500进程，10w请求。结果如下： {代码...} 本地测试，用tornado开发的。

LAMP是传统Web开发堆栈，是Linux Apache MySQL和PHP/Python的简称，而MEAN是MongoDB、ExpressJS,AngularJS和Node.js。

swoole的代码 {代码...} golang的代码 {代码...} 都在我机器上测试的 ab -n 30000 -c 100 "http://127.0.0.1:10056/" swoole结果 {代码...} golang结果 {代码...}

{代码...}

输出 Server Software: TornadoServer/4.3 Server Hostname: 127.0.0.1 Server Port: 5000 Document Path: /async/task Document Length: 5 bytes Concurrency Level: 5 Time taken for tests: 0.049 seconds Complete requests: 5 Failed requests: 0 Total transferred: 985 bytes HTML transferred: 25 bytes Request...

测试环境 {代码...} 测试前预热 ab -c 100 -n 100000 "http://easy-php.local/Demo/Index/hello" 测试 预热结束之后，各个框架分别输出"hello world". 本地ab压测： ab -c 100 -n 10000 domain Thinkphp 3.2 {代码...} Thinkphp 5 {代码...} Yii2 {代码...} Laravel 5.4 {代码...} Lumen {代码...} Easy PHP {代码...} ...

以上用到了9个方法实现一个问题，在实现的过程中试验数据量为n=10。得到不同方法所用的平均耗时间大小。每种方法在计算平均耗时的重复次数为N =100。当然上述的每个方法测试的数据量尽管相同，但由于（1）数据内容不尽相同，（2）由于测试耗时的时候后台打开的程序多少不同（CPU和内存任务量不同），（3）每种方法所处理...

下面是我这边跑出的一段apache bentch日志，可看到 "Time per request"=689.946，这个值比Total max （680）还大，是否应该将 "Time per request"当然平均响应时间，还是将"Total mean"当做平均响应时间？ 为什么Time per request会比Total max的值还要大？

像下面这样的几行代码怎么样写成一行？ {代码...}

在时间序列预测中，评价指标的多样性为模型性能的评估带来多角度的参考意义。该篇推文列举了当前已知的27种确定性预测评估指标及其Python的实现，其中Python的评估指标函数实现基于numpy库（调用方法：import numpy as np）。

创建 Elixir 项目 {代码...} Mix 生成了如下目录结构 {代码...} 开发代码 在 lib 下创建 simple_statistics 子目录, 和包名称一样, 用于存放其他模块. {代码...} {代码...} 编写文档 使用 @moduledoc 和 @doc 编写函数和模块的文档. 应该在模块中编写每一个主要函数的文档. {代码...} 添加文档测试 {代码...} 把 doctest...

words-match组件是基于字典树(DFA)并利用UnixSock通讯和自定义进程实现，开发本组件的目的是帮小伙伴们快速部署关键词检测服务，这对于内容型产品来说非常重要。

Memory basedget user-item matrix and calculate cosine similarity between $u_k, u_a$$$sim^{cos}(u_k,u_a)=\frac{u_k\cdot u_a}{||u_k||\ ||u_a||}$$calculate in python, each row of train_data_matrix represent a user

以下语句，目的是求data中每一行的数据是否完全一样，tag = data.apply(lambda x: (x == np.mean(x)).all(), axis=1)当数据量在15万以下时，没有什么问题但当跑到20万数据时，报type error错：TypeError: can only concatenate str (not "int") to str当然，数据我保证都是 INT而且，以下语句print(sub_data.isna().any(...

完全的 caffe 新手，研究了一天的 caffe ，虽然糊里糊涂的， GitHub 上找了个项目： [链接] 在网上找了个 Python 代码照猫画虎写成如下：

sum 是一个内建函数，lambda x:x.mean() 是一个自定义的匿名函数，而mean并没有在当前作用域定义(虽然他是某个对象的方法名)，因此不行。如果这样写或许更容易理解：

Smart statsWrite a module called stats that contains two functions:mean - returns the mean of a list (average)std - returns the sample standard deviation of a listRequirementsParameters: data (list)Both functions must only accept a list input. When something other than a list is passed to the fun...