移动基站数据分析：SnoopSnitch 经验
SnoopSnitch 是一个 Android 应用，它会收集和分析移动基站数据，让你可以充分意识移动网络安全，并给你提供一些伪基站、用户跟踪和 OTA 更新的警告信息。你可使用来自 gsmmap.org
jopen 硬盘监控和分析工具：Smartctl 经验
Smartctl （S.M.A.R.T 自监控，分析和报告技术）是类Unix系统下实施SMART任务命令行套件或工具，它用于打印SMART 自检 和 错误日志 ，启用并禁用SMRAT 自动检测 ，以及初始化设备自检。
f824 Groovy 的性能和分析工具包：GPerfUtils 经验
GPerfUtils 是 Groovy 的性能和分析工具包，包含两个子项目 GProf 和 GBench。 项目主页： http://www.open-open.com/lib/view/home/1366077729687
基于MongoDB的数据分析工具：Cube 经验
Cube 是一个开源的基于 MongoDB 的数据分析工具 Cube 的收集器接收事件并将这些事件保持在 MongoDB 中。你可通过 UDP、HTTP POST 或者 WebSockets 来发送事件。同时
基于SQL的日志分析工具：myselect 经验
myselect用sql语法对日志文件进行统计分析，把要分析的日志文件当成一个数据库，里面的日志行当作数据库记录，比awk等工具使用更方便 $ myselect -h usage: myselect
JVM性能监控和分析工具：uProfiler 经验
0是面向主题的JVM性能监控和分析工具，它利用字节码技术分析class，收集函数的执行耗时，并以图形化的界面实事显示JVM性能。不同于JVisual VM系统层面的监控和分析，uProfiler面向主题
C++ 分析器：Embedded Profiler 经验
是低开销的 C++分析器，通过编译器（GCC，MinGW的，或MSVC）自动化仪表的功能实现。分析可以自动或手动完成。自动分析生成一个完整的调用树，不需要修 改代码。手动分析需要使用EProfiler
梯形网格视图开源库分析：AndroidStaggeredGrid 经验
AndroidStaggeredGrid 是一个支持实现多行多列且可变尺寸的阶梯形网格视图的开源库。
Python并行数据分析：Pyrallel 经验
Pyrallel(Parallel Data Analytics in Python)基于分布式计算模式的机器学习和半交互式的试验项目，可在小型集群上运行。 Github代码页： http://github
Cloud Foundry 技术全貌及核心组件分析 经验
Foundry社区开设了“深入Cloud Foundry”专栏，旨在从架构组成、核心模块功能、源代码分析等角度来全面剖析Cloud Foundry，同时会结合各行业的典型案例来讲解Cloud Foudry在具体应用场景中的表现。
11款用于优化、分析源代码的Java工具 经验
摘要：本文将提供一些工具，帮助你优化代码以及检查源代码中的潜在问题。 本文将提供一些工具，帮助你优化代码以及检查源代码中的潜在问题。
自适应分析平台：Hadapt 经验
Hadapt 是个自适应分析平台，为 Apache Hadoop 开源项目带来了 SQL 实现。Hadoop 非常健壮，并且可伸缩。所以通过其合并了关联数据存储的混合存储层，Hadapt 允许进行基于
Django框架的分析检查工具：Silk 经验
Silk是一个Django框架的分析检查工具，功能主要包括： 通过中间件拦截请求/响应 围绕SQL执行情况进行数据库的查询和分析 通过Python装饰器进行手动、动态地分析代码块和函数。 提供上述检测手段的可视化用户界面。
Twitter的大数据实时分析系统：Heron 经验
Twitter发布了新开发的数据实时分析平台Heron，以下为官方文档摘译： 我们每天在Twitter上处理着数十亿的事件。正如你猜测的那样，实时分析这些事件是一个巨大的挑战。目前，我们主要的分析平台是 开源 的分布式流计算系统
Python 数据分析框架：Ibis 经验
Ibis 是一个新的 Python 数据分析框架，目标是让数据科学家和数据工程师们处理大型数据时，能够像处理小中型数据一样的高效。为了实现这个目标，我们将启用 Python 来作为 Apache Hadoop
PHP 静态分析器：phan 经验
phan 是 PHP 的静态分析器。它需要加载 PHP-AST 扩展的 PHP7 。当然，你可以用于分析任何版本的PHP写的代码。不过，phan 不适合生产使用。 特性： 检查未声明的函数、方法、闭包和类的调用与实例。
LinkedIn 开源 OLAP 存储和分析系统：Pinot 经验
Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。LinkedIn 使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从离线数据源（包括 Hadoop 和各类文件）和在线数据源（如 Kafka）中攫取数据进行分析。Pinot
Linux 系统性能分析工具图解读 经验
的进程在等待，像一些数据库服务，所以看完负载后还要针对应用场景综合考量。 top & htop top 其实是一个相当全面的分析了还是事实的，其他很多命令能拿到的数据，top 一个命令就可以拿到。但是他的一个问题就是本身的 overhead
使用性能API快速分析web前端性能 经验
准，各种浏览器对这 套标准的支持如今也逐渐成熟起来。这套API的目的是简化开发者对网站性能进行精确分析与控制的过程，方便开发者采取手段提高web性能。 整套标准包含了10余种API，各自针对性能检
【Python】图像主色的 K-Means 分析 经验
行的代码目的是：在保持图像比例不变的前提下，改变图像的尺寸。 步骤一：利用 K-Means 对颜色聚类分析 给定之前的两个假设条件，我们打算利用聚类来解决问题。我们拥有一大堆点的数据，我们需要根据它们