假设我有一个 1.000 行的 GridView。而且我不想要任何分页并且所有行都可见。我可以做两件事：

集合AllowPaging="false"（最合乎逻辑）

或者

设置AllowPaging="true"并且 PageSize 比总行数更高：PageSize="9999"

所以我的问题是，这两个选项之间的性能是否存在显着差异，如果是，你如何衡量类似的东西。

我已经为分类问题实现了逻辑回归。我在精度、召回率和 F1 分数方面得到了相同的值。是否可以具有相同的值？我在实现决策树和随机森林时也遇到了这个问题。在精度、召回率和 F1 分数方面，我也得到了相同的值。

我想获取有关 Node.JS 客户端应用程序打开了多少并发连接的实时信息，即特定的节点进程。

我检查了以下内容：

1. TypePerf/windows perf monitor - 没有找到监控特定进程连接的方法。

2. TcpView 很好 - 但没有关于连接的信息

3. AppMetrics - 没有关于连接的信息，只有 HTTP 请求。

我更喜欢任何开源解决方案，并且不涉及向现有 Node.js 应用程序添加代码。

更新 #1：您可以使用 TypePerf 来执行此操作 - 使用进程名称“Node.js”，但您需要获取特定的节点 PID。一种解决方法是使用 process fork 包装请求的应用程序 - 并将 PID 传递给 perfmon。但这仅适用于 Windows - 基于 *nix 的客户端的解决方案是什么。

在我正在工作的 Java 代码的某个部分中，我需要在方法中放置一个计时器run()。每个线程都会执行里面的所有代码run()。但是我需要在块（1）之后和代码块（2）之前开始测量，所以需要在那里触发计时器。

但是所有线程都有自己的begin变量并启动计数器，这是一个问题，因为System.currentTimeMillis()应该触发一次而不是由许多线程触发。我可能可以将run()两个不同并行区域的代码分开，但意味着创建线程两次，这是不可接受的（就性能而言）。#pragma omp master使用 Java 线程的 Java有类似的 OpenMP 指令技术吗？我怎样才能在这里正确测量时间？

我必须通过以下方式将少数类度量的分类准确度 (A)、精度 (P) 和召回率 (R) 组合成一个度量 M：M=w1*A+w2*P+W3*R 其中 w1、w2 和 w3分别是 A、R 和 P 的加权因子。

我不确定这个线性模型公式的加权因子是什么？

非常感谢您的帮助！！

我通常作为竞争对手在 www.codefights.com 上编写代码（函数）。所以速度是代码的重要部分之一。我如何测量python语言中某个代码的速度，无论是lambda函数还是def函数。

我正在尝试使用带有我使用Rayon编写的代码的火焰箱获得一些性能指标：

这工作正常，但只提供整个并行迭代器的信息。我想获得有关该功能的一些更细粒度的细节func。

我尝试在函数中添加开始/结束，但运行时信息仅在我调用时可用flame::commit_thread()，然后它似乎只将其打印到标准输出。理想情况下，当我在代码末尾调用 dump 时，我想打印出没有给定标签所花费的时间。

有没有办法从所有线程中转储标签？火焰的文档不是很好。

我想测量将由 MyBatis（Spring Boot 项目）运行的 sql 执行时间并将其与其他请求参数绑定，这样我就可以获得有关特定请求的性能问题的完整信息。对于这种情况，我以以下方式使用了 MyBatis 拦截器：

现在，当涉及到请求绑定时，我想将这些指标作为属性存储在请求中。我已经尝试过这个简单的解决方案来获取 request，但这不起作用，因为 request 总是为 null （我已经读过这个解决方案在异步方法中不起作用，但是对于 MyBatis Interceptor 及其方法，我认为情况并非如此）：

那么，问题是如何在 MyBatis 拦截器中正确获取请求？

我想测量 cnn 模型的内存访问次数，这些模型在 SoC 芯片上的 NPU 上运行。

我对 DMA 和 SoC 架构知之甚少，也很难为 Google 找到一个好的关键字。

那么有人能告诉我如何测量手机上 DMA 访问的内存字节数，或者给我一些有用的关键字或阅读链接吗？

我有3个问题：

1)

sklearn的混淆矩阵如下：

当我查看在线资源时，我发现它是这样的：

我应该考虑哪一个？

2)

由于上述 scikit learn 的混淆矩阵与我在其他资源中找到的不同，在多类混淆矩阵中，结构是什么？我在这里看这篇文章： Scikit-learn：如何获得真阳性、真阴性、假阳性和假阴性 在那篇帖子中，@lucidv01d 发布了一个图表来了解多类的类别。scikit learn中的那个类别是一样的吗？

3)

你如何计算多类的准确性？例如，我有这个混淆矩阵：

在我在问题 2 中提到的同一篇文章中，他写了这个等式：

整体准确度

ACC = (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)

但这不只是二进制吗？我的意思是，我用什么类代替 TP？