常见抗原性能评估指标简介
抗原作为体外诊断试剂核心原料对于整个免疫检测分析系统有着重要的作用。抗原诊断原料可以用于制备校准品、质控品、标准品，还可以作为免疫原制备抗体。目前，抗原诊断原料的性能评估指标没有统一的标准，一般以活性，纯度，批间差，稳定性等作为抗原诊断原料的评估指标。
抗原分类
抗原诊断原料分为三类：天然抗原，重组抗原，合成多肽抗原。天然抗原是从动物组织或微生物体外等提取纯化出来的抗原；重组抗原是指在将抗原基因链接载体转入原核或真核细胞中，体外重组表达纯化得来的；合成多肽抗原是以合成小肽作为抗原，通常需要链接载体来增加其免疫原性。
抗原活性
抗原活性的检测需要和天然抗原进行比对。通常，重组抗原的基因序列、氨基酸组成、分子量大小与天然抗原是一样的。抗原的决定簇可能是由一级结构决定的线性连续的，也可能是由三级结构决定的不连续的空间构象。线性表位即使蛋白变性，也具有免疫原性；而构象表位只有在空间结构完整的情况下才具有免疫原性。因此，抗原诊断原
料的生物活性与表位信息有关，如果是线性表位，则与活性没有很大关系；如果是构象表位，则需要抗原蛋白的正确折叠，保证其活性，才能与相应抗体特异性结合，避免产生假阳性。
纯度
抗原的纯度可以用SDS-PAGE或HPLC进行测定，抗原诊断原料的纯度最好大于95%。抗原与抗体一样，也会需要标记，当其纯度不够时，可能会影响标记效率，从而影响特异性、反映信号、背景值等。同时，抗原纯度不够，其免疫效率也会降低，影响抗体的制备。
批间差
是指每批次产品的可重复性。重复性则是保证体外诊断试剂降低批间差异并且稳定生产的前提条件。重复性和生产工艺密切挂钩，因此也是体现抗原诊断原料质量的关键指标。
稳定性
稳定性作为体外诊断试剂保持产品安全有效的重要指标，对产品的生产、运输、保存和使用等环节具有重要的指导意义。抗原诊断原料并不像抗体那么稳定，需要特定的Buffer进行储存，通常Buffer包括BSA、尿素、甘油、蛋白保护剂等。多数供应商提供的抗原的储存条
件为-20℃或-70℃，或4度储运的冻干粉，并强调抗原稀释分装后应冷冻保存。
性能测试指标介绍 第一页 | 第二页 TPC-C 作为一家非盈利性机构，事务处理性能委员会（TPC）负责定义诸如TPC-C、TPC-H和TPC-W基准测试之类的事务处理与数据库性能基准测试，并依据这些基准测试项目发布客观性能数据。TPC基准测试采用极为严格的运行环境，并且必须在独立审计机构监督下进行。委员会成员包括大多数主要数据库产品厂商以及服务器硬件系统供应商。 相关企业参与TPC基准测试以期在规定运行环境中获得客观性能验证，并通过应用测试过程中所使用的技术开发出更加强健且更具伸缩性的软件产品及硬件设备。 TPC-C是一种旨在衡量联机事务处理（OLTP）系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目。这种基准测试项目将对包括查询、更新及队列式小批量事务在内的广泛数据库功能进行测试。许多IT专业人员将TPC-C视为衡量“真实”OLTP系统性能的有效指示器。 TPC-C基准测试针对一种模拟订单录入与销售环境测量每分钟商业事务（tpmC）吞吐量。特别值得一提的是，它将专门测量系统在同时执行其它四种事务类型（如支付、订单状态更新、交付及证券级变更）时每分钟所生成的新增订单事务数量。独立审计机构将负责对基准测试结果进行公证，同时，TPC将出据一份全面彻底的测试报告。这份测试报告可以从TPC Web站点(https://www.doczj.com/doc/9211553461.html,)上获得。 tpmC定义: TPC-C的吞吐量，按有效TPC-C配置期间每分钟处理的平均交易次数测量，至少要运行12分钟。 1．TPC-C规范概要 TPC-C是专门针对联机交易处理系统（OLTP系统）的，一般情况下我们也把这类系统称为业务处理系统。TPC-C测试规范中模拟了一个比较复杂并具有代表意义的OLTP应用环境:假设有一个大型商品批发商，它拥有若干个分布在不同区域的商品库；每个仓库负责为10个销售点供货；每个销售点为3000个客户提供服务；每个客户平均一个订单有10项产品;所有订单中约1%的产品在其直接所属的仓库中没有存货，需要由其他区域的仓库来供货。 该系统需要处理的交易为以下几种： ?New-Order：客户输入一笔新的订货交易； ?Payment:更新客户账户余额以反映其支付状况; ?Delivery:发货(模拟批处理交易); ?Order-Status:查询客户最近交易的状态； ?Stock-Level:查询仓库库存状况，以便能够及时补货。 对于前四种类型的交易，要求响应时间在5秒以内；对于库存状况查询交易，要求响应时间在20秒以内。逻辑结构图：
衡量一个软件系统性能得常见指标有: 1、响应时间(Respoｎse time) 响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费得时间,对于网站系统来说,响应时间就就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束得这一段时间间隔,瞧起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列得处理工作,贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为: (1)服务器端响应时间,这个时间指得就是服务器完成交易请求执行得时间,不包括客户端到服务器端得反应(请求与耗费在网络上得通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器得处理能力。 (２)网络响应时间,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费得时间、?(3)客户端响应时间,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费得时间,对于普通得瘦 客户端Ｗeb应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但就是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、ＡＪＡX,由于客户端内嵌了大量得逻辑处理,耗费得时间有可能很长,从而成为系统得瓶颈,这就是要注意得一个地方。?那么客户感受得响应时间其实就是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。细分得目得就是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上(何为性能瓶颈,下一节中介绍)。2?.吞吐量(Thｒoｕghput) 吞吐量就是我们常见得一个软件性能指标,对于软件系统来说,“吞”进去得就是请 求,“吐”出来得就是结果,而吞吐量反映得就就是软件系统得“饭量",也就就是系统得处理能力,具体说来,就就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。但它得定义比较灵活,在不同得场景下有不同得诠释,比如数据库得吞吐量指得就是单位时间内,不同SQL语句得执行数量;而网络得吞吐量指得就是单位时间内在网络上传输得数据流量。吞吐量得大小由负载(如用户得数量)或行为方式来决定。举个例子,下载文件比浏览网页需要更高得网络吞吐量、?３。资源使用率(Rｅsouｒｃe utilization) 常见得资源有:CPU占用率、内存使用率、磁盘I/Ｏ、网络Ｉ/O。 我们将在Anａｌysiｓ结果分析一章中详细介绍如何理解与分析这些指标。 4.点击数(Hits per seｃond) 点击数就是衡量WｅｂＳerver处理能力得一个很有用得指标。需要明确得就是:点击数不就是我们通常理解得用户鼠标点击次数,而就是按照客户端向WeｂServeｒ发起了多少次ｈttp请求计算得,一次鼠标可能触发多个ｈtｔp请求,这需要结合具体得Web系统实现来计算。 5、并发用户数(Cｏncurrenｔusｅｒs)?并发用户数用来度量服务器并发容量与同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行一个操作。并发数反映了软件系统得并发处理能力,与吞吐量不同得就是,它大多就是占用套接字、句柄等操作系统资源。 另外,度量软件系统得性能指标还有系统恢复时间等,其实凡就是用户有关资源与时间得要求都可以被视作性能指标,都可以作为软件系统得度量,而性能测试就就是为了验证这些性能指标就是否被满足。 //-———－－-——－-－－-—－--－----—----—————--－—-——--－-———－－-——－－—-—－———-－—--——－—-—--－－-————----——------—－-—-—---- 软件性能得几个主要术语
本章主要内容： 1控制系统的频带宽度 2系统带宽的选择 3确定闭环频率特性的图解方法 4闭环系统频域指标和时域指标的转换 五、闭环系统的频域性能指标
1 控制系统的频带宽度 1 频带宽度 当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时，对应的频率称为带宽频率，记为ωb。即当ω> ωb 2。Ig ΦO)∣<20?∣ΦQ,0)∣-3 而频率范围 根据带宽定义，对高于带宽频率的正弦输入信号，系统输岀将呈现较大的衰减，因此选取适当的带宽，可以抑制高频噪声的影响。但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力，降低瞬态响应的速度。因此在设计系统时，对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。 2、丨型和II型系统的带宽 Φ(-0 = -―- 凶为开环系s?j?ι翌，,E 所以20 Igl Φ(J?) = 2Glg 1 / JiT応孑=20Ig-L 二阶系虬的例环传禺为， (】)(,￥,〕= — ~ Λ'+2CΓ?1S +Λ?; 1 圜为I (I I(√,3) =L ∕∣ T此∕?>3+4ζ,T?∕∕? = ?∣2 叫=叫［(1 -2√2) + √(l-2ζ*3)2+l P 2、系统带宽的选择 由于系统会受多种非线性因素的影响，系统的输入和输岀端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声，因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率范围及其对系统性能的影响，即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。 总而言之，系统的分析应区分输入信号的性质、位置，根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽，而系统设计主要是围绕带宽来进行的。 3、确定闭环频率特性的图解方法 b)称为系统带宽
一、软件性能测试需要监控哪些关键指标？ 软件性能测试的目的主要有以下三点： ·评价系统当前性能，判断系统是否满足预期的性能需求。 ·寻找软件系统可能存在的性能问题，定位性能瓶颈并解决问题。 ·判定软件系统的性能表现，预见系统负载压力承受力，在应用部署之前，评估系统性能。 而对于用户来说，则最关注的是当前系统： ·是否满足上线性能要求？ ·系统极限承载如何？ ·系统稳定性如何？ 因此，针对以上性能测试的目的以及用户的关注点，要达到以上目的并回答用户的关注点，就必须首先执行性能测试并明确需要收集、监控哪些关键指标，通常情况下，性能测试监控指标主要分为：资源指标和系统指标，如下图所示，资源指标与硬件资源消耗直接相关，而系统指标则与用户场景及需求直接相关。 性能测试监控关键指标说明： ·资源指标 CPU使用率：指用户进程与系统进程消耗的CPU时间百分比，长时间情况下，一般可接受上限不超过85%。 内存利用率：内存利用率=（1-空闲内存/总内存大小）*100%，一般至少有10%可用内存，内存使用率可接受上限为85%。 磁盘I/O: 磁盘主要用于存取数据，因此当说到IO操作的时候，就会存在两种相对应的操作，存数据的时候对应的是写IO操作，取数据的时候对应的是是读IO操作，一般使用% Disk Time（磁盘用于读写操作所占用的时间百分比）度量磁盘读写性能。 网络带宽：一般使用计数器Bytes Total/sec来度量，Bytes Total/sec表示为发送和接收字节的速率，包括帧字符在内。判断网络连接速度是否是瓶颈，可以用该计数器的值和目前网络的带宽比较。 ·系统指标： 并发用户数：某一物理时刻同时向系统提交请求的用户数。 在线用户数：某段时间内访问系统的用户数，这些用户并不一定同时向系统提交请求。 平均响应时间：系统处理事务的响应时间的平均值。事务的响应时间是从客户端提交访问请求到客户端接收到服务器响应所消耗的时间。对于系统快速响应类页面，一般响应时间为3秒左右。 事务成功率：性能测试中，定义事务用于度量一个或者多个业务流程的性能指标，如用户登录、保存订单、提交订单操作均可定义为事务，如下图所示：
衡量一个软件系统性能的常见指标有： 1．响应时间（Response time） 响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为： （1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。 （2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。 （3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。 那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应 时间。细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。 2．吞吐量（Throughput） 吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。 3．资源使用率（Resource utilization） 常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。 我们将在Analysis结果分析一章中详细介绍如何理解和分析这些指标。 4．点击数（Hits per second） 点击数是衡量Web Server处理能力的一个很有用的指标。需要明确的是：点击数不是我们通常理解的用户鼠标点击次数，而是按照客户端向Web Server发起了多少次http请求计算的，一次鼠标可能触发多个http请求，这需要结合具体的Web系统实现来计算。5．并发用户数（Concurrent users） 并发用户数用来度量服务器并发容量和同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行一个操作。并发数反映了软件系统的并发处理能力，和吞吐量不同的是，它大多是占用套接字、句柄等操作系统资源。 另外，度量软件系统的性能指标还有系统恢复时间等，其实凡是用户有关资源和时间的要求都可以被视作性能指标，都可以作为软件系统的度量，而性能测试就是为了验证这些性能指标是否被满足。
?每台服务器每秒平均PV量= （（80%*总PV）/（24*60*60*（9/24）））/服务器数量， ?即每台服务器每秒平均PV量=2.14*（总PV）/* （24*60*60） /服务器数量 ?最高峰的pv量是1.29倍的平均pv值 性能测试策略 1.模拟生产线真实的硬件环境。 2.服务器置于同一机房，最大限度避免网络问题。 3.以PV为切入点，通过模型将其转换成性能测试可量化的TPS。 4.性能测试数据分为基础数据和业务数据两部分，索引和SQL都会被测试到。 5.日志等级设置成warn，避免大量打印log对性能测试结果的影响。 6.屏蔽ESI缓存，模拟最坏的情况。 7.先单场景，后混合场景，确保每个性能瓶颈都得到调优。 8.拆分问题，隔离分析，定位性能瓶颈。 9.根据性能测试通过标准，来判断被测性能点通过与否。 10.针对当前无法解决的性能瓶颈，录入QC域进行跟踪，并请专家进行风险评估。 性能测试压力变化模型
a点：性能期望值 b点：高于期望，系统资源处于临界点 c点：高于期望，拐点 d点：超过负载，系统崩溃 性能测试 a点到b点之间的系统性能，以性能预期目标为前提，对系统不断施加压力，验证系统在资源可接受范围内，是否能达到性能预期。 负载测试 b点的系统性能，对系统不断地增加压力或增加一定压力下的持续时间，直到系统的某项或多项性能指标达到极限，例如某种资源已经达到饱和状态等。 压力测试 b点到d点之间，超过安全负载的情况下，对系统不断施加压力，是通过确定一个系统的瓶颈或不能接收用户请求的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
稳定性测试 a点到b点之间，被测试系统在特定硬件、软件、网络环境条件下，给系统加载一定业务压力，使系统运行一段较长时间，以此检测系统是否稳定，一般稳定性测试时间为n*12小时。 监控指标 性能测试通常需要监控的指标包括： 1.服务器 Linux（包括CPU、Memory、Load、I/O）。 2.数据库：1.Mysql 2.Oracle（缓存命中、索引、单条SQL性能、数据库线程数、数据池连接数）。 3.中间件：1.Jboss 2. Apache（包括线程数、连接数、日志）。 4.网络：吞吐量、吞吐率。 5.应用： jvm内存、日志、Full GC频率。 6.监控工具（LoadRunner）：用户执行情况、场景状态、事务响应时间、TPS等。 7.测试机资源：CPU、Memory、网络、磁盘空间。 监控工具 性能测试通常采用下列工具进行监控： 1.Profiler。一个记录log的类，阿里巴巴集团自主开发，嵌入到应用代码中使用。 2.Jstat。监控java 进程GC情况，判断GC是否正常。 3.JConsole。监控java内存、java CPU使用率、线程执行情况等，需要在JVM参数中进行配置。 4.JMap。监控java程序是否有内存泄漏，需要配合eclipse插件或者MemoryAnalyzer 来使用。 5.JProfiler。全面监控每个节点的CPU使用率、内存使用率、响应时间累计值、线程执行情况等，需要在JVM参数中进行配置。 6.Nmon。全面监控linux系统资源使用情况，包括CPU、内存、I/O等，可独立于应用监控。
计算机的主要性能指标是什么 计算机功能的强弱或性能的好坏，不是由某项指标决定的，而是由它的系统结构、指令系统、硬件组成、软件配置等多方面的因素综合决定的。对于大多数普通用户来说，可以从以下几个指标来大体评价计算机的性能。 (1)运算速度。运算速度是衡量计算机性能的一项重要指标。通常所说的计算机运算速度（平均运算速度），是指每秒钟所能执行的指令条数，一般用“百万条指令／秒”（mips，Million Instruction Per Second）来描述。同一台计算机，执行不同的运算所需时间可能不同，因而对运算速度的描述常采用不同的方法。常用的有CPU时钟频率（主频）、每秒平均执行指令数(ips)等。微型计算机一般采用主频来描述运算速度，例如，Pentium/133的主频为133 MHz，Pentium Ⅲ/800的主频为800 MHz，Pentium 4 1.5G的主频为1.5 GHz。一般说来，主频越高，运算速度就越快。 (2)字长。计算机在同一时间内处理的一组二进制数称为一个计算机的“字”，而这组二进制数的位数就是“字长”。在其他指标相同时，字长越大计算机处理数据的速度就越快。早期的微型计算机的字长一般是8位和16位。目前586（Pentium，Pentium Pro，PentiumⅡ，PentiumⅢ，Pentium 4）大多是32位，现在的大多数人都装64位的了。 (3)内存储器的容量。内存储器，也简称主存，是CPU可以直接访问的存储器，需要执行的程序与需要处理的数据就是存放在主存中的。内存储器容量的大小反映了计算机即时存储信息的能力。随着操作系统的升级，应用软件的不断丰富及其功能的不断扩展，人们对计算机内存容量的需求也不断提高。目前，运行Windows 95或Windows 98操作系统至少需要16 M的内存容量，Windows XP 则需要128 M以上的内存容量。内存容量越大，系统功能就越强大，能处理的数据量就越庞大。 （4)外存储器的容量。外存储器容量通常是指硬盘容量（包括内置硬盘和移动硬盘）。外存储器容量越大，可存储的信息就越多，可安装的应用软件就越丰富。目前，硬盘容量一般为10 G至60 G，有的甚至已达到120 G。 以上只是一些主要性能指标。除了上述这些主要性能指标外，微型计算机还有其他一些指标，例如，所配置外围设备的性能指标以及所配置系统软件的情况等等。另外，各项指标之间也不是彼此孤立的，在实际应用时，应该把它们综合起来考虑，而且还要遵循“性能价格比”的原则。 追问 信息存储容量的基本单位，一个字节，，1K字节、1兆字节，1G字节，1TB的换算关系 回答 1024电脑的容量单位最小的是Bit，也就是位。而8位为一个字节，也就是Byte。在往上就是KB，MB，GB，TB。 电脑使用的是2进制，即1KB=1024B，1MB=1024KB=1048576B， 1GB=1024MB，1TB=1024GB
妙语论金—黄金技术分析指标大全 一、趋向指标：MACD指标、DMI指标、DMA指标、TRX指标 二、能量指标：BRAR指标、CR指标、VR指标 三、量价指标：OBV指标、ASI指标、EMV指标、WVAD指标 四、强弱指标：RSI指标、W%R指标 五、停损指标：SAR指标 六、超买超卖指标：KDJ指标、CCI指标、ROC指标 七、压力支撑指标：MIKE指标、布林线指标 一、趋向指标 (一)MACD指标 MACD指数平滑异同移动平均线为GERALDAPPLE所创，其利用两条长，短期的平滑平均线，计算其二者之差离值，作为研判行情买卖
之依据。 买卖原则: 1.DIF、MACD在0以上，大势属多头市场，DIF向上突破MACD，可作买。若DIF向下跌破MACD，只可作原单的平仓,不可新卖单进场。 2.DIF、MACD在0以下，大势属空头市场，DIF向下跌破MACD，可作买。若DIF向上突破MACD，只可作原单的平仓，不可新买单入场。 3.牛离差：股价出现二或三个近期低点而MACD并不配合出现新低，可作买。 4.熊离差:股价出现二或三个近期高点而MACD并不配合出现新高，可作卖。 5.高档两次向下交叉大跌，低档两次向上交叉大涨。 (二)DMI指标top DMI指标系由J.WellsWilder于1978年在＂
NewConceptsinTechnicalTradingSystems＂一书中首先提出，DMI指标提示投资人不要在盘整世道中入场交易，一旦市场变得有利润时，DMI立刻引导投资者进场，并且在适当的时机退场，实为近年来受到相当重视的指标之一。 买卖原则： 1.+DI上交叉-DI时作买。 2.+DI下交叉-DI时作卖。 3.ADX于50以上向下转折时，代表市场趋势终了。 4.当ADX滑落到_+DI之下时，不宜进场交易。 5.当ADXR介于20-25时，宜采用TBP及CDP中之反应秘诀为交易参考。 (三)DMA指标 DMA平均线差乃利用两条不同期间的平均线，计算差值之后，再除以基期天数。
一、性能测试时需关注的指标 [size=4] Memory: 内存使用情况可能是系统性能中最重要的因素。如果系统“页交换”频繁，说明内存不足。“页交换”是使用称为“页面”的单位，将固定大小的代码和数据块从 RAM 移动到磁盘的过程，其目的是为了释放内存空间。尽管某些页交换使 Windows 2000 能够使用比实际更多的内存，也是可以接受的，但频繁的页交换将降低系统性能。减少页交换将显著提高系统响应速度。要监视内存不足的状况，请从以下的对象计数器开始： Available Mbytes:可用物理内存数. 如果Available Mbytes的值很小（4 MB 或更小），则说明计算机上总的内存可能不足，或某程序没有释放内存。page/sec: 表明由于硬件页面错误而从磁盘取出的页面数，或由于页面错误而写入磁盘以释放工作集空间的页面数。一般如果pages/sec持续高于几百，那么您应该进一步研究页交换活动。有可能需要增加内存，以减少换页的需求（你可以把这个数字乘以4k就得到由此引起的硬盘数据流量）。Pages/sec 的值很大不一定表明内存有问题，而可能是运行使用内存映射文件的程序所致。 page read/sec:页的硬故障，page/sec的子集，为了解析对内存的引用，必须读取页文件的次数。阈值为>5. 越低越好。大数值表示磁盘读而不是缓存读。由于过多的页交换要使用大量的硬盘空间，因此有可能将导致将页交换内存不足与导致页交换的磁盘瓶径混淆。因此，在研究内存不足不太明显的页交换的原因时，您必须跟踪如下的磁盘使用情况计数器和内存计数器： Physical Disk\ % Disk Time Physical Disk\ Avg.Disk Queue Length 例如，包括 Page Reads/sec 和 % Disk Time 及 Avg.Disk Queue Length。如果页面读取操作速率很低，同时 % Disk Time 和 Avg.Disk Queue Length的值很高，则可能有磁盘瓶径。但是，如果队列长度增加的同时页面读取速率并未降低，则内存不足。 要确定过多的页交换对磁盘活动的影响，请将 Physical Disk\ Avg.Disk sec/Transfer 和 Memory\ Pages/sec 计数器的值增大数倍。如果这些计数器的计数结果超过了 0.1，那么页交换将花费百分之十以上的磁盘访问时间。如果长时间发生这种情况，那么您可能需要更多的内存。Page Faults/sec:每秒软性页面失效的数目（包括有些可以直接在内存中满足而有些需要从硬盘读取）较page/sec只表明数据不能在内存的指定工作集中立即使用。 Cache Bytes：文件系统缓存（File System Cache），默认情况下为50%的可用物理内存。如IIS5.0 运行内存不够时，它会自动整理缓存。需要关注该计数器的趋势变化 如果您怀疑有内存泄露，请监视 Memory\ Available Bytes 和 Memory\ Committed Bytes，以观察内存行为，并监视您认为可能在泄露内存的进程的 Process\Private Bytes、Process\Working Set 和Process\Handle Count。如果您怀疑是内核模式进程导致了泄露，则还应该监视 Memory\Pool Nonpaged Bytes、
计算流体力学常用数值方法简介 李志印 熊小辉 吴家鸣 (华南理工大学交通学院) 关键词 计算流体力学 数值计算 一 前 言 任何流体运动的动力学特征都是由质量守恒、动量守恒和能量守恒定律所确定的,这些基本定律可以由流体流动的控制方程组来描述。利用数值方法通过计算机求解描述流体运动的控制方程,揭示流体运动的物理规律,研究流体运动的时一空物理特征,这样的学科称为计算流体力学。 计算流体力学是一门由多领域交叉而形成的一门应用基础学科,它涉及流体力学理论、计算机技术、偏微分方程的数学理论、数值方法等学科。一般认为计算流体力学是从20世纪60年代中后期逐步发展起来的,大致经历了四个发展阶段:无粘性线性、无粘性非线性、雷诺平均的N-S方程以及完全的N-S方程。随着计算机技术、网络技术、计算方法和后处理技术的迅速发展,利用计算流体力学解决流动问题的能力越来越高,现在许多复杂的流动问题可以通过数值计算手段进行分析并给出相应的结果。 经过40年来的发展,计算流体力学己经成为一种有力的数值实验与设计手段,在许多工业领域如航天航空、汽车、船舶等部门解决了大量的工程设计实际问题,其中在航天航空领域所取得的成绩尤为显著。现在人们已经可以利用计算流体力学方法来设计飞机的外形,确定其气动载荷,从而有效地提高了设计效率,减少了风洞试验次数,大大地降低了设计成本。此外,计算流体力学也己经大量应用于大气、生态环境、车辆工程、船舶工程、传热以及工业中的化学反应等各个领域,显示了计算流体力学强大的生命力。 随着计算机技术的发展和所需要解决的工程问题的复杂性的增加,计算流体力学也己经发展成为以数值手段求解流体力学物理模型、分析其流动机理为主线,包括计算机技术、计算方法、网格技术和可视化后处理技术等多种技术的综合体。目前计算流体力学主要向二个方向发展:一方面是研究流动非定常稳定性以及湍流流动机理,开展高精度、高分辩率的计算方法和并行算法等的流动机理与算法研究;另一方面是将计算流体力学直接应用于模拟各种实际流动,解决工业生产中的各种问题。 二 计算流体力学常用数值方法 流体力学数值方法有很多种,其数学原理各不相同,但有二点是所有方法都具备的,即离散化和代数化。总的来说其基本思想是:将原来连续的求解区域划分成网格或单元子区
主要技术分析指标 一、K线图 类型 按时间单位不同，K线图又分为分钟图、小时图、日线图、周线图、月线图等。图示1中，横轴代表时间，纵轴代表价格。日K线图中的每一根蜡烛都表示出了一个交易日当中的开盘价、收盘价、最高价和最低价。 释义 以日K线图为例，蜡烛上端的线段是上影线，下端的线段是下影线，分别表示当日的最高价和最低价；中间的长方形被称为实体或柱体，表示当日的开盘价和收盘价。图示2左图表示低开高收的市况，即收盘价高于开盘价，称为阳线。阳线通常用红色表示。图示2中的右图表示高开低收的市况，即开盘价高于收盘价，称为阴线。阴线通常用绿色表示。观察日K 线图，可以很明显地看出该交易日的市况是“低开高收”还是“高开低收”。 二、布林通道 释义 BOLL指标是美国股市分析家约翰.布林先生根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标。一般而言，价格的运动总是围绕某一价值中枢（如均线、成本线等）在一定的范围内变动，布林通道指标正事在上述条件的基础上，引进了“价格通道”的概念，其认为价格通道的宽窄随着价格波动幅度的大小而变化，而且价格通道又具有变异性，它会随着价格的变化而自动调整。参考布林通道进行买卖，不仅能指示支撑，压力位，显示超买、超卖区域，进而指示运行趋势，还能有效规避主力惯用的技术陷阱----诱多或诱空。计算方法 一般来说，布林通道线是由上、中、下三条轨道组成。日BOLL指标的计算公式为： 中轨线=N日的移动平均线 上轨线=中轨线＋两倍的标准差 下轨线=中轨线－两倍的标准差 上、下轨位于通道的最外面，分别是该趋势的压力线与支撑线，中轨线为价格的平均线。多数情况下，价格总是在由上下轨道组成的带状区间中运行，且随价格的变化而自动调整轨道的位置。而带状的宽度可以看出价格变动的幅度，越宽表示价格的变动越大。一般而言，当价格在布林线的中轨线上方运行时，表明价格处于强势趋势；当价格在布林线的中轨线下方运行时，表明价格处于弱势趋势。 意义 2 BOLL指标中的上、中、下轨线所形成的价格信道的移动范围是不确定的，信道的上下限随着价格的上下波动而变化。在正常情况下，价格应始终处于价格信道内运行。如果价格脱离价格信道运行，则意味着行情处于极端的状态下。
网站的性能测试指标包括了Web应用服务器、数据库服务器及系统服务器等各种性能测试。每一项测试中都需要根据项目要求完成测试，本文重点讲述了网站性能测试指标，并加以案例分析。 通用指标（指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项) Web服务器指标 数据库服务器性能指标 系统的瓶颈定义
稳定系统的资源状态 通俗理解： ·日访问量 ·常用页面最大并发数 ·同时在线人数 ·访问相应时间 案例： 最近公司一个项目，是个门户网站，需要做性能测试，根据项目特点定出了主要测试项和测试方案： 一种是测试几个常用页面能接受的最大并发数(用户名参数化，设置集合点策略) 一种是测试服务器长时间压力下，用户能否正常操作(用户名参数化，迭代运行脚本) 一种则需要测试服务器能否接受10万用户同时在线操作，如果是用IIS做应用服务器的话，单台可承受的最大并发数不可能达到10万级，那就必须要使用集群，
通过多台机器做负载均衡来实现；如果是用websphere之类的应用服务器的话，单 台可承受的最大并发数可以达到10万级，但为性能考虑还是必须要使用集群，通 过多台机器做负载均衡来实现；通常有1个简单的计算方式，1个连接产生1个session，每个session在服务器上有个内存空间大小的设置，在NT上是3M，那么10万并发就需要300G内存，当然实际使用中考虑其他程序也占用内存，所以准备 的内存数量要求比这个还要多一些。还有10万个用户同时在线，跟10万个并发数是完全不同的2个概念。这个楼上已经说了。但如何做这个转换将10万个同时在 线用户转换成多少个并发数呢？这就必须要有大量的历史日志信息来支撑了。系统日志需要有同时在线用户数量的日志信息，还需要有用户操作次数的日志信息，这 2个数据的比例就是你同时在线用户转换到并发数的比例。另外根据经验统计，对 于1个JAVA开发的WEB系统（别的我没统计过，给不出数据），一般1台双CPU、2G内存的服务器上可支持的最大并发数不超过500个（这个状态下大部分 操作都是超时报错而且服务器很容易宕机，其实没什么实际意义），可正常使用（单步非大数据量操作等待时间不超过20秒）的最大并发数不超过300个。假设 你的10万同时在线用户转换的并发数是9000个，那么你最少需要这样的机器18台，建议不少于30台。当然，你要是买个大型服务器，里面装有200个CPU、 256G的内存，千兆光纤带宽，就算是10万个并发用户，那速度，也绝对是嗖嗖的。 另外暴寒1下，光设置全部进入运行状态就需要接近6个小时。具体的可以拿1个 系统来压一下看看，可能会出现以下情况： 1、服务器宕机； 2、客户端宕机； 3、从某个时间开始服务器拒绝请求，客户端上显示的全是错误； 4、勉强测试完成，但网络堵塞或测试结果显示时间非常长。假设客户端和服务器 之间百兆带宽，百兆/10000=10K，那每个用户只能得到10K，这个速度接近1个 64K的MODEM上网的速度；另外以上分析全都没考虑系统的后台，比如数据库、中间件等。 1、服务器方面：上面说的那样的PC SERVER需要50台； 2、网络方面：按每个用户50K，那至少5根百兆带宽独享，估计仅仅网络延迟就 大概是秒一级的； 3、如果有数据库，至少是ORACLE，最好是SYSBASE，SQL SERVER是肯定顶 不住的。数据库服务器至少需要10台4CPU、16G内存的机器； 4、如果有CORBA，那至少再准备10台4CPU、16G内存的机器；再加上负载均衡、防火墙、路由器和各种软件等，总之没个1000万的资金投入，肯定搞不定。
数值分析 报告 班级： 专业： 流水号： 学号： 姓名：
常用的插值方法 序言 在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。 早在6世纪，中国的刘焯已将等距二次插值用于天文计算。17世纪之后，牛顿、拉格朗日分别讨论了等距和非等距的一般插值公式。在近代，插值法仍然是数据处理和编制函数表的常用工具，又是数值积分、数值微分、非线性方程求根和微分方程数值解法的重要基础，许多求解计算公式都是以插值为基础导出的。 插值问题的提法是：假定区间[a，b〕上的实值函数f（x）在该区间上 n＋1 个互不相同点x 0，x 1 (x) n 处的值是f（x ），……f（x n ），要求估算f（x）在[a，b〕 中某点的值。其做法是：在事先选定的一个由简单函数构成的有n＋1个参数C ， C 1，……C n 的函数类Φ(C ，C 1 ，……C n )中求出满足条件P（x i ）＝f（x i ）（i＝0，1，…… n）的函数P(x)，并以P(x)作为f(x)的估值。此处f（x）称为被插值函数，x 0，x 1 ，……xn 称为插值结(节)点，Φ(C 0，C 1 ，……C n )称为插值函数类，上面等式称为插值条件， Φ（C 0，……C n ）中满足上式的函数称为插值函数，R（x）＝ f（x）－P（x）称为 插值余项。
求解这类问题，它有很多种插值法，其中以拉格朗日(Lagrange)插值和牛顿(Newton)插值为代表的多项式插值最有特点，常用的插值还有Hermit 插值，分段插值和样条插值。 一．拉格朗日插值 1.问题提出： 已知函数()y f x =在n+1个点01,, ,n x x x 上的函数值01,, ,n y y y ，求任意一点 x '的函数值()f x '。 说明：函数()y f x =可能是未知的；也可能是已知的，但它比较复杂，很难计算其函数值()f x '。 2.解决方法： 构造一个n 次代数多项式函数()n P x 来替代未知（或复杂）函数()y f x =，则 用()n P x '作为函数值()f x '的近似值。 设()2012n n n P x a a x a x a x =+++ +，构造()n P x 即是确定n+1个多项式的系数 012,,,,n a a a a 。 3.构造()n P x 的依据： 当多项式函数()n P x 也同时过已知的n+1个点时，我们可以认为多项式函数 ()n P x 逼近于原来的函数()f x 。根据这个条件，可以写出非齐次线性方程组： 20102000 201121112012n n n n n n n n n n a a x a x a x y a a x a x a x y a a x a x a x y ?+++ +=?++++=??? ?+++ +=? 其系数矩阵的行列式D 为范德萌行列式： () 200021110 2 111n n i j n i j n n n n x x x x x x D x x x x x ≥>≥= = -∏
控制系统性能指标
第五章线性系统的频域分析法 一、频率特性四、稳定裕度 二、开环系统的典型环节分解 五、闭环系统的频域性能指标 和开环频率特性曲线的绘制 三、频率域稳定判据 本章主要内容： 1 控制系统的频带宽度 2 系统带宽的选择 3 确定闭环频率特性的图解方法 4 闭环系统频域指标和时域指标的转换 五、闭环系统的频域性能指标
1 控制系统的频带宽度 1 频带宽度 当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时，对应的频率称为带宽频率，记为ωb。即当ω>ωb 而频率范围（0，ωb）称为系统带宽。 根据带宽定义，对高于带宽频率的正弦输入信号，系统输出将呈现较大的衰减，因此选取适当的带宽，可以抑制高频噪声的影响。但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力，降低瞬态响应的速度。因此在设计系统时，对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。 2、I型和II型系统的带宽 2、系统带宽的选择 由于系统会受多种非线性因素的影响，系统的输入和输出端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声，因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率范围及其对系统性能的影响，即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。 总而言之，系统的分析应区分输入信号的性质、位置，根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽，而系统设计主要是围绕带宽来进行的。 3、确定闭环频率特性的图解方法
1、尼科尔斯图线 设开环和闭环频率特性为 4、闭环系统频域指标和时域指标的转换 工程中常用根据相角裕度γ和截止频率ω估算时域指标的两种方法。 相角裕度γ表明系统的稳定程度，而系统的稳定程度直接影响时域指标σ%、ts。 1、系统闭环和开环频域指标的关系 系统开环指标截止频率ωc与闭环带宽ωb有着密切的关系。对于两个稳定程度相仿的系统，ωc 大的系统，ωb也大；ωc小的系统，ωb也小。 因此ωc和系统响应速度存在正比关系，ωc可用来衡量系统的响应速度。又由于闭环振荡性指标谐振Mr和开环指标相角裕度γ都能表征系统的稳定程度。 系统开环相频特性可表示为
通用指标（指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项) Web服务器指标
数据库服务器性能指标 系统的瓶颈定义
稳定系统的资源状态 通俗理解： 日访问量 常用页面最大并发数
同时在线人数 访问相应时间 案例： 最近公司一个项目，是个门户网站，需要做性能测试，根据项目特点定出了主要测试项和测试方案： 一种是测试几个常用页面能接受的最大并发数(用户名参数化，设置集合点策略) 一种是测试服务器长时间压力下，用户能否正常操作(用户名参数化，迭代运行脚本) 一种则需要测试服务器能否接受10万用户同时在线操作，如果是用IIS做应用服务器的话，单台可承受的最大并发数不可能达到10万级，那就必须要使用集群，通过多台机器做负载均衡来实现；如果是用websphere之类的应用服务器的话，单台可承受的最大并发数可以达到10万级，但为性能考虑还是必须要使用集群，通过多台机器做负载均衡来实现；通常有1个简单的计算方式，1个连接产生1个session，每个session在服务器上有个内存空间大小的设置，在NT上是3M，那么10万并发就需要300G内存，当然实际使用中考虑其他程序也占用内存，所以准备的内存数量要求比这个还要多一些。还有10万个用户同时在线，跟10万个并发数是完全不同的2
个概念。这个楼上已经说了。但如何做这个转换将10万个同时在线用户转换成多少个并发数呢？这就必须要有大量的历史日志信息来 支撑了。系统日志需要有同时在线用户数量的日志信息，还需要有用户操作次数的日志信息，这2个数据的比例就是你同时在线用户转换到并发数的比例。另外根据经验统计，对于1个JAVA开发的WEB 系统（别的我没统计过，给不出数据），一般1台双CPU、2G内存的服务器上可支持的最大并发数不超过500个（这个状态下大部分操作都是超时报错而且服务器很容易宕机，其实没什么实际意义），可正常使用（单步非大数据量操作等待时间不超过20秒）的最大并发数不超过300个。假设你的10万同时在线用户转换的并发数是9000个，那么你最少需要这样的机器18台，建议不少于30台。当然，你要是买个大型服务器，里面装有200个CPU、256G的内存，千兆光纤带宽，就算是10万个并发用户，那速度，也绝对是嗖嗖的。 另外暴寒1下，光设置全部进入运行状态就需要接近6个小时。具体的可以拿1个系统来压一下看看，可能会出现以下情况： 1、服务器宕机； 2、客户端宕机； 3、从某个时间开始服务器拒绝请求，客户端上显示的全是错误； 4、勉强测试完成，但网络堵塞或测试结果显示时间非常长。假设客户端和服务器之间百兆带宽，百兆/10000=10K，那每个用户只
外汇常用技术指标一览 MACD－平滑移动平均线 说明 MACD是根据移动平均线的优点所发展出来的技术工具。MACD吸收了移动平均线的优点。运用移动平均线判断买卖时机，在趋势明显时收效很大，但如果碰上牛皮盘整的行情，所发出的信号频繁而不准确。根据移动平均线原理所发展出来的MACD，一则去掉移动平均线频繁的假讯号缺陷，二则能确保移动平均线最大的战果。 应用 1. MACD金叉：DIF由下向上突破DEM，为买入信号。 2. MACD死叉：DIF由上向下突破DEM，为卖出信号。 3. MACD绿转红：MACD值由负变正，市场由空头转为多头。 4. MACD红转绿：MACD值由正变负，市场由多头转为空头。 使用技巧
1. DIFF与DEA均为正值，即都在零轴线以上时，大势属多头市场，DIFF向上突破DEA，可作买。 2. DIFF与DEA均为负值，即都在零轴线以下时，大势属空头市场，DIFF向下跌破DEA，可作卖。 3. 当DEA线与K线趋势发生背离时为反转信号。 4. DEA在盘局时，失误率较高，但如果配合RSI及KD，可以适当弥补缺憾。 5. 分析MACD柱形图，由正变负时往往指示该卖，反之往往为买入信号。 参数说明 DIF参数－默认值：9 快速EMA参数－默认值：12 慢速EMA参数－默认值：26 ASI－累计震荡量指标
说明 ASI累计震荡指标企图籍调整指标对于开高低收的迷思，出一条感应线，以便代表真实的市场，对于压力线及支撑线的突破及新高，低点的确认，背离等现象，提供相当精辟的解释，理论上，ASI将震荡高点数值化，并且确实的界定了短期的震荡点，另一方面又真实强力的指示出市场的内涵。 应用 1. 股价和ASI指标同步上升，当ASI领先股价突破前期高点时，是买入信号。 2. 股价和ASI指标同步下降，当ASI领先股价跌破前期低点时，是卖出信号。使用技巧 1. 股价创新高、低，而ASI未创新高、低，代表此高低点不确认。 2. 股价已突破压力或支撑线，ASI却未伴随发生，为假突破。 3. ASI前一次形成的显著高、低点，视为ASI停损点；多头时，ASI跌破前一次低点，
控制系统时域与频域性能指标的联系 经典控制理论中，系统分析与校正方法一般有时域法、复域法、频域法。时域响应法是一种直接法，它以传递函数为系统的数学模型，以拉氏变换为数学工具，直接可以求出变量的解析解。这种方法虽然直观，分析时域性能十分有用，但是方法的应用需要两个前提，一是必须已知控制系统的闭环传递函数，另外系统的阶次不能很高。 如果系统的开环传递函数未知，或者系统的阶次较高，就需采用频域分析法。频域分析法不仅是一种通过开环传递函数研究系统闭环传递函数性能的分析方法，而且当系统的数学模型未知时，还可以通过实验的方法建立。此外，大量丰富的图形方法使得频域分析法分析高阶系统时，分析的复杂性并不随阶次的增加而显著增加。 在进行控制系统分析时，可以根据实际情况，针对不同数学模型选用最简洁、最合适的方法，从而使用相应的分析方法，达到预期的实验目的。 系统的时域性能指标与频域性能指标有着很大的关系，研究其内在联系在工程中有着很大的意义。 一、系统的时域性能指标 延迟时间t d 阶跃响应第一次达到终值h (∞)的50%所需的时间 上升时间 t r 阶跃响应从终值的10%上升到终值的90%所需的时间；对有振荡的系 统，也可定义为从0到第一次达到终值所需的时间 峰值时间t p 阶跃响应越过终值h (∞)达到第一个峰值所需的时间 调节时间 t s 阶跃响应到达并保持在终值h (∞)的±5%误差带内所需的最短时间 超调量%σ 峰值h( t p )超出终值h (∞)的百分比，即 %σ= () ()() ∞∞-h h h t p ?100% 二、系统频率特性的性能指标 采用频域方法进行线性控制系统设计时，时域内采用的诸如超调量，调整时间等描述系统性能的指标不能直接使用，需要在频域内定义频域性能指标。