寻路算法. 但是在验证的算法的时候,没有直观的感受,总是觉得会有什么问题,所以我就写了一个可视化的A算法验证,界面基于Qt开发. 项目说明 本项目主要分为2个部分,Qt绘制网格和A算法实现.下面可以看到,界面的实现和A算法的实现基本上是分离的.也就是说可以单独使用,比如Qt网格绘制,可以用

dvm,app进程,linux进程三者关系 DVM指 dalivk 的虚拟机.每一个 Android 应用程序都在它自己的进程中运行,都拥有一个独立的 Dalvik 虚拟机实例.而每一个 DVM 都是在 Linux 中的一个进程,所以说可以认为是同一个概念 Zygote进程与app进程关系 Zygote是java层的进程即它也拥有一个独立的Dalvik 虚拟机实例,它是被linux层的第一个用户空间Init进程所启动的,它的主要作用就是用来孵化app进程和系统进程 fork一个app进程,是通过

扩展博客 以下,是我在手动的CDH版本,安装Hue. CDH版本大数据集群下搭建Hue(hadoop-2.6.0-cdh5.5.4.gz + hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz)(博主推荐) 以下,是我在Ambari集群平台下,安装Hue. 给Ambari集群里安装可视化分析利器工具Hue步骤(图文详解) 本博文呢,是在Clouderamanager集群集群里 这个很简单,不多说,直接在Add services里,添加就是了 藏经阁技术资料分享群二维码

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1. Kdtree 原理 k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构.主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索): 索引结构中相似性查询有两种基本的方式: (1). "范围查询" :给定查询点和查询距离的阈值,从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的数据: (2). "K近邻查询" :K近邻查询是给定查询点及正整数K,从数据集中找到距离查询点最近的"K"个数据,当K=1,则为[最近邻查询]:

项目介绍 使用pyecharts对星巴克门店分布进行可视化分析: 全球门店分布/拥有星巴克门店最多的10个国家或地区: 拥有星巴克门店最多的10个城市: 门店所有权占比: 中国地区门店分布热点图. 数据背景 该数据集来源Kaggle,囊括了截至2017/2月份全球星巴克门店的基础信息,其中包括品牌名称.门牌地址.所在国家.经纬度等一系列详细的信息. 数据说明 字段名称 类型 解释说明 Brand Object 品牌名称,数据字典中包含了星巴克旗下的子品牌 Store Number Object

气象netCDF数据可视化分析 2019-09-19 15:34:22 自走棋 阅读数 162更多 分类专栏: web前端   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u013270065/article/details/101024796 前言 NetCDF(network Common Data Form)网络通用数据格式是由美国大学大气研究协会(University Corp

首先依托于一个场景来进行可视化分析 直接选了天池大数据竞赛的新人赛的一个活跃题目 用的方式也是最常用的数据预处理方式 [新人赛]快来一起挖掘幸福感!https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction 既然是data cleaning的总结 就稍微写详细点 (其实感觉在写废话 我一共就想总结一下matplotlib的pyplot和seaborn的画图) 用pandas读进来之后是dataframe格式的,所以可以用

随着各行各业大数据的渗透,BI 类数据分析需求与日俱增,如何让可视化更好的展现数据的价值,是 BI 类产品一直努力的方向.对此国内外的BI产品都有自己的方法,如国外大牌的 PowerBI.Tableau,还有国内的 FineBI.BDP.Quick BI 他们都提供了丰富度可视化能力,但对于新手而言,有了数据之后如何选择合适的图表?如何配置酷炫夺目的图表?多个图表如何组织有故事的报表?亦或是你想了解可视化背后的技术原理,本文将一一为你解答. 图表开发 要使用 Quick BI 做可视化分析,只需

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机

项目全部代码 & 数据集都可以访问我的KLab --[Pyecharts]奥运会数据集可视化分析-获取,点击Fork即可- 受疫情影响,2020东京奥运会将延期至2021年举行: 虽然延期,但此次奥运会依旧会沿用「2020东京奥运会」这个名称: 这也将是奥运会历史上首次延期(1916年.1940年.1944年曾因一战,二战停办): 既然奥运会延期了,那我们就来回顾下整个奥运会的历史吧

结合中断上下文切换和进程上下文切换分析Linux内核的一般执行过程 目录 结合中断上下文切换和进程上下文切换分析Linux内核的一般执行过程 一. 实验准备 二. 实验过程 I 分析中断上下文的切换 II 分析fork子进程启动执行时进程上下文及其特殊之处 III 分析execve系统调用中断上下文及其特殊之处 IV 以系统调用作为特殊的中断,结合中断上下文切换和进程上下文切换分析Linux系统的一般执行过程 三. 总结 一. 实验准备 详细要求 结合中断上下文切换和进程上下文切换分析Linux