SV采用CRT的激励形式,而判断验证进度的标准也就是覆盖率(coverage). 覆盖率的两种指定形式:显式的,直接通过SV来指定出的,如SVA,covergroup. 隐式的,在验证过程中,随"register move"就可以由simulator得到的,如代码覆盖率等. 覆盖率类型:代码覆盖率---由仿真器直接提供,只能表示设计的冗余度,与spec关系不大.(toggle/expression/block) 功能覆盖率---与spec比较来发现,design是否行为正确,需要按ve

转载自:http://kmplayer.iteye.com/blog/575725 RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在[i,j]里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题 主要方法及复杂度(处理复杂度和查询复杂度)如下: 1.朴素(即搜索) O(n)-O(n) 2.线段树(segment tree) O(n)-O(qlogn) 3.ST(实质是动态规

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指: 对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在[i,j]里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题 主要方法及复杂度(处理复杂度和查询复杂度)如下: 1.朴素(即搜索) O(n)-O(n) 2.线段树(segment tree) O(n)-O(qlogn) 3.ST(实质是动态规划) O(nlogn)-O(1) 线段树方法: 线段树能在对数时间内在数组区间上进

本文转载自公众号 DBAplus社群 , 作者:谢麟炯 谢麟炯,唯品会大数据平台高级技术架构经理,主要负责大数据自助多维分析平台,离线数据开发平台及分析引擎团队的开发和管理工作,加入唯品会以来还曾负责流量基础数据的采集和数据仓库建设以及移动流量分析等数据产品的工作. 海量数据实时OLAP场景的困境 大数据 首先来看一下我们在最初几年遇到的问题.第一就是大数据,听起来好像蛮无聊的,但大数据到底是指什么呢?最主要的问题就是数据大,唯品会在这几年快速发展,用户流量数据从刚开始的几百万.几千万发展到现在

MongoDB开发规范 1.mongoDB库的设计mongodb数据库命名规范:db_xxxx禁止使用任何 " _ "(下划线)外的特殊字符 禁止使用数字打头的库名 数据库名最多为64字符 命名不能与系统库相同(admin.local.config) 2.mongoDB集合的设计mongodb集合命名规范:t_xxxx集合名全部小写 禁止使用任何 " _ "(下划线) 以外的特殊字符 禁止使用数字打头的集合名称 集合名称最多为 64字符 3.mongoDB文档的设计

2017-2018-2 20155231<网络对抗技术>实验五: MSF基础应用 实践目标 掌握信息搜集的最基础技能与常用工具的使用方法. 实验内容 (1)各种搜索技巧的应用 比如IP2Location 地理位置查询 查询了自己 IP路由侦查 工具:traceroute traceroute www.baidu.com 但是似乎命令不对,看了其他博客,上网搜了搜,是这个 (2)DNS IP注册信息的查询 通过DNS和IP挖掘目标网站的信息: 可以在MSF终端使用whois命令进行查询. msf

 Mysql慢查询和慢查询日志分析   众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的.下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化. 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like "%slow%"; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下   log-slow-queries 

如下图所示关系型数据,LinQ语句为:

20150715 Created By BaoXinjian

众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的.下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化.第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手开启慢查询日志mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/slowquery.log #

[等待事件]序列等待事件总结(enq: SQ - contention.row cache lock.DFS lock handle和enq: SV -  contention) 1  BLOG文档结构图 2  前言部分 2.1  导读和注意事项 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① 序列等待事件总结 ② enq: SQ - contention.row cache lock.DFS lock handle和enq: SV

这里主要写Action和Service. 先写Service层: 架构如下:

查询数据操作

外围信息收集: testfire.com IBM建立的测试网站 http://www.maxmind.com 查找一些网站的地理位置 http://searchdns.netcraft.com/ 查询网站的总体架构/业务应用等 http://www.ip-adress.com/reverse_ip/ 通过IP反查域名 Metasploit辅助模块暴力猜解网站目录brute_dirs.dir_listing.dir_scanner等 msf > use auxiliary/scanner/http

发现有一个工具mysqlsla,分析查询日志比 mysqldumpslow分析的会更清晰明了! 安装mysqlsla: 下载mysqlsla-2.03.tar.gz [root@yoon export]# tar -xvf mysqlsla-2.03.tar.gz [root@yoon export]# yum install *DBI* [root@yoon mysqlsla-2.03]# perl Makefile.PLCan't locate Time/HiRes.pm in @INC (

查询作业基本信息和作业执行情况 SELECT [jop].[job_id] AS '作业唯一标识符' ,[jop].[ name ] AS '作业名称' ,[dp].[ name ] AS '作业创建者' ,[cat].[ name ] AS '作业类别' ,[jop].[description] AS '作业描述' , CASE [jop].[enabled] THEN '是' THEN '否' END AS '是否启用' ,[jop].[date_created] AS '作业创建日期' ,

mysqlsla是一款帮助语句分析.过滤.和排序的功能,能够处理MySQL慢查询日志.二进制日志等.整体来说, 功能非常强大. 能制作SQL查询数据报表,分析包括执行频率, 数据量, 查询消耗等. 且该工具自带相似SQL语句去重的功能,能按照指定方式进行排序(比如分析慢查询日志的时候,让其按照SQL语句执行时间逆排序,就能很方便的定位出问题所在) + ------------- 安装mysqlsla慢查询日志分析工具 ------------- + yum -y install perl-Ext

开启Mysql慢查询来优化mysql 优化sql语句是优化数据库的一个很重要的方面,那么怎么发现那些耗时耗资源的sql语句呢,开启Mysql慢查询! 1.查看是否开启慢查询,默认情况下是关闭的.你的mysql最好在5.1版本以上 mysql> show variables like "%slow%"; +---------------------+--------------------------------------------------------- ---------

原文:[百度地图API]建立全国银行位置查询系统(五)--如何更改百度地图的信息窗口内容? 摘要: 酷讯.搜房.去哪儿网等大型房产.旅游酒店网站,用的是百度的数据库,却显示了自定义的信息窗口内容,这是如何实现的呢? ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 零.先来看看百度地图上的信息窗口长个什么样子 在来看看

一:查询slow log的状态,如示例代码所示,则slow log已经开启. mysql> show variables like '%slow%'; +---------------------+------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------+------------------------------------------+ | log_slow_que