最近一直在学习ns3网络仿真，现在想做一下关于TCP协议的性能测试，也就专门做了记录文档，方便记录一下学习进度，以后有学习的进展也可以在放到这里。 本次测试的性能指标是时延，时延简单来讲就是数据从发送到接收的时间差，这个指标能够反应网络的拥塞程度。 在开始实验之前先构想一下需要做哪些准备，计算时延简单来讲需要获得两个参数，数据发送的时间，接收数据的时间，然后将两者相减就可以获得时延。从原理上讲感觉十分简单，但是在做实验的时候却困难重重。 遇到的第一个问题就是如何获取数据的发送时间，获取数据到达时间很容易，直接Simulator::Now().GetSeconds()，但是在ns3中没有直接获
Github:https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face导读：居然花了一天时间把该项目复现，主要是折腾在数据集格式上，作者居然在train2yolo中居然把Widerface训练集（12000+张图）重新一张一张保存，不这么还出bug，原因是无法读到数据缓存；在评估阶段，val2yolo也没用上。搬运工，一个字，肝！目录一、设置Stepbystep二、训练2.1准备数据：有关YOLO数据格式三、评估参考：一、设置Stepbystep克隆仓库，进入conda环境gitclonehttps://github.com/deepcam-cn/yolov5-fac
目录一、本节内容二、VueCli自定义创建项目三、ESlint代码规范及手动修复1.JavaScriptStandardStyle规范说明2.代码规范错误3.手动修正四、通过eslint插件来实现自动修正一、本节内容VueCli脚手架自定认创建项目ESlint代码规范与修复ESlint自动修正插件二、VueCli自定义创建项目1.安装脚手架(已安装)npmi@vue/cli-g2.创建项目vuecreatehm-exp-mobile选项VueCLIv5.0.8?Pleasepickapreset:Default([Vue3]babel,eslint)Default([Vue2]babel,es
时间序列分析概念与时间序列分解模型定义：时间序列也称动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列分析大致可分成三大部分，分别是描述过去，分线规律和预测未来，本讲将主要介绍时间序列分析中常用的三种模型：季节分解指数平滑方法，ARIMA模型，并将结合SPSS软件对时间序列数据进行建模。核心：对未来一段时间的数据进行预测。时间序列数据： 基本概念两要素：时间要素，数值要素。 区分时期和时点时间序列：主要看含义是否可以相加eg近十年GDP是相加可得到的并且具有一定的意义，但近十小时温度相加起来并无意义。 时间序列分解：相当长一段时间内，指标的趋势。 不可预知和无规律（
🤵♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+目录一、实验背景1.1背景概述1.2实验目的二、数据描述2.1数据来源2.2变量介绍三、实验步骤3.1导入模块和数据3.2数据预处理3.2.1基本处理3.3.2数据清洗3.3探索性数据分析 3.3.1词云图绘制3.3.2评论极性判断3.3.3评论可读性 3.3.4评论阅读时间四、实验总结源代码一、实验背景1.1背景概述 数据成为新时代企业不可或缺的资产，不同行业、不同领域的公司都越来越注重数据在公司运营中发挥的作用，从谷歌
深入探索Pandas：读写JSON文件的终极指南与实战技巧read_json、to_json在数据分析和处理过程中，JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种常见的数据格式。Pandas库提供了方便而强大的工具，使得读取和写入JSON文件变得十分简便。在本文中，我们将深入探讨Pandas的read_json和to_json方法，介绍它们的参数，并通过实际代码示例演示它们的用法。1.Pandas的read_json方法read_json方法允许我们从JSON文件中读取数据，并将其转换为PandasDataFrame。以下是该方法的常见参数说明：path_or_buf:JS
目录摘要IABSTRACTII第1章项目引言11.1项目背景11.2国内研究现状11.3研究内容21.4论文结构2第2章项目框架32.1HADOOP框架32.2HBASE框架42.3HIVE框架52.4SPARK框架6第3章项目设计73.1数据采集73.1.1爬虫简介73.1.2爬虫设计73.2数据清洗103.1.1数据清洗简介103.2.2数据清洗设计113.3数据存储113.3.1数据存储简介113.3.2数据存储设计123.4预测算法123.1.1预测算法简介123.4.2预测算法设计133.5分词算法133.5.1分词简介133.5.2分词设计143.6数据呈现153.6.1数据呈现简
问题 生产环境频繁报警。查询跨度91天的数据，请求耗时已经来到了30+s。报警的阈值为5s。我们期望值是5s内，大于该阈值的请求，我们认为是慢查询。这些慢查询，最终排查，是因为走到了历史集群上。受到了数据迁移的一定影响，也做了一些优化，最终从30s提升到5s。背景查询关键词简单，为‘北京’单次仅检索两个字段查询时间跨度为91天，覆盖数据为450亿数据问题分析使用profle分析，复现监控报警的语句，确实慢。集群分片太多，这里放一个分片的内容。{"id":"[YWAxM5F9Q0G1PXfTtYZKkzQ][_20230921-000001][3]","searches":[{"query
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2024年有三AI-CV高阶-项目实战组正式发布！有三AI已经推出了CV初-中-高级培养计划（原名有三AI-CV季划），这是我们的终身计算机视觉学习小组。该培养计划具有以下特点：【系统性】配套有非常完备的理论与实践【永久性】不限制学习期限，一直有效【成长性】内容保持更新，不额外收费【专业性】原创书+视频讲解+真实项目锻炼【丰富性】数千页PPT，文档，项目等【权威性】工业界资深背景辅导老师，弱运营属性什么是有三AI-CV高阶-项目实战组这是我们最高等级的CV学习小组，表示对参与者有更高的基础要求。在这个小组里，我们不再去系统性地学习深度学习与计算机视觉的基础理论知识，而是假设大家已经有了非常好的
