几个脚本文件很重要! Lumerical仿真流程: 一.DEVICE: (1).建模并且运行完之后,在脚本提示符下键入以下脚本行以运行plotDopingProfile.lsf如图1(文件名如果索引不到的话就可以把文件直接用notepad++打开,然后把代码直接输入到device中script脚本中 如图2)脚本文件并生成下图 如图3: (图2) (图1) (图3) (2).仿真结束后,设置为以21个步骤施加0.5 V至1.2 V的电压扫描.运行模拟后,可以通过从CHARGE对象上下文菜单中选择

SAP前台显示无损耗 FP前台显示有损耗 回写也有损耗 检查:从SAP取数到FP表是没有损耗 1132物料编码的主数据也是没有损耗 检查:FP_MO2SAP存储过程

请问怎么在Analysis中过滤掉思考时间? 在Analysis上放"help"下有个漏斗状的图标,鼠标放上去后显示“Apply filter on sunmmary page”,点击此按钮.在弹出框中拉到最下方,有一个选项:Think Time,在Values中有一个下拉选项“Include Think Time” ,去掉前面的勾选项即可. http://wenku.baidu.com/view/8ba2121ec281e53a5802fff2.html 事务响应时间包括:函数自身,

日常写SQL中可能会有一些小细节忽略了导致整个sql的性能下降了好几倍甚至几十倍,几百倍.以下这个示例就是mysql语句中的一个单引号('')引发的性能耗损,我相信很多朋友都遇到过,甚至还在这样写. 先看下我的表结构: CREATE TABLE `d_sku` ( `id` varchar() NOT NULL, `commodity_id` varchar() DEFAULT NULL, `counts` ) DEFAULT NULL, `price` ,) DEFAULT NULL, `st

参照:基于Mininet测量路径的损耗率 在SDN环境中,可以利用控制器来测量特定路径的损耗率,在本实验中,基于Mininet脚本,设置特定的交换机间的路径损耗速率,然后编写POX脚本,实现对路径的损耗率的测量. 实验介绍(参照原文): 在该环境下,h0向h1发送数据包,由于在mininet脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0-s0-s1-h1).这里假设控制器预先知道网络拓扑,所以我没有显示发现网络的代码以及其他相关代码.控

芯片172没有扣减损耗, 取数:SAP_STPO的AUSCH   IN_BOM_DETAILS:耗损比例COMPONENT_YIELD_UOM   存储过程FP_MO2SAP:supplydmdpegplan到out_mo_item里面扣减耗損邏輯     下午回写后比对 select O.PRODUCTIONORDID,O.ITEM,O.qtyper ,S.qtyallocated from out_mo_item O join ABPPMGR.supplydmdpegplan S on O.

基于Mininet测量路径的损耗率 控制器采用POX,基于OVS仿真 Mininet脚本 创建Node mininet.node Node 创建链路连接 mininet.link TCLink 设置intf link.intf1 link.intf2 node.intf1.setMAC() 配置HOST node.setIP() 配置vswitch bridge node.cmd("ovs-vsctl addr-br dp0") 设置controller contrller -v pt

关于spinlock 我们在知道什么是spinlock之前,还需要知道为什么需要这个spinlock?spinlock本质就是锁,提到锁,我们就回到了多线程编程的混沌初期,为了实现多线程编程,操作系统引入了锁.通过锁能够保证在多核多线程情况下,对临界区资源进行保护,从而保证操作数据的一致性. 锁 那么我们来温习下操作系统中5个知名的锁概念,每个技术都有适合自己的应用场景,此处引入介绍不再进一步深入展开. 信号量(Semaphore) Linux中的信号量是一种睡眠锁.如有一个任务试图获得一个已被

实验原理 在SDN环境中,控制器可以通过对交换机下发流表操作来控制交换机的转发行为,此外,还可以利用控制器测量路径的损耗率.在本实验中,基于Mininet脚本,设置特定的交换机间的路径损耗速率,然后编写POX脚本,实现对路径的损耗率的测量. 拓扑图: 在该环境下,h0向h1发送数据包,由于在mininet脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0-s0-s1-h1).这里假设控制器预先知道网络拓扑,所以我没有显示发现网络的代码以及其

在编写完成一个程序后,大家都比较关心程序的性能如何,想把程序优化得更好.很多时候凭个人直觉来优化程序是件非常不靠普的事情,即使你是一个优秀的开人员也很难准确地判断程序中那些出现问题.VS2010提供了性能分析工具就能轻松地帮我们解决这一事情. 假设现在写了一个组件,很想知道组件和代码的性能情况.这个可以简单地写一个测试程序. class Program { static List<Expression> mExpressions = new List<Expression>();

前端时间参与了一次业务线排障,是接口服务并发性能比较差,性能损耗大的问题,我经过几次研究分析和压测,确定了故障源是@PathVariable耗时过长引起的. @PathVariable使用形式: @RequestMapping(value = "/api/test/{appCode}/queryUserByUserId", method = RequestMethod.GET)@ResponseBodyString queryUserByUserId(@PathVariable(nam

上个月在 @polaris @轩脉刃 的全栈技术群里看到一个小伙伴问 “说 defer 在栈退出时执行,会有性能损耗,尽量不要用,这个怎么解?”. 恰好前段时间写了一篇 <深入理解 Go defer> 去详细剖析 defer 关键字.那么这一次简单结合前文对这个问题进行探讨一波,希望对你有所帮助,但在此之前希望你花几分钟,自己思考一下答案,再继续往下看. 测试 func DoDefer(key, value string) { defer func(key, value string) { _

1 实验目的 熟悉Mininet自定义拓扑脚本的编写与损耗率的设定: 熟悉编写POX脚本,测量路径损耗速率 2 实验原理 在SDN环境中,控制器可以通过对交换机下发流表操作来控制交换机的转发行为,此外,还可以利用控制器测量路径的损耗率.在本实验中,基于Mininet脚本,设置特定的交换机间的路径损耗速率,然后编写POX脚本,实现对路径的损耗率的测量 3 实验内容 这是本实验的拓扑图,在该环境下,h0向h1发送数据包,由于在mininet脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失一些包,本次实验的

实验目的 在实验 2 的基础上进一步熟悉 Mininet 自定义拓扑脚本,以及与损耗率相关的设 定:初步了解 Mininet 安装时自带的 POX 控制器脚本编写,测试路径损耗率. 实验任务 h0 向 h1 发送数据包,由于在 Mininet 脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中 会丢失一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0- s0-s1-h1).这里假设控制器预先知道网络拓扑.控制器将向 s0 和 s1 发送 flow_stats_request,当控制器接收到来自

一.实验目的 在实验 2 的基础上进一步熟悉 Mininet 自定义拓扑脚本,以及与损耗率相关的设定: 初步了解 Mininet 安装时自带的 POX 控制器脚本编写,测试路径损耗率. 二.实验任务 h0 向 h1 发送数据包,由于在 Mininet 脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失 一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0-s0-s1-h1).这里 假设控制器预先知道网络拓扑.控制器将向 s0 和 s1 发送flow_stats_request,当控制 器接收

一.实验目的 在实验 2 的基础上进一步熟悉 Mininet 自定义拓扑脚本,以及与损耗率相关的设定;初步了解 Mininet 安装时自带的 POX 控制器脚本编写,测试路径损耗率. 二.实验任务 h0 向 h1 发送数据包,由于在 Mininet 脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0-s0-s1-h1).这里假设控制器预先知道网络拓扑.控制器将向 s0 和 s1 发送flow_stats_request,当控制器接收到来自

验 3:Mininet 实验--测量路径的损耗率 一.实验目的 在实验 2 的基础上进一步熟悉 Mininet 自定义拓扑脚本,以及与损耗率相关的设定:初步了解 Mininet 安装时自带的 POX 控制器脚本编写,测试路径损耗率. 二.实验任务 h0 向 h1 发送数据包,由于在 Mininet 脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0-s0-s1-h1).这里假设控制器预先知道网络拓扑.控制器将向 s0 和 s1 发送flow

随着容器技术的发展成熟,越来越多的组件迁移到容器,在技术迁移过程中,数据库,游戏,AI 这些组件对容器网络性能(时延,吞吐,稳定性)提出了更高的要求.为了得到更优的时延和吞吐表现,各大云厂商都在致力于缩短节点内容器的网络访问链路,让数据包能尽可能快地转发到容器网卡. 腾讯云容器服务 TKE 借助智能网卡推出下一代容器网络方案,该方案实现了一个 Pod 独占一张弹性网卡,不再经过节点网络协议栈(default namespace),极大缩短了容器访问链路,缩短了访问时延,并使 PPS 可以达到整机

3.2 考虑电感铜损 可以拓展图3.3的直流变压器模型,来对变换器的其他属性进行建模.通过添加电阻可以模拟如功率损耗的非理想因素.在后面的章节,我们将通过在等效电路中添加电感和电容来模拟变换器动态. Fig 3.3 DC transformer 让我们来考虑下Boost电路中电感的铜损.实际电感器会表现出两种功率损耗:(1)由导线电阻导致的铜损:(2)由磁芯中的磁滞和涡流导致的磁芯损耗.图3.5给出了使用电感器与电阻\(R_{L}\)串联的结构描述了适合电感器铜损的模型.所以实际电感就是包含理想

3.3 等效电路模型的构建 接下来,让我们完善直流变压器模型来解决变换器的损耗问题.这将使用众所周知的电路分析技术来确定变换器的电压,电流和效率. 在前面的章节,我们利用电感伏秒平衡和电容电荷平衡得到了式(3.11)和式(3.13),这里我们重写: \[<v_{L}> = 0 =V_{g} - IR_{L} -D^{'}V \\<i_{C}> = 0 =D^{'}I - \frac{V}{R} \tag{3.15} \] 这些方程表明,电感电压与电容电流的直流分量为0.与其像上一节