Apache JMeter的安装和使用指南-第二部分：使用

推荐阅读

• 正负偏差变量 即 d2+、d2- 分别表示决策值中超出和未达到目标值的部分。而 di+、di- 均大于 0 刚性约束和目标约束（柔性目标约束有偏差） 在多目标规划中，>=/<= 在刚性约束中保持不变。当需要将约束条件转换为柔性约束条件时，需要将 >=/<= 更改为 =（因为已经有 d2+、d2- 用来表示正负偏差），并附加上 (+dii-di+) 注意这里是 +di、-di+！之所以是 +di，-di+，是因为需要将目标还原为最接近的原始刚性约束条件 优先级因素和权重因素 对多个目标进行优先排序和优先排序 目标规划的目标函数 是所有偏差变量的加权和。值得注意的是，这个加权和都取最小值。而 di+ 和 dii- 并不一定要出现在每个不同的需求层次中。具体分析需要具体问题具体分析 下面是一个例子： 题目中说设备 B 既要求充分利用，又要求尽可能不加班，那么列出的时间计量表达式即为：min z = P3 (d3- + d3 +) 使用 + 而不是 -d3 + 的原因是：正负偏差不可能同时存在，必须有 di+di=0 （因为判定值不可能同时大于目标值和小于目标值），而前面是 min，所以只要取 + 并让 di+ 和 dii- 都为正值即可。因此，得出以下规则： 最后，给出示例和相应的解法： 问题：某企业生产 A 和 B 两种产品，需要使用 A、B、C 三种设备。下表显示了与工时和设备使用限制有关的产品利润率。问该企业应如何组织生产以实现下列目标？ (1) 力争利润目标不低于 1 500 美元； (2) 考虑到市场需求，A、B 两种产品的生产比例应尽量保持在 1：2； (3）设备 A 是贵重设备，严禁超时使用； (4）设备 C 可以适当加班，但要控制；设备 B 要求充分利用，但尽量不加班。 从重要性来看，设备 B 的重要性是设备 C 的三倍。 建立相应的目标规划模型并求解。 解：设企业生产 A、B 两种产品的件数分别为 x1、x2，并建立相应的目标计划模型： 以下为顺序求解法，利用 LINGO 求解： 1 级目标： 模型。 设置。 variable/1..2/:x;! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;！所需软约束数量（g=dplus=dminus 数量）及相关参数； s_con(s_con_num);！ s_con(s_con_num,variable):c;！软约束系数； 结束集 数据。 g=1500 0 16 15. c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(1);！第一个目标函数；！对应于 min=z 的第一小部分；！ 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ！使用设置完成的数据构建软约束表达式； ！ !软约束表达式 @for(variable:@gin(x)); ！将变量约束为整数； ! 结束 此时，第一级目标的最优值为 0，第一级偏差为 0： 第二级目标： !求 dminus(1)=0，然后求解第二级目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;！设置：变量/1..2/:x; ！ s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;！软约束数量及相关参数； s_con(s_con_num(s_con_num));！ s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;！ 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(2)+dplus(2);！第二个目标函数 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ！ 软约束表达式；！ dminus(1)=0; ！第一个目标结果 @for(variable:@gin(x)); ！ 结束 此时，第二个目标的最优值为 0，偏差为 0： 第三目标 !求 dminus(2)=0，然后求解第三个目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;！设置：变量/1..2/:x; ！ s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;！软约束数量及相关参数； s_con(s_con_num(s_con_num));！ s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;！ 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=3*dminus(3)+3*dplus(3)+dminus(4);！第三个目标函数。 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ！ 软约束表达式；！ dminus(1)=0; ！第一个目标约束条件； ！ dminus(2)+dplus(2)=0; ！第二个目标约束条件 @for(variable:@gin(x));！ 结束 最终结果为 x1=2，x2=4，dplus(1)=100，最优利润为

• 纯干货分享 | 研发效能提升——敏捷需求篇-而敏捷需求是提升效能的方式中不可或缺的模块之一。 云智慧的敏捷教练——Iris Xu近期在公司做了一场分享，主题为「敏捷需求挖掘和组织方法，交付更高业务价值的产品」。Iris具有丰富的团队敏捷转型实施经验，完成了企业多个团队从传统模式到敏捷转型的落地和实施，积淀了很多的经验。 这次分享主要包含以下2个部分： 第一部分是用户影响地图 第二部分是事件驱动的业务分析Event driven business analysis（以下简称EDBA） 用户影响地图，是一种从业务目标到产品需求映射的需求挖掘和组织的方法。 在软件开发过程中可能会遇到一些问题，比如大家使用不同的业务语言、技术语言，造成角色间的沟通阻碍，还会导致一些问题，比如需求误解、需求传递错误等；这会直接导致产品的功能需求和要实现的业务目标不是映射关系。 但在交付期间，研发人员必须要将这些需求实现交付，他们实则并不清楚这些功能需求产生的原因是什么、要解决客户的哪些痛点。研发人员往往只是拿到了解决方案，需要把它实现，但没有和业务侧一起去思考解决方案是否正确，能否真正的帮助客户解决问题。而用户影响地图通常是能够连接业务目标和产品功能的一种手段。 我们在每次迭代里加入的假设，也就是功能需求。首先把它先实现，再逐步去验证我们每一个小目标是否已经实现，再看下一个目标要是什么。那影响地图就是在这个过程中帮我们不断地去梳理目标和功能之间的关系。 我们在软件开发中可能存在的一些问题 针对这些问题，我们如何避免？先简单介绍做敏捷转型的常规思路： 先做团队级的敏捷，首先把产品、开发、测试人员，还有一些更后端的人员比如交互运维的同学放在一起，组成一个特训团队做交付。这个团队要包含交付过程中所涉及的所有角色。 接着业务敏捷要打通整个业务环节和研发侧的一个交付。上图中可以看到在敏捷中需求是分层管理的，第一层是业务需求，在这个层级是以用户目标和业务目标作为输入进行规划，同时需要去考虑客户的诉求。业务人员通过获取到的业务需求，进一步的和团队一起将其分解为产品需求。所以业务需求其实是我们真正去发布和运营的单元，它可以被独立发布到我们的生产环境上。我们的产品需求其实就是产品的具体功能，它是我们集成和测试的对象，也就是我们最终去部署到系统上的一个基本单元。产品需求再到了我们的开发团队，映射到迭代计划会上要把它分解为相应的技术任务，包括我们平时所说的比如一些前端的开发、后端的开发、测试都是相应的技术任务。所以业务敏捷要达到的目标是需要去持续顺畅高质量的交付业务价值。 将这几个点串起来，形成金字塔结构。最上层我们会把业务目标放在整个金字塔的塔尖。这个业务目标是通过用户的目标以及北极星指标确立的。确认业务目标后再去梳理相应的业务流程，最后生产。另外产品需求包含了操作流程和业务规则，具需求交付时间、工程时间以及我们的一些质量标准的要求。 谈到用户影响的地图，在敏捷江湖上其实有一个传说，大家都有一个说法叫做敏捷需求的“任督二脉”。用户影响地图其实就是任脉，在黑客马拉松上用过的用户故事地图其实叫督脉。所以说用户影响地图是在用户故事地图之前，先帮我们去梳理出我们要做哪些东西。当我们真正识别出我们要实现的业务活动之后，用户故事地图才去梳理我们整个的业务工作流，以及每个工作流节点下所要包含的具体功能和用户故事。所以说用户影响地图需要解决的问题，我们包括以下这些： 首先是范围蔓延，我们在整张地图上，功能和对应的业务目标是要去有一个映射的。这就避免了一些在我们比如有很多干系人参与的会议上，那大家都有不同想法些立场，会提出很多需求（正确以及错误的需求）。这个时候我们会依据目标去看这些需求是否真的是会影响我们的目标。 这里提到的错误需求，比如是利益相关的人提出的、客户认为产品应该有的、某个产品经理需求分析师认为可以有的....但是这些功能在用户影响地图中匹配不到对应目标的话，就需要降低优先级或弃掉。另外，通常我们去制定解决方案的时候，会考虑较完美的实现，导致解决方案括很多的功能。这个时候关键目标至关重要，会帮助我们梳理筛选、确定优先级。 看一下用户影响到地图概貌 总共分为一个三层的结构： 第一层why，你的业务目标哪个是最重要的，为什么？涉及到的角色有哪些？ 第二层how ，怎样产生影响？影响用户角色什么样的行为? （不需要去列出所有的影响，基于业务目标） 第三层what，最关键的是在梳理需求时不需一次把所有细节想全，这通常团队中经常遇到的问题。 我们用这个例子来看一下 这是一个客服中心的影响地图，业务目标是 3个月内不增加客服人数的前提下能支持1.5倍的用户数。此业务目标设定是符合 smart 原则的，specific非常的具体，miserable 是可以衡量的，action reoriented是面向活动的， real list 也是很实际的。 量化的目标会指引我们接下来的行动，梳理一个业务目标，尽量去量化，比如 ：我们通过打造一条什么样的流水线，能够提高整个部署的效率，时间是原来的 1/2 。这样才是一个能量化的有意义的目标。 回到这幅图， how 层级识别出来的内容，客服角色：想要对它施加的影响，把客户引导到论坛上，帮助客户更容易的跟踪问题，更快速的去定位问题。初级用户：方论坛上找到问题。高级用户：在论坛上回答问题。通过我们这些用户角色，进行活动，完成在不增加客户客服人数的前提下支持更多的用户数量。 最后一个层级，才是我们日常接触比较多的真正的功能的特性和需求，比如引导到客户到论坛上，其实这个产品就需要有一个常见问题的论坛的链接。这个层次需要我们团队进一步地在交付，在每个迭代之前做进一步的梳理，细化成相应的用户故事。  这个是云智慧团队中，自己做的影响地图的范例，可以看下整个的层级结构。序号表示优先级。 那我们用户影响地图可以总结为：

• iCloud 切换区域，中国区保留 appStore（更新）--自 2018 年 2 月 28 日起，中国区 iCloud 由云上贵州管理 苹果公司发布的公告 https://support.apple.com/zh-cn/HT208352 关键词 关键部分 受影响的 iCloud 账户：国家或地区设置为 "中国 "的 Apple ID。 iCloud 包含的服务照片、邮件、通讯录、日历、提醒事项、备忘、书签、钱包、钥匙串、云备份、云驱动器、应用程序数据 新条款和条件： 同意仅出于本协议允许的目的并在中国法律允许的范围内使用服务。 云桂洲在提供服务时应使用合理的技能并尽职尽责，但在适用法律允许的最大范围内，我们不保证或担保您通过本服务存储或访问的任何内容不会意外损坏、崩溃、丢失或根据本协议的条款被删除，如果发生此类损坏、崩溃、丢失或删除，我们不承担任何责任。您应自行负责维护您的信息和数据的适当备份。 Apple 和云上贵州有权访问您存储在服务中的所有数据，包括有权根据适用法律相互之间共享、交换和披露所有用户数据（包括内容）。 本协议的解释、效力和履行应适用*法律。对于因本协议引起的或与本协议有关的任何争议，云桂洲和您同意提交中国国际经济贸易仲裁委员会（CIETAC）根据提交仲裁时有效的法律在北京进行具有约束力的仲裁。 由云桂洲管理，用户选择： 停用； ID 到地区； 受 iCloud（由云桂洲运营）条款和条件约束 首先，我想说说我对数据安全的看法。 当我在朋友圈发布通知时，有些朋友回复说国外的操作并没有多安全，或者国外的安全只是相对于国外而言的等等。首先，我非常感谢这些朋友，这让我反思什么是数据安全。以下观点均属个人观点： 国外的月亮一定比国内圆？ 这是一个根深蒂固的问题，只要有人说国外的东西比国内好，就会有人嘲笑崇洋媚外。我觉得我们在某些方面应该向国外学习，比如搜索引擎和版权问题。打开百度搜索 "数据安全"，第一行肯定是广告。打开谷歌搜索 "数据安全"，第一条就是 "数据安全_百度百科" .....各种版权问题大家都明白，支持正版，但不仅客户一心想找免费破解，就连作者也往往没有保护自己劳动成果或产品的想法。但从另一个层面来说，国内的发展和安全，甩国外几条街。没有说哪里好，哪里不好，辩证地去学习更好。 国外也有别有用心的数据泄露，谈何安全？ 从加密解密的角度看，自古以来就没有绝对安全的加密，只有相对安全的做法。苹果的棱镜门、微软的 cpu 漏洞，各种参差不齐的被破解案例 ....是的，这的确是一个很好的论据，但凡事都不能只看一面，当年苹果面对FBI破解手机的要求，几经论证，苹果还是拒绝破解。这点拿到国内，只要上面的文件传达下去，还有企业敢说不吗？还敢说不吗？ 关于这次iCloud数据迁移个人看法？ 把数据迁移到贵州的云端，相当于把手机的所有数据都存储在贵州的云端服务器上。也许访问数据的速度会快很多，但我会把我的iCloud区放到美国，因为我不想数据存在云上贵州后经常接到莫名其妙的电话或短信，更不想因为乱用国外服务器而被请去喝茶。iCloud一个ID，即从中国账号转到美国区，主要用于数据存在美国服务器上。appStore一个ID，除了注册一个中国ID外，专门用来下载应用用，因为国外ID不支持酷狗和网易云等应用。麻烦的是，用了新的 appStore ID 后，当前的应用还得重新下载安装，因为旧的应用 ID 与新的应用 ID 不兼容，安装不了。最后，iCloud迁移后，国内用户使用美国服务器，估计要 "扶墙 "了。 专业步骤： 首先，进行appleID设置，这是前提条件，否则无法选择转移区域！ 取消 appleID 的双重认证 取消家庭共享选项 二、窗口下载并安装 icloud 3.0 版

• [姿势估计] 实践记录：使用 Dlib 和 mediapipe 进行人脸姿势估计 - 本文重点介绍方法 2）：方法 1：基于深度学习的方法：。 基于深度学习的方法：基于深度学习的方法利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），直接从人脸图像中学习姿势估计。这些方法能够学习更复杂的特征表征，并在大规模数据集上取得优异的性能。方法二：基于二维校准信息估计三维姿态信息（计算机视觉 PnP 问题）。 特征点定位：人脸姿态估计的第一步是通过特征点定位来检测和定位人脸的关键点，如眼睛、鼻子和嘴巴。这些关键点提供了人脸的局部结构信息，可用于后续的姿势估计。 旋转表示：常见的旋转表示方法包括欧拉角和旋转矩阵。欧拉角通过三个旋转角度（通常是俯仰、偏航和滚动）描述头部的旋转姿态。旋转矩阵是一个 3x3 矩阵，表示头部从一个坐标系到另一个坐标系的变换。 三维模型重建：根据特征点的定位结果，三维人脸模型可用于姿势估计。通过将人脸的二维图像映射到三维模型上，可以估算出人脸的旋转和平移信息。这就需要建立人脸的三维模型，然后通过优化方法将模型与特征点对齐，从而获得姿势估计结果。 特征点定位 特征点定位是用于检测人脸关键部位的五官基础部分，还有其他更多的特征点表示方法，大家可以参考我上一篇文章中介绍的特征点检测方案实践：人脸校正二次定位操作来解决人脸校正的问题，客户在检测关键点的代码上略有修改，坐标转换部分客户见上图 def get_face_info(image). img_copy = image.copy image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = face_detection.process(image) # 在图像上绘制人脸检测注释。 image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) box_info, facial = None, None if results.detections： for detection in results. for detection in results.detections: mp_drawing.Drawing.detection = 无 mp_drawing.draw_detection(image, detection) 面部 = detection.location_data.relative_keypoints 返回面部 在上述代码中，返回的数据是五官（6 个关键点的坐标），这是用 mediapipe 库实现的，下面我们可以尝试用另一个库：dlib 来实现。 使用 dlib 使用 Dlib 库在 Python 中实现人脸关键点检测的步骤如下： 确保已安装 Dlib 库，可使用以下命令： pip install dlib 导入必要的库： 加载 Dlib 的人脸检测器和关键点检测器模型： 读取图像并将其灰度化： 使用人脸检测器检测图像中的人脸： 对检测到的人脸进行遍历，并使用关键点检测器检测人脸关键点： 显示绘制了关键点的图像： 以下代码将参数 landmarks_part 添加到要返回的关键点坐标中。

• ab（Apache Bench）测试工具的安装和使用

• 使用Zabbix SNMP进行主机名和内存监控的安装与实践指南(学习心得第二十篇)

• 树莓派打造自家私人云盘实战教程(第二部分)：Docker+NextCloud+Nginx 教你一步步建站并上手" - 利用 Docker 架设简易高效的环境部署指南 - Docker 在树莓派上的安装入门，一看就会 - 参考链接：树莓派Docker安装指南 - 探索免费私有云盘方案：NextCloud 与 OwnCloud 同源平台解析 无需文件加密功能的话，NextCloud 是我们的首选。它与 SeaFile 相比，更加符合需求。 对于照片和视频备份同步，Daemon Sync 显示出了出色的表现，安装过程简单易懂，不妨一试身手。 现在，让我们一起步入正文，动手实践搭建属于自己的私人云盘吧！

• 第二部分：精准管控——如何在组策略中控制客户端软件的安装与使用

• 使用Kotlin在Android上通过Matrix绘制PaintDrawable和BitmapShader，实现手指触点为中心的缩放功能（第二部分）

• 超详细指南：如何下载、安装和设置JMeter与JDK环境变量-第二部分：安装JMeter