了更详细地了解这一点，我们需要做一些性能分析，这时，我们自然就要用到一些性能分析工具。Java有许多的性能分析工具，可以帮助我们弄清楚这个问题， 但是我们应该使用哪一款工具呢？ 为了做出正确的选择，我列出性能分析应满足一些最低要求：

数据化运营案例分析 淘宝商业智能部 万里（张振宇） 2010年11月 2. 数据化运营案例分享—目录统计学思想——前车之鉴 理想与现实——遇到问题 数据化运营——案例分析 分析方法论 案例分析 数据可视化——数据之美

1. 用SAS作统计分析SAS Institute (Shanghai) Co., Ltd.基本概念和方法浏览1 2. 统计的作用对数据作出概要的描述 基于数据作出推断 (包括评价推断的有效性)2 3

Transactions（用户事务分析） 用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析。 1、Transation Sunmmary（事务综述） 对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析 测试 时间内用户

被称为 key/value 应用中的瑞士军刀，除了其丰富的数据结构支持，更重要的是高效的内存使用，分析源码可以发现作者使用每一个 byte 都精打细算。在 hashtable 实现中，Redis 引入了

压，导致内存溢出的现象，所以这个问题还是比较严重的。 问题分析 使用Android Studio的内存monitor，得到了以下的内存分析，我打开了三个BookDetailActivity界面(都

，有海量的应用将数据存储在MySQL数据库中。存储数据的安全性和可靠性是生产数据库的关注重点。本文分析了目前采用较多的保障MySQL可用性方案。 MySQL Replication MySQL

从 github 上面将源码下载下来，会发现有个src文件夹。当前版本是2.0.6。 总的结构如下： 一、常量 这里将常量全部列在一起是可以在对比源码的时候，更方便的查看相应内容。

UIImageView+AFNetworking做了内存缓存，和基于NSURLSession的网络请求缓存 代码分析： if ([urlRequest URL] == nil) { [self cancelImageDownloadTask];

并用 Runnable 表示任务。 下面，我们来分析一下 Java 线程池框架的实现 ThreadPoolExecutor 。 下面的分析基于JDK1.7 生命周期 ThreadPoolExecutor

运行Consumer类，结果如下： sync Hello world null async Hello world 调用流程简要分析 1.启动Provider，读取配置文件 Provider启动向Zookeeper中注册服

VisualVM是一个集成多个JDK命令行工具的可视化工具。可以作为Java应用程序性能分析和运行监控的工具。开发人员可以利用它来监控，分 析，获 胜Thread-Dumps，浏览Heap dumps

们需要做一些性能分析，自然也要用到一些分析工具。 Java有许多的性能分析工具，可以帮助我们弄清楚这个问题，但是我们应该使用哪一款工具呢？ 为了做出正确的选择，我列出性能分析应满足一些最低要求：

Google发布了Android 4.4 KitKat，并其同时面世的还有新旗舰Nexus 5。Android 4.4 KitKat有怎样的改进、是否值得升级呢，下面就为大家呈现Android 4.4 KitKat的全部新特性。

开源了一款用于复杂大数据分析的高性能计算引擎 Cubert 。这是为分析师和数据科学家编写的一个框架，提供“手动编写 Java 程序的所有效率优势，并提供了一个简单的、类似脚本的用户接口，用于解决各种统计、分析和图论问

困难的。幸运的是，有一些非常棒的工具可以帮助程序员进行代码分析和性能测试，从而大大简化程序员进行代码性能优化的过程。MSDN杂志2011年7月份 曾发布主题为“.NET代码分析工具和技术”的那一期，让广大程序员收获颇丰

原文 http://blog.eood.cn/analysis-paralysis 过度分析，也叫分析瘫痪 (Analysis paralysis)。是 出现在 Wikipedia 上的一个词 。这个词条竟然没有中文版本。

io/article/823 【编者的话】此篇文章是 《Using Docker》 一书的作者 Adrian Mouat 编写，详细对比分析了Swarm、Fleet、K8s以及Mesos的区别。 大部

创见干货：数据分析师这个职业现在越来越火爆。本文面向那些准备投身于这个行当的年轻人，在选择怎样的公司上给出了三条参考标准。它们分别是： 第一点：去供职于那些利用数据分析来做市场战略定位的公司；

Dremel是Google的交互式数据分析系统，它构建于Google的GFS（Google File System）等系统之上，支撑了Google的数据分析服务BigQuery等诸多服务。Dreme