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PS。我想安装熊猫分析

我将数据复制到远程计算机。另外，在两台计算机上，互联网速度均为 100 兆位。但是当我直接（vpn）或通过Anydesk复制数据时，复制速度不超过3兆位。如何找到瓶颈？

Bottleneck 的.move_mean 不能采用小于窗口大小的数据大小，不像 panda 的 .rolling().mean 函数可以使用比窗口大小更短的数据（假设 min_periods 小于数据大小）。

我是否遗漏了什么，或者这个模块可以解决这个问题？

由于数据大小小于窗口大小而导致失败的代码示例：

错误：

我想避免另一个 if 声明窗口值（也许避免熊猫）。

我正在做一个项目，并且遇到与在有向无环图中找到从s到t的最大瓶颈路径有关的问题。问题如下：

将图中从s到t的路径的瓶颈定义为路径中边容量中的最小容量。是否有可能在O(|E|)时间内找到一条从s到t的具有最大瓶颈容量的路径，其中|E| 是图中的边数？我将如何制作这样的算法？

除了我的个人工作站之外，我还希望升级我们实验室的旧机器，用于深度学习 (PyTorch)。它是较旧的戴尔工作站，但相关规格如下：

它甚至还有一个较旧的 NVIDIA GPU，我可以在 A4000 满载时用于显示输出，就像我目前在我的个人设置中所做的那样。

通过大学，我们可以买到 RTX A4000（我不知道性价比最高），它基本上是具有更多 VRAM 的 3070ti。我担心低时钟速度可能会导致瓶颈。有没有人有类似配置的经验？

感谢您的帮助！

我们有 SQL 服务器所在的 VM。VM 有 36 个核心，而 SQL Server 消耗 24 个核心（由于版本限制，这里有一些捕获的指标以及我们有疑问的地方。

总 CPU 负载，用户和特权

SQL 服务器进程的总体 CPU 负载（SQL 服务器有 24 个可见的在线调度程序，因此服务器可以消耗的最大值为 2400%）

所以我们可以看到 SQL server 并没有消耗 100% 的 CPU 资源。

当 SQL 服务器的工作线程耗尽 4 毫秒时，它将进入可运行队列，SQL 服务器注册 SOS_SCHEDULER_YIELD 等待及其注册信号等待时间（工作线程在等待处理器队列中）。根据我的理解，当有大量工作线程在服务器上运行分配的任务时，它们经常进入可运行队列并且 CPU 负载很高，因为它应该执行持续的工作并且信号时间会增加。

这是 SOS_SCHEDULER_YIELD 的等待指标

因此，对于 30 分钟，我们有 700 分钟的 SOS_SCHEDULER_YIELD 等待时间，其中 100% 等待时间 = 100% 信号等待时间 - 当 CPU 成为瓶颈但 CPU 使用率不高时的模式。为什么会这样？这是正常行为吗？我们有这样的指标是正常情况吗？

我正在建立一个项目。我现在正在处理的部分应该执行以下操作：

1. 使用 ID 和密码登录平台（完成）
2. 获取数据数组（暂时硬编码）
3. 使用数组的每个元素执行 API 调用，获取每个元素的结果并将其放入另一个数组
4. 简而言之，通过传递一个 id 数组作为输入，我应该得到一个结果数组作为输出

为了进一步简化问题，我决定使用一个 id 并将其传递 1000 次，而不是 1000 个不同值的数组。

限制

我可以每分钟调用 API 300 次，否则我会得到著名的“429 问题”->

我的应用程序不使用 express。我正在寻找替代品并遇到了瓶颈包。它完全符合我的需要，并且应该限制 API 调用以及在失败或事件管理的情况下执行重试（请参阅上面链接中的文档）。

这是我到目前为止所拥有的：

（假设 logger 是使用 logs4js 或任何其他方式定义的。

主要代码：

以下是我的问题：

• 如果bottleNeck应该过滤API调用的数量，为什么我仍然得到最大调用堆栈大小超过知道我启动300存储（实际上是301和0）和300充电

• 我应该如何实现所有这些事件？（例如耗尽：

）。在我的主要功能中，以便在水库为空时向我发送任何内容。我已经阅读了事件发射器，我认为我应该在某个地方limiter.emit(耗尽)，但我不明白如何正确整合它。

I'm new to working with ASGI and I'm having some performance issues with my Django API server so any insight would be greatly appreciated.

After running some load tests using JMeter it seems that the application is able to handle under 10 or so simultaneous requests as expected, but any more than that and the application's threads seem to lock up and the response rate vastly diminishes (can be seen in sample #14 and up on the 'Sample Time(ms)' column in the screenshot provided). It's as if requests are only being processed on 1-2 threads after that point as opposed to the configured 4. Here is my startup.sh config:

I am aware that the individual API responses are quite slow. That is something I want to address. However, is there perhaps something I am doing wrong on the ASGI level here? Thanks.

Edit: I have also added a second load test screenshot. This one uses an API that just sleeps for 10 seconds so should have little CPU/memory impact. A similar pattern occurs again where fewer and fewer requests are responded to at one time.

进口瓶颈为 bn

将 numpy 导入为 np

测试 = np.full((5,8), 0)

测试[1, :]=1

不同的结果：

结果 = bn.move_std(test, 3, axis=0)[-1, :]