stm32的can总线是在APB1上的,stm32f10x的主频是72Mhz,can外设时钟是36Mhz,stm32f2xx的主频是120Mhz,can外设时钟是30Mhz... STM32 APB1和APB2区别: APB2负责AD,I/O,高级TIM,串口1. APB1负责DA,USB,SPI,I2C,CAN,串口2345,普通TIM can总线电气特性 做一想要从车上测出can总线上的数据还不太容易. 于是我首先使用示波器(我使用的示波器型号是TDS 220)来找出汽车上can总线的接口,

一.开篇 在博客注册了三年,今天才决定写第一篇博客,警告自己不要懒!!! 二.关于ArcGIS JS 版本选择 在写这篇博客时ArcGIS JS 4.0正式版已经发布.它和3.x版本的不同是,Map不在是一个控件,而真的只是一张“图”,Map(4.0版本)需要在一个View里面来展示,在MapView里面就是一张平面图,在SceneView里面就一张三维地图.同一张地图在不同的View里面就可以呈现出不同的效果.但是4.0版本才是一个最初的版本,还有很多3.x有的功能没有被加入到其中.所以我打算

如果你对软测感兴趣,那么如何学习软件测试呢? 贴心小提示:以下内容,仅供参考,不挖坑 1:学习方式_职业教育选择观 ————SX的观点:成本 | 收益说,理性接受 软测产业服务链中,测试工程师重在于<服务>,关注于[成本|进度|效率|质量].对于学习方式选择职场教育,同样可以适合于“用尽可能低的成本获取相对高的收益”原则. 综上述,大家可以选择以(自学.职业培训.人脉资源)等方式,在自身已有基础上,选择适合自己的职业方向. 2:学习技能路线_仅建议———— 先入行,再提升深耕,适时扩展 数据库

QPS - query per secondTPS - transaction per second 不是特别关注,每个业务场景中事务标准是不一样的 Ⅰ.sysbench测试框架 Ⅱ.常用测试脚本 [root@VM_42_63_centos lua]# pwd /usr/local/src/sysbench-master/src/lua [root@VM_42_63_centos lua]# ll *.lua -rwxr-xr-x 1 root root 1446 Jun 27 02:35 bu

小优有话说: App Crash就像地雷. 你怕它,想当它不存在.无异于让你的用户去探雷,一旦引爆,用户就没了. 你鼓起勇气去扫雷,它却神龙见首不见尾. 你告诫自己一定开发过程中减少crash,少埋点地雷,但总是不得其法. 降低Crash率,需要的是技巧.工具.耐心与时间. 本文由腾讯天天P图测试团队现身说法,为你讲述他们将Crash率直降90%背后的故事,希望能为你“排雷”提供一些思路. PS:以后每周四记得关注这里哦!小优将为你精选“干货”,让腾讯的开发&测试大牛们陪你一起为提升产品质量!

导读 2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战.如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题. 高德业务规模 支撑一亿DAU的高德服务是什么体量?可能每个人的答案都不相同,这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍,我们有数千个线上应用,分别部署在全国各地多个机房中的数万台机器上. 这张图是高德业务核心链路的架构,从图中可以看出高德业务具有相当高的复杂性.当然

年初学习量化投资,一开始想自己从头写,还是受了C/C++的影响.结果困在了计算回测数据那里,结果老也不对,就暂时放下了.最近试了一下python的各个量化投资框架,发现一个能用的——pyalgotrade,重新开始吧.这是一个事件驱动型量化交易框架. 使用pyalgotrade的一大问题是数据获取,其支持从yahoo,谷歌等途径获得数据,但要获取A股数据比较麻烦.还是用tushare获取数据比较方便.但pyalgotrade并不直接支持tushare数据格式.网上有人介绍了将tushare数据转

量化系统投入实际使用之前,人们会希望提前测试交易的效果.这个期间往往涉及代码的改动和参数的调整.最常见的做法是将历史数据输入量化系统,让量化系统根据既定的交易逻辑进行操作,观察和分析交易结果,找到问题所在,调整量化系统,然后以此循环,直到效果达到预期为止. 该过程在业界被称为回测.回测是量化工作者常见的工作内容之一. Note 很遗憾的是,回测跟实盘交易永远存在差距,再好的系统也无法回避.现在市面上有几个开源的回测引擎框架,虽然减少了回测的开发工作量,但或多或少都存在回测的误差.在此,我们优先介

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

之前就有传出消息说腾讯要出微信企业号,百度直达号的发布间接敦促了微信企业号的开发进度,这不,企业号开始公测了.以下是微信π的消息.[微信企业号已开通账号超过10万 日均消息量超过100万条] 今日,微信正式开启微信企业号公测,目前公测版本面向所有用户,企业.政府及事业单位.社会化组织均可申请.企业进入http://qy.weixin.qq.com页面完成注册即可开通. 据微信企业号相关负责人介绍,微信企业号是微信为企业提供的移动应用入口,旨在帮助企业建立员工.上下游供应链与企业IT系统间的连接,

2015年10月30日 14:58:34 ab是apache自带的压测命令, 在其bin目录下边, 不仅可以压测Apache, 也可以测nginx或其他服务器 可以模拟上传post值 (-p, 与下边 -T 参数一块使用) 可以设置http头 content-type (-T, 上传文件是什么类型/什么编码) 可以设置任意头信息 (-H) 可以传递cookie (-C) 可以将结果输出为csv (-e) 可以使用代理(-X) 可以使用ssl (-Z指定加密算法, -f指定加密协议/版本)

11月3号晚上 10 点,微信公众平台发布公告,宣布微信小程序正式开放公测.此次小程序公测允许开发者将产品提交至微信公众平台审核,但是暂时不支持发布,也就是说普通消费者若想体验小程序,还需要等待一段时间. 什么人可以参与小程序公测? 微信小程序的公测暂时只开放给企业.政府.媒体.其他组织,个人微信公众号暂时无法参与小程序公测. 此次公测开放的内容包括: 开发支持:提供一系列工具帮助开发者快速接入并完成小程序开发: 开发文档:介绍小程序的开发框架.基础组件.API 及相关开发问题: 开发者工具:集

从压力测试说起 压力测试是确立系统稳定性的一种测试方法,通常在系统正常运作范围之外进行,以考察其功能极限和隐患.与功能测试不同,压测是以软件响应速度为测试目标的,尤其是针对在较短时间内大量并发用户的访问时,软件的抗压能力. 至于为什么产品或业务系统在通过功能测试后还需要进行压力测试,原因很简单,因为它重要,为什么重要?众所周知,响应速度是用户体验的核心指标之一. SmartBear 数据表明,如果 Amazon 的加载时间延长1秒,那么一年就会减少16亿美元的营收.用户与网站互动的过程中,如果加

这篇文章比较杂,其中包含三点:linux环境中测试网络速度,树莓派下载软件的源,部分我写好的脚本: 一.Linux 测网速 Linux 测网速: sar -n DEV 1 100 1代表一秒统计并显示一次 100代表统计一百次 使用ntop等工具,就更方便简单了,不过这个更灵活 P.S. sar在sysstat包 其他测试相关工具:http://blog.chinaunix.net/uid-20648944-id-2943611.html 或者:http://www.2cto.com/os/20

环境准备 linux centOS(工作环境) python3.4及以上 pip3 JDK8 git1.9及以上 gradle2.13级以上 准备过程中的坑 这些环境准备没什么太大问题,都是wget下来安装就行,唯一有一个python3安装的坑. 由于本人安装的是python3.6.1,pip3和setupTools都是集成在python安装包里的,比python2时代方便许多,当一切都井井有条后,pip3 install esrally,报出如下错误 Could not fetch URL h

作者: 阿布 阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载 abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook 之前的小节回测示例都是使用美股,本节示例A股市场的回测. 买入因子,卖出因子等依然使用相同的设置,如下所示: # 设置初始资金数 read_cash = 1000000 # 买入因子依然延用向上突破因子 buy_factors = [{'xd': 60, 'class': AbuFactorBuyBreak}, {'xd': 42, 'class': Abu

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

概述 单测是提升软件质量的有力手段.然而,由于编程语言上的支持不力,以及一些不好的编程习惯,导致编写单测很困难. 最容易理解最容易编写的单测,莫过于独立函数的单测.所谓独立函数,就是只依赖于传入的参数,不修改任何外部状态的函数.指定输入,就能确定地输出相应的结果.运行任意次,都是一样的.在函数式编程中,有一个特别的术语:"引用透明性",也就是说,可以使用函数的返回值彻底地替代函数调用本身.独立函数常见于工具类及工具方法. 不过,现实常常没有这么美好.应用要读取外部配置,要依赖外部服务获

jmeter命令行模式运行,实时获取压测结果 jmeter很小,很快,使用方便,可以在界面运行,可以命令行运行.简单介绍下命令行运行的方式: sh jmeter.sh -n -t my-script.jmx -R 10.6.5.31,10.6.5.35,10.6.5.36,10.6.5.37,10.6.5.72 -l 8.jtl 上面一条命令应该可以满足大部分需求. -n:使用命令行模式运行 -t:指定要运行的jmx脚本 -R:指定使用那些slave节点压测 -l:压测记录保存在哪里 使用-R指

一.jmeter 压测1.一般压测时间为10-15分钟就行,设置时间在调度器配置--持续时间中设置,例如:想压10分钟,则持续时间输入:600 1.线程数:发送请求的用户数,即并发数 2.Ram-up Period(in seconds):此处输入1,则指这1个线程要在1秒内全部启动 3.循环次数:如果勾选永远那么就一直循环.本例填写 的是60,也就是说60乘以线程数100,一共发送6000次请求.理论上这些请求会在60秒的时候发送完成.    但是受到机器配置和 当前网络的影响,通常这个数字要

背景 小米容器云平台,在构建云厂商集群时,需要通过HAProxy将云厂商LB流量从宿主机转到容器中,但对于HAProxy的性能没有把握.参考网上的一篇HAProxy压测文章,文章中提到HAProxy establish状态连接可以达到 400w,所以以此为目标,进行压测. 参考文章:文章地址 关键点 TCP计数器ListenOverflows大量增加 查看方法 cat /proc/net/netstat | awk '/TcpExt/ { print $21,$22 }' 原因 系统调用list