python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

垃圾回收曲线,波峰和波谷一直上升.正常是波峰波谷在同一水平线上,可以想象如果程序继续运行下去,老年代内存回收后也不断上升,当达到老年代满了的时候,就会报内存溢出错误. 用jmap -histo pid去看堆内存的使用情况,或者用jmap -dump去dump堆内存,然后用MAT去分析dump下来的内存看是哪个方法或者对象导致的内存无法回收.

Serverless适用的两大场景 场景一:应用负载有显著的波峰波谷 Serverless化与否的评判标准并不是公司规模的大小,而是其业务背后的具体技术问题,比如业务波峰波谷明显,如何实现削峰填谷.一个公司的业务负载具有波峰波谷时,机器资源要按照峰值需求预估:而在波谷时期机器利用率则明显下降,因为不能进行资源复用而导致浪费. 业界普遍共识是,当自有机器的利用率小于30%,使用Serverless后会有显著的效率提升.对于云厂商,在具备了足够多的用户之后,各种波峰波谷叠加后平稳化,聚合之后资源复用

题目链接:http://begin.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1328 题意: 给你一个长度为n的正整数序列. 可以选任意个数字,只能从左往右选. 偶数步答案加上这个数,奇数步减去这个数. 问你最大答案. 题解: 对于一个递减区间,只能加上最高,减去最低,在中间部分不可能有操作(会使答案减小). 例如: [0,4]段单调递减. 如果加上a[0],减去a[4],则在[0,4]这段区间内不可能再有任何有用的选择. 所以贪心策略: 找出每一个递减区间,加

一般的步骤就是上面这些,总的来说分为三部分,去除背景,分割字符,识别. 去除背景可以通过灰度化,二值化,去噪,倾斜度校正等(一般来说灰度化和二值化都是需要的,去噪和倾斜度看情况) 安装PIL工具,下载的地址是:http://www.pythonware.com/products/pil/,pytesser的使用需要PIL库的支持. 接着下载pytesser,下载的地址是:http://code.google.com/p/pytesser/downloads/list 由于code.google.

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:陈杰,腾讯云架构平台部技术专家 近年来,互联网服务从一开始的物理服务器托管,虚拟机,容器,发展到现在的云函数,逐步无服务器化,如下表所示.程序员逐步聚焦于最核心的业务逻辑开发,解放了生产力,显著提升了服务上线效率. 云函数带来了真正的计算服务,如下表所示,类比腾讯云COS对象存储,SCF以函数为单位封装计算,按需调度执行,无须关心函数的自动扩缩容,故障容灾等,无任何闲置成本. 云函数给用户带来的价值主要4点: 简化架构:函数粒度的微服

本文来自腾讯云技术沙龙,本次沙龙主题为Serverless架构开发与SCF部署实践 演讲嘉宾:黄文俊,曾负责企业级存储.企业级容器平台等产品的架构与开发,目前主要负责SCF腾讯无服务器云函数产品相关.对容器平台.微服务架构.无服务器架构以及DevOps等多种热门技术领域均有涉猎. 大家好,自我介绍一下,目前我是腾讯云无服务器云函数产品负责人.我做了很多年后端开发.今天是从一个程序员角度讲解一下我们怎么样用Serverless架构. 我将本次讲解分为几块:第一,Serverless架构介绍:第二,

一站式学习Wireshark(一):Wireshark基本用法 2014/06/10 · IT技术 · 4 评论 · WireShark 分享到: 115 与<YII框架>不得不说的故事—扩展篇 sass进阶篇 IOS基础教程之界面初体验 Spring事务管理 原文出处: EMC中文支持论坛   欢迎分享原创到伯乐头条 按照国际惯例,从最基本的说起. 抓取报文: 下载和安装好Wireshark之后,启动Wireshark并且在接口列表中选择接口名,然后开始在此接口上抓包.例如,如果想要在无线网

摘要:开发者通过函数工作流,无需配置和管理服务器,以无服务器的方式构建应用,便能开发出一个弹性高可用的后端系统.托管函数具备以毫秒级弹性伸缩.免运维.高可靠的方式运行,极大地提高了开发和运维效率,减小了运作成本. 函数工作流(FunctionGraph,FGS)是一项基于事件驱动的函数托管计算服务,托管函数具备以毫秒级弹性伸缩.免运维.高可靠的方式运行.通过函数工作流,开发者无需配置和管理服务器,只需关注业务逻辑,编写函数代码,以无服务器的方式构建应用,便能开发出一个弹性高可用的后端系统,并按实

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 作者: Zen Lin [摘要]Apache ServiceComb,正式诞生于2018年10月24日,从此一个以解决微服务问题为愿景的基金会项目进入大众的视野.近几年,微服务更多地暴露在国内技术圈的聚光灯下,成为技术社交.媒体和大会演讲的热点,华为云

目前深度学习应用广发, 其中 AI 推理的在线服务是其中一个重要的可落地的应用场景.本文将为大家介绍使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践,  其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程

时间序列数据库 (TSDB) https://www.jianshu.com/p/31afb8492eff 0.3392019.01.28 10:51:33字数 5598阅读 4030 背景 2017年时序数据库忽然火了起来.开年2月Facebook开源了beringei时序数据库:到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧

前言概述 本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程地址: https://github.com/awesome-fc/cat-dog

时间序列相似性度量方法 时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping).总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) .锁步度量是时间序列进行 "一对一"的比 较; 弹性度量允许时间序列进行 "一对多"的比较. 欧氏距离属于锁步度量. 在时间序列中,我们通常需要比较两端音频的差异.而两段音频的长度大部

理想汽车在 Hadoop 时代的技术架构 首先简单回顾下大数据技术的发展,基于我个人的理解,将大数据的发展分了4个时期: 第一个时期: 2006 年到 2008 年.2008 年左右,Hadoop 成为了 Apache 顶级项目,并正式发布了 1.0 版本,它的基础主要是基于谷歌的三驾马车,GFS.MapReduce.BigTable 去定义的. 第二个时期: 2009 年到 2013 年阶段.雅虎.阿里.Facebook 等企业对大数据的应用越来越多.2013 年底 Hadoop 正式发布 2

如上图所见,本文就是要实现上面那种效果. 由于最近AlloyTouch要写一个下拉刷新的酷炫loading效果.所以首选大波浪进度图. 首先要封装一下大波浪图片进度组件.基本的原理是利用Canvas绘制矢量图和图片素材合成出波浪特效. 本文的代码你可以在这里https://github.com/AlloyTeam/AlloyTouch/blob/master/refresh/wave/image_wave.html找到. 了解quadraticCurveTo quadraticCurveTo()

已经接触了一段时间的ACM(详见百度百科)了,每回刷杭电oj的题累了的时候,就喜欢去看Ranklist里面的排名,看看前面的牛人的格言,让自己有一点憧憬.有一天突然好奇杭电上的人做的总题数的数量与人数之间有怎样的分布规律,这样就可以知道大多数的人做了多少题就停了下来. 说干就干,我先用用java代码写了一个抓取上面Ranklist网页的程序到本地后,利用正则表达式解析内容并提取其中的数据,最后导入到数据库中.技术方面不想讲的太详细,只想说下其中遇到的问题. 抓取网页速度太慢.近两千个网页似乎抓取

Wireshark基本用法 抓取报文: 下载和安装好Wireshark之后,启动Wireshark并且在接口列表中选择接口名,然后开始在此接口上抓包.例如,如果想要在无线网络上抓取流量,点击无线接口.点击Capture Options可以配置高级属性,但现在无此必要. 点击接口名称之后,就可以看到实时接收的报文.Wireshark会捕捉系统发送和接收的每一个报文.如果抓取的接口是无线并且选项选取的是混合模式,那么也会看到网络上其他报文. 上端面板每一行对应一个网络报文,默认显示报文接收时间(相对

成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors). 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合.对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和(residual sum of squares)成本函数.就是让所有训练数据与模型的残差的平方之和最小. 我们用R方(r-squared)评估预测的效

因官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果.所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 配置优化 zookeeper.session.timeout默认值:3分钟(180000ms)说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间.当超时时间到后,ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除,HMaster收到移除通知后,会对这台server负责的region