最近闲着没事做，就重新研究了一下基于python语言的Locust性能测试框架 发现在压测的过程中，虽然设置了100并发，但是通过实际监控，完全看不到100并发压测的效果 通过代码AOP日志监控接口的耗时情况如下：基本在0-2ms，采用读取redis缓存数据 ...

　　 为什么要写统计信息 　　最近看到园子里有人写统计信息，楼主也来凑热闹。　　话说经常做数据库的，尤其是做开发的或者优化的，统计信息造成的性能问题应该说是司空见惯。　　当然解决办法也并非一成不变，“一招鲜吃遍天”的做法已经行不通了（题外话：整个时代不都是这样子吗）　　当然，还是那句话 ...

与所审计期间各类交易、事项及相关披露的认定包括：发生、完整性、准确性、截止，分类和列报。 存在属于与期末余额及相关披露的认定。 ...

正态性检验是检验数据是否符合正态分布，也是很多统计建模的必要步骤，在Python中实现正态性检验可以 ...

浮点数　　浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学记数法。 　　浮点计算是指浮点数参与的运算，这种运算通常伴随着因为无法精确 ...

最近在学习Pytorch v1.3最新版和Tensorflow2.0。 我学习Pytorch的主要途径：莫烦Python和Pytorch 1.3官方文档 ，Pytorch v1.3跟之前的Pytorch不太一样，比如1.3中，Variable类已经被弃用了（目前还可以用，但不推荐），tensor ...

如何统计是建立在业务的基础上，那么通过跑业务流程，检查相应的数据是否正确的增加、减少 通过sql等方式手工计算，对数据进行比对。以及子表与父表的对比 存在的问题： 原始数据使用错误 数据处理逻辑错误 数据权限 数据误差 单值代码错误 数据的完整性 ...

ML.NET是一个面向.NET开发人员的开源、跨平台的机器学习框架。 使用ML.NET，您可以轻松地为诸如情绪分析、价格预测、销售分析、推荐、图像分类等场景构建自定义机器学习模型。 ML.NET从0.8版开始，支持评估特性的重要性，从而了解哪些列对于预测最终值更重要。 排列特征的重要性 ...