我想测量用户在页面上花费的时间(以秒为单位的整数或以分钟为单位的float)。我知道有一个卸载事件，当他们离开页面时我可以触发该事件。但是如何获得他们已经在那里度过的时间呢？ 最佳答案 公认的答案很好，但是(作为替代)我已经将一些工作放入一个小型JavaScript库中，该库可以计算用户在网页上停留的时间。它有一个额外的好处，可以更准确地(虽然不是完美地)跟踪用户实际与页面交互的时间。它忽略了用户切换到不同选项卡、闲置、最小化浏览器等的时间。接受的答案中建议的GoogleAnalytics方法有一个缺点(据我所知)，它只检查你的新请
我正在实现一个算法，想测量它的时间和内存消耗。为了帮助我，我编写了自己的测量实用程序，它从/proc/[pid]/stat读取用户和系统消耗的时间量，以及虚拟内存和驻留集峰值大小。(我不是100%清楚这两个内存统计数据之间的区别，但这不是手头的问题。)到目前为止一切顺利，但随之而来的是第三方实现，我希望将其与我自己的程序进行比较。由于我不想摆弄它的来源，我无法使用我自己的测量程序来收集有关其效率的数据(我也许可以，但这需要我重新考虑我的测量方案)。所以我发现/usr/bin/time也采取了这些措施。当我比较输出时，我发现/usr/bin/time确实报告了与我自己的工具相同的时间使用
我有一些在Linux上使用PThreads的线程代码，我怀疑它们正在遭受过度的锁争用。我可以使用哪些工具来衡量这一点？Solaris有DTrace和plockstat。Linux上有类似的东西吗？(我知道最近有一个用于Linux的DTrace端口，但它似乎还没有准备好迎接黄金时段。) 最佳答案 mutrace是工具:http://0pointer.de/blog/projects/mutrace.html它易于构建、安装和使用。 关于c-如何衡量互斥量争用？，我们在StackOverfl
我正在制作一个测验系统，当测验制作者将问题插入问题库时，我将检查数据库中是否存在重复/非常相似的问题。测试MySQL的MATCH()...AGAINST()，当我针对100%相似的字符串进行测试时，我得到的最高相关性是30+。那么相关性究竟是什么？引用manual:Relevancevaluesarenon-negativefloating-pointnumbers.Zerorelevancemeansnosimilarity.Relevanceiscomputedbasedonthenumberofwordsintherow,thenumberofuniquewordsinthatr
我正在构建一个开源项目，该项目将衡量各种Facebook广告的点击率差异是否显着。从http://adwords.google.com/support/aw/bin/answer.py?hl=en&answer=167743中汲取灵感我写了下面的ruby代码(假设任何没有定义的方法完全按照他们说的去做)。点击率定义为点击广告的人数与看到该广告的人数之比。#**exponentiation#*multiplication#/divisiondefstandard_deviation(experiment_ctr/(control_ctr**3)*(no_of_clicks_for_c
我正在尝试使用gotest-cover来衡量我正在构建的服务的测试覆盖率。它是一个RESTAPI，我正在通过旋转它、发出测试HTTP请求并查看HTTP响应来对其进行测试。这些测试不是服务包的一部分，gotoolcover返回0%的测试覆盖率。有没有办法获得实际的测试覆盖率？我希望在给定端点上的最佳案例场景测试能够覆盖特定端点处理程序的至少30-50%的代码，并通过添加更多常见错误测试来进一步改进这一点。 最佳答案 我被指向了-coverpkg指令，它可以满足我的需要-测量特定包中的测试覆盖率，即使测试使用了这个包而不是它的一部分。例
我正在尝试使用gotest-cover来衡量我正在构建的服务的测试覆盖率。它是一个RESTAPI，我正在通过旋转它、发出测试HTTP请求并查看HTTP响应来对其进行测试。这些测试不是服务包的一部分，gotoolcover返回0%的测试覆盖率。有没有办法获得实际的测试覆盖率？我希望在给定端点上的最佳案例场景测试能够覆盖特定端点处理程序的至少30-50%的代码，并通过添加更多常见错误测试来进一步改进这一点。 最佳答案 我被指向了-coverpkg指令，它可以满足我的需要-测量特定包中的测试覆盖率，即使测试使用了这个包而不是它的一部分。例
0.简介PCL作为目前最为强大的点云库，内部存在有大量集成好的算法。而对于数据量大、非同源、含大量噪声且部分重叠的激光点云与影像重建点云，其稀疏程度、噪声程度等不同，非重叠区域的面积很大。真实场景的点云尤其是影像重建点云噪声较多，提取的法向量误差也很大，有的时候NDT和ICP并不能形成良好的匹配，这个时候我们该怎么样评估通过IPC或NDT算出的变换矩阵来估算出算法的精度呢？这个时候就需要通过均方根误差以及重合度来综合评判结果了。1.从Cloudcompare对点云配准进行了解Cloudcompare是一个开源的免费点云处理软件，可以实现常用的点云处理功能，使用也是简单方便。官网网址为http:
0.简介PCL作为目前最为强大的点云库，内部存在有大量集成好的算法。而对于数据量大、非同源、含大量噪声且部分重叠的激光点云与影像重建点云，其稀疏程度、噪声程度等不同，非重叠区域的面积很大。真实场景的点云尤其是影像重建点云噪声较多，提取的法向量误差也很大，有的时候NDT和ICP并不能形成良好的匹配，这个时候我们该怎么样评估通过IPC或NDT算出的变换矩阵来估算出算法的精度呢？这个时候就需要通过均方根误差以及重合度来综合评判结果了。1.从Cloudcompare对点云配准进行了解Cloudcompare是一个开源的免费点云处理软件，可以实现常用的点云处理功能，使用也是简单方便。官网网址为http:
性能检测分析方法-时间、空间衡量方法Python自带模块importtime点击查看代码#仅仅是示范time模块的用法，此段不能直接运行，运行请看测试项目源码importtimedefmeasure_runtime(func):time_start=time.time()func()time_end=time.time()print(time_end-time_start)measure_runtime(lambda:out_Sorted_list("插入排序","InsertSort"))importtimeit点击查看代码#仅仅是示范timeit模块的用法，此段不能直接运行，运行请看测试项
