系统诊断

QuPath是一款开源软件，专为整个载玻片图像分析和数字病理学设计。它由贝尔法斯特女王大学开发，提供了广泛的功能，包括注释、可视化工具、IHC和H＆E分析的工作流程，以及新算法如细胞分割和组织微阵列解阵列。QuPath支持交互式机器学习，适用于细胞和纹理分类，并具备基于对象的分层数据模型。这款软件易于扩展，支持脚本，可与MATLAB和ImageJ等工具集成，为研究人员提供生物图像分析的新工具。QuPath采用GPLv3许可，免费开放源代码。欲了解更多信息和下载安装QuPath版本，请访问相关网页。

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基于数据驱动的造纸过程能耗异常诊断，分析过程数据模式，构建知识库，提升监测与异常诊断能力，指导企业精益运营。

诊断工具与动态性能观察，给人一种良好的印象，希望对你有所帮助。

Statspack 能够记录数据库运行时的各种统计信息，包括等待事件。通过分析 Statspack 报告，可以识别数据库性能瓶颈。 诊断步骤: 识别 Top 5 等待事件: 排除空闲等待事件，关注排名前五的等待事件。 分析 Enqueue 等待: 如果 Top 5 等待事件中出现 Enqueue 等待，则需要进一步分析。 确定 Enqueue 等待资源: 查看 Enqueue 等待的具体资源，例如 ST 表锁。 定位问题 SQL 语句: 分析 Statspack 报告，找到访问 Enqueue 等待资源的 SQL 语句。 通过以上步骤，可以有效地诊断和解决由等待事件引起的数据库性

Statspack 报告的对比挺实用的，尤其是在多实例、大并发环境下定位性能瓶颈时有。23.2 节提到的做法比较靠谱——通过不同时段的Statspack报告横向对比，能看出哪些等待事件在高峰期突然飙升。像db file sequential read和log file sync这种，看着就有 IO 瓶颈的嫌疑，配合CPU time也可以初步判断是不是业务逻辑太重了。蛮推荐搭配动态性能视图来看，比如v$session和v$active_session_history，能看到更实时的数据，效果更好。另外，文末那些相关文章也值得一看，像等待事件的主要等待时间和等待次数，写得还挺细致，适合深入了解每类

详述各诊断事件的具体列表，以便深入分析Oracle内部情况。

3．仿真诊断对话框如果模型在运行过程中遇到错误，将停止仿真，并弹出仿真诊断对话框。通过该对话框，可以了解模型出错的位置和原因，如下图所示。

DB2常见问题 这是我整理的DB2常见问题解决方案汇编。如果您在使用DB2时遇到问题，欢迎查看是否包含相关解答。

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