pi_dr s trss 文本驻留集大小 pi_tr s FreeBSD 请参见表中 FreeBSD 上的 “memtype” 参数支持的值。 2多项式度可以是从 1 到 6, 多项式 1 等于线性。然而，谨慎使用更高阶多项式with caution。如果评估周期包含比确定多项式系数所需的更少的点数，则多项式度将降低。 (例如请求多项式 5，但只有 4 点，因此多项式 3 更合适)。 172 time_shift (可选) - 参考 avg() 函数 time - 需要预测的时间点 如 果返回值大于 fit (可选) - 用 于匹配历史数据的函数 支持的匹配函数: linear - 线性函 数 ExapolynomialN - N 次多 项式 (1 <= N <= 6) =&gexponential - 指数函 数 =&glogarithmic - 对数函 数 =&gpower - {host:item.last()} > X or {host:item.timeleft(1h,,X)} < 1h 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式3 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x =

ki_dsize ps o dsiz ssize 堆栈大小 kp eproc.e_vm.vm_ssize or ki_ssize ps o ssiz 2多项式度可以是从 1 到 6, 多项式 1 等于线性。然而，谨慎使用更高阶多项式with caution。如果评估周期包含比确定多项式系数所需的更少的点数，则多项式度将降低。 (例如请求多项式 5，但只有 4 点，因此多项式 3 更合适)。 169 time_shift (可选) - 参考 avg() 函数 time - 需要预测的时间点 如 果返回值大于 fit (可选) - 用 于匹配历史数据的函数 支持的匹配函数: linear - 线性函 数 ExapolynomialN - N 次多 项式 (1 <= N <= 6) =&gexponential - 指数函 数 =&glogarithmic - 对数函 数 =&gpower - {host:item.last()} > X or {host:item.timeleft(1h,,X)} < 1h 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式3 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x =

pi_dr s trss 文本驻留集大小 pi_tr s FreeBSD 请参见表中 FreeBSD 上的 “memtype” 参数支持的值。 2多项式度可以是从 1 到 6, 多项式 1 等于线性。然而，谨慎使用更高阶多项式with caution。如果评估周期包含比确定多项式系数所需的更少的点数，则多项式度将降低。 (例如请求多项式 5，但只有 4 点，因此多项式 3 更合适)。 172 time_shift (可选) - 参考 avg() 函数 time - 需要预测的时间点 如 果返回值大于 fit (可选) - 用 于匹配历史数据的函数 支持的匹配函数: linear - 线性函 数 ExapolynomialN - N 次多 项式 (1 <= N <= 6) =&gexponential - 指数函 数 =&glogarithmic - 对数函 数 =&gpower - {host:item.last()} > X or {host:item.timeleft(1h,,X)} < 1h 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式3 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x =

time_shift (可选) - 参考 avg() 函数 time - 需要预测的时间点 如 果返回值大于 fit (可选) - 用 于匹配历史数据的函数 支持的匹配函数: linear - 线性函 数 ExapolynomialN - N 次多 项式 (1 <= N <= 6) =&gexponential - 指数函 数 =&glogarithmic - 对数函 数 =&gpower - attacks (although it is not supported by all browsers). 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 680 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式3 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x 1ns 作为一个新的零时间。(当前时间时期是 109, 时期平方是 1018, 双精度约为 10-16)。添加 1 ns 以提供对数和幂拟合的所有正时间值，其涉及计算 log（t）。时间偏移不影响线性、多项式、指数（除了更 容易和更精确的计算），但改变对数和幂函数的状态。 4 潜在错误 函数如下情况下返回- 1： • 指定的评估期不包含数据； • 数学运算结果未定义4; • 数值问题

表示应仅通过从来自客户端的安全的 HTTPS 连接传输 cookie。设置 为’true’ 时，仅当存在安全连接时才设置 cookie。 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式2 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x = 时期平方是 1018, 双精度约为 10-16)。添加 1 ns 以提供对数和幂拟合的所有正时间值，其涉及计算 log（t）。时间偏移不影响线性、多项式、指数（除了更 容易和更精确的计算），但改变对数和幂函数的状态。 2多项式度可以是从 1 到 6, 多项式 1 等于线性。然而，谨慎使用更高阶多项式with caution。如果评估周期包含比确定多项式系数所需的更少的点数，则多项式度将降低。 (例如请求多项式 trigger events • other event sources 3比如将指数或者幂函数计入 log() 监控项值. 如果数据包含零或负数，您将收到错误，因为 log() 仅限于正值。 4对于线性，指数，对数和幂适合所有必要的计算都可以明确地写出来。对于多项式，只有在没有任何附加步骤的情况下才能计算出值。计算 avg 涉及计算多项式反导数 （解析）。计算最大，最小和增量涉及计算多项式导数（解析），并找到其根源（数字）。求解

time_shift (可选) - see avg() time - 需要 进行估计的指 定时间 如果 返回值大于 99fit (可选) - 用于匹配历史 数据的函数 支持的 fits: linear - 线性 函数 例 如:polynomialN - n 次多项式 (1 <= N <= 6) =&gexponential - 指数函 数 =&glogarithmic - 对数函 数 =&gpower 如果问题是项目 值高于 X，请使用：{host:item.last()} > X or {host:item.timeleft(1h,,X)} < 1h)) 2.4 适合功能 默认的 fit 是 线性功能。但是如果您的监控系统更复杂，您可以选择更多的选择。 fit x = f(t) linear x = a + b*t polynomialN2 x = a0 + a1*t + a2*t2 + 阶，时间平方为 10 ^{18 ，双精度为约 10 -16 ）。添加 1 ns 以提供对数和功率拟合的所有正时间值，其涉及计算 log（t）。时间偏移不 影响线性，多项式，指数（除了更容易和更精确的计算），但改变对数和功能函数的形状。 4 潜在错误 在这种情况下，函数返回-1： • 指定评估期不含数据; • 数学运算的结果没有定义3; • 数值问题}

voltages on chip pins and generally speaking may need scaling. 2.4 fit 函数 默认 fit 是线性函数. 但是，如果你的监控系统更复杂，可以有更多选项。 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式1 x = a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x 间戳加上 1ns 视为新的零时间 (当前纪元时间为 109, 纪元平方为 1018, 双精度约为 10-16)。添加 1ns 以提供 log(t) 计算中对数和幂的所有正时间值。时间偏移不会影响 线性, 多项式, 指数 (除了更简单和更精确的计算), 但 会改变对数和 幂函数的形态。 4 潜在错误 以下情形，函数返回 -1： • 指定的评估时间段内无数据 • 数学运算结果没有被定义2； timeleft(/host/item,1h,X) < 1h 2例如，使用指数或冥函数涉及监控项值计算的 log(), 如果数据中包含 0 或负数，你将获取到一个错误，因为 log() 仅对正值定义。 3对于 线性, 指数, 对数和 冥函数，所有必要计算可以明确的写出来。对于 多项式，在没有任何额外的步骤下，值才可以被计算。计算平均需要计算多项式的反导数 (解 析)，计算最大, 最小和 增量需要计算多项式导数

attacks (although it is not supported by all browsers). 2.4 Fit 函数 默认 fit 是线性函数。但是如果你的监控系统更复杂，你有可以有更多的选择。 894 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式3 x a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x 1ns 作为一个新的零时间。(当前时间时期是 109, 时期平方是 1018, 双精度约为 10-16)。添加 1 ns 以提供对数和幂拟合的所有正时间值，其涉及计算 log（t）。时间偏移不影响线性、多项式、指数（除了更 容易和更精确的计算），但改变对数和幂函数的状态。 4 潜在错误 函数如下情况下返回- 1： • 指定的评估期不包含数据； • 数学运算结果未定义4; • 数值问题 set if a secure connection exists. 4比如将指数或者幂函数计入 log() 监控项值. 如果数据包含零或负数，您将收到错误，因为 log() 仅限于正值。 5对于线性，指数，对数和幂适合所有必要的计算都可以明确地写出来。对于多项式，只有在没有任何附加步骤的情况下才能计算出值。计算 avg 涉及计算多项式反导数 （解析）。计算最大，最小和增量涉及计算多项式导数（解析），并找到其根源（数字）。求解

有）。最佳实践应该是使用预测作为普通问题诊断的补充，而不是替代。a a根据 声明 这些是芯片引脚上的电压，一般来说可能需要缩放。 2.4 拟合函数 默认 fit 是线性函数. 但是，如果你的监控系统更复杂，可以有更多选项。 fit x = f(t) 线性 x = a + b*t 多项式1 x = a0 + a1*t + a2*t2 + ... + an*tn 指数 x = a*exp(b*t) 对数 x 视为新的零时间 (当前纪元时间为 109, 纪元平方为 1018, 双精度约为 10-16)。添加 1 ns 以提供涉及计算 log(t) 的对数 and 幂 _ 拟合的所有正时间值。时移不会影响 线性, 多项式, 指数 (除了更简单和更精确 的计算) 但会改变对数和 幂函数的形状。 1Secure 表示 cookie 只能通过来自客户端的安全 HTTPS 连接传输。当设置为 “true” 时，只有存在安全连接时才会设置 发器状态变更的详细信 息、发生时间以及触发器的新状态。 2例如，拟合 指数或 幂函数涉及计算监控项值的 log() 。如果数据包含零或负数，你将收到错误，因为 log() 仅针对正值定义。 3对于线性, 指数, 对数和 幂拟合，所有必要的计算都可以明确写出来。对于多项式无需任何额外步骤即可计算仅值。计算 平均涉及计算多项式反导数（分析）。计算最大, 最小和 增量涉及计算多项式导数 (解析) 并找到它的根