在JMeter3.0之前，官方只提供在工具的UI上对测试结果部分维度的图形化展示，这对我带来了两方面的困扰： 在实际使用中，在平台中集成JMeter后需要页面展示TPS曲线，平均响应时间曲线等图表时，需要我们手动操刀摆弄如Hightcharts/Echarts等前端图表库。 要查看历史的测试结果，需 ...
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2020-04-28 14:40:32
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两种方法，思路一致： 法一： import cv2 # 修改透明背景为白色 def transparence2white(img): sp=img.shape # 获取图片维度 width=sp[0] # 宽度 height=sp[1] # 高度 for yh in range(height): f ...
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2020-04-28 13:19:40
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。 2、PCA 主成分分析 ，是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方 ...
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2020-04-28 12:58:30
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这里有几个重要参数需要注意： axis的值取决于按照input的哪一个维度进行BN，例如输入为channel_last format，即[batch_size, height, width, channel]，则axis应该设定为4，如果为channel_first format，则axis应该设定 ...
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2020-04-28 09:57:42
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/55295072 静态的分析经常不能满足实际分析的需要，还需要引入动态分析，通过调节某个维度的增减变化来观察对分析结果的影响。在PowerBI中，可以使用「参数」，以切片器的形式来控制变量，与其他指标进行交互，进而完成动态分析。 创建「参数」 ...
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2020-04-27 19:48:17
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/67564062 进行数据分析时，每个分析维度并不总是独立的，比如省份是一个维度，城市也是一个维度，而这两个维度之间是有逻辑关系的，那么在进行切片分析时，我们希望能达到动态联动的效果。在PowerBI中，只要维度表的数据有关系并建立了层次结构 ...
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2020-04-27 19:32:35
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择就是从所有特征中选择部分特征作为训练集，即对现有特征的“取其精华，去其糟粕”，特征在选择前后 可以改变值、也可以不改变值，只是选择后的特征维数肯定要比选择前小。 2、PCA PCA是一种分析、简化数据集的技术，主要是将数据的主成分（包含信息量 ...
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2020-04-27 19:31:34
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/67932754 在PowerBI报表中，切片器绝对是最常用的控件了，利用它可以进行各种维度的动态切换，同一个页面中的所有图表可以同步响应；利用PowerBI的同步切片器功能，不同页面也可以设置同步响应。 同步切片器 在【视图】选项卡下，勾选 ...
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2020-04-27 19:05:55
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随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具， ...
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2020-04-27 09:25:37
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一.动态规划基本结构 二.典型例题 2.1 矩阵链 问题：给定一个n个矩阵的矩阵链，矩阵的维度为 (1 ≤ i ≤ n)，求一个最优的加括号方案，使得计算矩阵乘积所需要的标量乘法次数最少。 解法：1.穷举法: 定义T(N)是顺序的个数，则T(N)=Σ（i=1,N-1）T(i)T(N-i),有cata ...
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2020-04-25 23:11:42
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