我有一个Rails应用程序,它广泛使用缓存,我想知道应用程序中不同位置的缓存命中率。低命中率的地方显然需要注意。但首先要测量! 为了获得真实的数据,我使用石墨统计组合和采用统计仪器宝石的定制达利仪器。应用程序中的所有键都采用的形式,因此我在石墨中获得了以下指标: stats.cache.place1.hits stats.cache.place1.misses stats.cache.place2
问题内容: 我不是PHP开发人员,但我在很多地方都看到人们似乎把它当作瘟疫之类。为什么? 问题答案: 表示通过GET或POST传递的所有变量都可以作为脚本中的全局变量使用。由于访问未声明的变量不是PHP中的错误(这是警告),因此可能导致非常讨厌的情况。考虑一下,例如: 这本身不是一件坏事(精心设计的代码不应生成警告,因此不应访问可能未声明的变量(并且出于相同原因也不 需要 )),但是PHP代码通常
问题内容: IDLE是我最喜欢的Python编辑器。它提供了非常漂亮和直观的Python shell,它对单元测试和调试非常有用,并且还提供了一个简洁的调试器。 但是,在IDLE下执行的代码异常缓慢。 疯狂是指慢 三个数量级 : 重击 需要0.052秒, 闲 需要: 大约慢了2000倍。 有什么想法或想法可以改善这一点吗?我想这与后台调试器有关,但是我不确定。 亚当 问题答案: 问题是文本输出而不
我正在分析处理数百万条消息的两种设计之间的差异。一种设计使用多态,另一种不使用——每个消息都将由多态子类型表示。 我已经使用 VTune 分析了这两种设计。高级摘要数据似乎很有意义 - 与使用IF语句实现的非多态版本相比,多态设计具有更高的“分支误判”率,更高的CPI和更高的“ICache未命中”率。 多态设计有一行源代码,如下所示: 这被称为数百万次(其中子类型每次都改变)。由于分支目标预测失误
随着我们的树数据结构的实现完成,我们现在看一个例子,说明如何使用树来解决一些真正的问题。在本节中,我们将讨论分析树。 分析树可以用于表示诸如句子或数学表达式的真实世界构造。 Figure 1 Figure 1 展示了一个简单句子的层次结构。 将句子表示为树结构允许我们通过使用子树来处理句子的各个部分。 Figure 2 我们还可以表示诸如 ((7 + 3)*(5-2)) 数学表达式作为分析树,如
事件分析 例行导出服务
我们知道 Web 应用中我们用的最多的就是数据库操作,而 model 层一般用来做这些操作,我们的 bee new 例子不存在 Model 的演示,但是 bee api 应用中存在 model 的应用。说的简单一点,如果您的应用足够简单,那么 Controller 可以处理一切的逻辑,如果您的逻辑里面存在着可以复用的东西,那么就抽取出来变成一个模块。因此 Model 就是逐步抽象的过程,一般我们会
提示 视频 PPT 下载 Ping 程序是用来探测主机到主机之间是否可通信,如果不能 Ping 到某台主机,表明不能和这台主机建立连接。 当我们要检查网络状况的时候,就总喜欢 Ping 一下百度,检测网络到底通不通。但是这一个看似简单的命令 Ping,到底涉及了什么协议,数据又经历了什么样的路程,我们今天就来看一看。一次完整的 Ping 过程其实涉及很多协议,如 DNS,UDP,ARP,ICMP
1. 简介 关联分析,顾名思义用于计算两个要素之间的相关性。 在增长黑客的诸多经典案例中,facebook 的“A-Ha Moment”为人所知。Facebook 通过挖掘发现新用户在前10天内至少添加7个好友时,最可能在次周留存。这里“前10天添加7个好友”即为 facebook 用户增长的“A-Ha Moment”,也切实的指导了 facebook 后续用户增长的运营与产品方向。 纯人力的“A
1. 简介 留存分析是分析用户黏性、活跃度的重要方法。主要用来分析某一群组用户(通常为某批新用户)中再次产生指定行为的人数和比例。随着获客成本逐年递增,留存分析变得越来越重要,做好留存分析,才能为网站带来持续的流量增长。同时对流失用户针对性的调整推广/产品策略,也可以有效提高产品推广的ROI。 2. 使用说明 2.1 选择初始条件 选择一个事件作为初始条件,点击事件名称前的漏斗图标可以为该事件添加
1. 简介 漏斗模型主要用于分析多步骤过程中每一步的转化与流失情况。您可以使用漏斗分析工具来分析网站中某些关键路径的转化率,以确定整个流程的设计是否合理,是否存在优化空间等。同时,您可以在关键路径中找出流失人群进再分析、再挽回、再投放。另外,通过用户对比,或者按某个维度分组,能够精确定位问题,针对性地改善产品策略。 2. 使用说明 2.1 新建漏斗 点击【分析云】左侧导航栏的【漏斗分析】,点击“新
1. 简介 事件,是用户在您产品上的行为,如“浏览页面”、“点击元素”、“下单”、“搜索”、“咨询”等。 属性,用来描述事件的具体特征,在事件分析里表现为“按维度查看”,也就是从什么视角来细分查看指标。比如属性是:商品名称、店铺名称,对于“下单”事件,您可以按“商品名称”、“店铺名称”的维度来拆分查看下单次数。 要对事件进行数据分析,首先需要构建事件指标。构建事件指标是将事件进行指标化、数据化的过
内容分析报告可了解网站的哪些部分效果理想、哪些页面最受欢迎,找出网站上的热门内容以及隐藏的价值。 通过了解用户访问网站上的各个网页的频率、停留的时间,并据此为客户营造更佳的体验。
周月分析分为六部分:设备筛选 、 最近24月分析、 周分析 、 最近24月分析表 、 最近7天分析表 和 所有时间周分析表 1.设备筛选 可在顶部选择全部设备,或者电脑端、移动端进行分析数据 2.最近24月分析(趋势图) 以最近24个月为单位,查询最近24个月内的流量月段分析情况,趋势图能直观反映各变量的变化趋势 如有需要,亦可点击下载当前报表及更多数据下载,将报表下载到个人电脑,以供存档及分
日段分析分为五部分:设备筛选 、 最近31天分析、 所有时间日分析 、 最近31天分析表 和 所有月份31天分析表 1.设备筛选 可在顶部选择全部设备,或者电脑端、移动端进行分析数据 2.最近31天分析(趋势图) 1)以最近31天为单位,查询最近31天内的流量日段分析情况,趋势图能直观反映各变量的变化趋势 2)底部含前30天平均值,展示对应指标平均数值 2)如有需要,亦可点击下载当前报表及更