我目前正在为个人项目开发PHPMVC框架。在开发框架时，我有兴趣通过实现不同的优化技术来查看任何显着的性能。我已经实现了一个原始的BenchMark类来记录mircotime。问题是我没有执行时间的引用框架。我非常接近这个项目的开始，有一个数据库连接和一些查询但没有输出(禁止一些调试文本和BenchMark日志)。我的当前执行时间为0.01917秒。我原以为会更低，但正如我之前所说，我没有引用框架。我很欣赏在判断性能时需要考虑很多变量，但我希望找到某种度量标准a)衡量性能的技术，例如每秒请求数和b)例如比较结果；“标准”网络服务器上的“中等”大小的PHP应用程序将如何执行。我理解“适度
我正在尝试使用CloudWatchAPI从EC2实例中获取CPU统计信息:http://docs.aws.amazon.com/AWSJavaSDK/latest/javadoc/com/amazonaws/services/cloudwatch/AmazonCloudWatchClient.html我有以下代码，但它返回一个空结果，即使实例ID、AWS访问和secretkey是正确的。我可以在CloudWatchUI上看到该实例的CPU利用率，但似乎无法在下方获取它？我使用的是AWSSDK1.9.0版。非常感谢任何帮助。importjava.util.Date;importcom.a
我们只想在我们的spring-boot应用程序中使用micrometer的一些给定指标。我们在文档中找到以下代码片段。这应该默认禁用所有指标，并且应该使我们能够创建可能指标的白名单。SpringblogaboutMicrometermetricsmanagement.metrics.enable.root=falsemanagement.metrics.enable.jvm=true问题是，它不起作用。所有现有指标都写入我们的Graphite实例。我们已经找到了解决方法，但我们想在我们的属性文件中编辑我们的指标。这是我们目前的解决方法:@Configurationpublicclass
在Maven中是否可以使用某些东西来自动执行这种检查？我看到了checkstyle和PMD，但没有找到此功能。基本上，如果有类A而没有ATestCase，我希望构建失败。我知道，这不是一个严格的检查，可以通过只创建类轻松绕过，但目前这就足够了。 最佳答案 你在找什么正如JensPiegsa指出的那样，您正在寻找的是一种可以显示测试覆盖率的工具，换句话说，就是您测试使用的代码百分比。它允许您以比(至少按类测试)更可靠的方式查看您的代码测试了多少。您可以使用Cobertura，它很好地集成在Maven中:http://mojo.code
我将SpringBoot执行器用作内部API，另一个API使用它来监视SpringBoot应用程序。问题是您必须查询每个属性。IE。/actuator/metrics/jvm.memory.used因此对于每个GET请求，我必须发出多个请求(有多少指标就有多少)。是否可以一次性全部查询？ 最佳答案 你没有开箱即用的springboot提供的api，但如果你愿意，你可以很容易地做到这一点。您需要使用框架在查询/metricsapi时使用的端点MetricsEndpoint。您需要在您的服务中@Autowire它，然后您可以使用它通过l
如何使用JMH计算CPU时间和内存量？例如，我有:代码:@State(Scope.Thread)@BenchmarkMode(Mode.All)publicclassJMHSample_My{intx=1;inty=2;@GenerateMicroBenchmarkpublicintmeasureAdd(){return(x+y);}@GenerateMicroBenchmarkpublicintmeasureMul(){return(x*y);}publicstaticvoidmain(String[]args)throwsRunnerException{Optionsopt=new
我是Java新手。在探索监控Cassandra的方法时，我发现(https://cassandra.apache.org/doc/latest/operating/metrics.html)“Cassandra中的指标是使用Dropwizard指标库管理的”。然而，在几个地方我读到了CodahaleMetrics，这让我对两者之间的区别/关系感到困惑。这些不同的库是在做同样的事情，还是所谓的dropwizard指标以前被称为Codahale指标？ 最佳答案 Metrics库随着所有权的易主而改变了它的包命名yammer->codah
我在SpringBoot2版本2.0.0-RELEASE中使用新的MicroMeter指标。通过/actuator/metrics/{metric.name}端点发布指标时，我得到以下信息:对于DistributionSummary:"name":"sources.ingestion.rate","measurements":[{"statistic":"COUNT","value":5},{"statistic":"TOTAL","value":72169.44162067816},{"statistic":"MAX","value":17870.68010661754}],"ava
目录一、基本概念二、ROC曲线三、AUROC（AUC指标）四、实例介绍4.1公式实现4.2代码实现一、基本概念真阳性（TP）：判断为真，实际也为真；伪阳性（FP）：判断为真，实际为假；伪阴性（FN）：判断为假，实际为真；真阴性（TN）：判断为假，实际也为假；TPR（真阳性率）：在所有实际为真的样本中，被正确预测为真的概率：TPR=TPTP+FNTPR=\frac{TP}{TP+FN}TPR=TP+FNTPFPR（伪阳性率）：在所有实际为假的样本中，被错误预测为真的概率；FPR=FPFP+TNFPR=\frac{FP}{FP+TN}FPR=FP+TNFP二、ROC曲线ROC曲线：接受者操作特
继去年上半年一鼓作气研究了几种不同的模版匹配算法后，这个方面的工作基本停滞了有七八个月没有去碰了，因为感觉已经遇到了瓶颈，无论是速度还是效率方面，以当时的理解感觉都到了顶了。年初，公司业务惨淡，也无心向佛，总要找点事情做一做，充实下自己，这里选择了前期一直想继续研究的基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化。 在前序的一些列文章里，我们也描述了我从linemod模型里抽取的一种相似度指标用于形状匹配，个人取名为离散夹角余弦，其核心是将传统的基于梯度点积相似度的的指标进行了离散化： 传统的梯度点积计算公式如下： 对于任意的两个点，通过各自的梯度方向，按照上述公式可计算出他们的
