03 2022 档案
摘要：1. linux系统1、导dump，cd到tomcat指定的jdk的bin目录下执行 jmap -dump: format=b,file=文件名 pid 2、导jstack, 在jdk的bin目录下执行： jstack pid > a1.txt，间隔几秒在执行一次jstack pid > a2.tx
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摘要：1. cat /proc/11233/limits Max open files 65535 65535 files 2. cat /usr/lib/systemd/system/openresty.service # /usr/lib/systemd/system/openresty.servic
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摘要：1. 导入数据 import pandas as pd #导入Pandas df_sales_02 = pd.read_csv('订单记录.csv') #载入数据 df_sales_02.head() #显示头几行数据 2. 数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt
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摘要：1. 利用loc、iloc提取行数据 import numpy as np import pandas as pd #创建一个Dataframe data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list(
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摘要：1. 环境Windows10，python3.8，pillow8.4.0 2. 换成python3.8 conda create --name wincoda0226py38 python=3.8 (wincoda0226py38) D:\Users\linux\Desktop>pip instal
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摘要：1. 如何优化每次Full GC的性能？ 就是把每次Full GC时间进一步降低。 -XX:+CMSParallelInitialMarkEnabled，会在CMS的“初始标记”阶段开启多线程并发执行 初始标记阶段，会STW，该阶段开启多线程并发后，可尽可能优化该阶段性能，减少STW时间。 -XX:
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