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在点击表单提交后，在Google分析中跟踪事件: 当有人填写表单并点击提交时，我需要跟踪Google分析中的事件。出现的结果页面是一个标准的仪表板types的页面，所以为了跟踪该页面上的事件，我不得不在URL中传递事件，然后阅读url并输出google analytics事件跟踪javascript代码基于它。这是一个经常书签的页面，但重新加载，点击返回等，所以我真的不想在URL中传递跟踪事件，搞砸了分析。相反，我宁愿做一些类似下面的jQuery代码在页面上的forms： $('#form_id').submit(function() { _gaq.push('_trackEvent', 'my category', 'my action'); }); 我担心的问题是，我会错过一些被跟踪的事件，因为在调用JavaScript之后，浏览器将会提交表单并转到另一个网页。如果utm.gif跟踪图像没有及时加载，我错过了事件:(。我的恐惧是否合理？我如何确保我不会错过正在跟踪的事件？

如何logging和查找最昂贵的查询？: sql2k8中的活动监视器允许我们查看最昂贵的查询。好吧，这很酷，但有没有办法我可以login这个信息或通过查询分析器得到这个信息？我真的不想打开Sqlpipe理控制台，我看着活动监视器仪表板。我想弄清楚哪些查询写得不好/架构devise不好等等。感谢堆的任何帮助！

在C ++中测量函数的执行时间: 我想知道我的C ++程序在Linux上执行某个函数需要多less时间。之后，我想做一个速度比较。我看到了几个时间的function，但从这个提升结束了。计时： process_user_cpu_clock, captures user-CPU time spent by the current process 现在，我不清楚，如果我使用上述function，我会得到CPU花费在该function的唯一时间？其次，我找不到使用上述function的例子。任何人都可以帮助我如何使用上述function？ PS：现在，我正在使用std::chrono::system_clock::now()来获得时间，但是这给了我不同的结果，因为每次CPU负载不同。

什么是configurationJavaScript执行的最佳方式？: 有一个很好的分析器的JavaScript？我知道萤火虫有一些支持分析代码。但是我想确定更长的统计数据。想象一下，您正在构build大量的JavaScript代码，并且要确定代码中实际存在的瓶颈。起初我想查看每个javascript函数和执行时间的configuration文件统计信息。接下来将包括DOMfunction。这与渲染树上的操作变慢的操作相结合将是完美的。我认为如果性能在我的代码，DOM准备或渲染树/视觉更新中被杀死，这会给人一个好的印象。有什么我想要的东西吗？或者什么是实现我所描述的最好的最好的工具？它会自动编译的浏览器加上由引擎function增强的JavaScript引擎？

抽象语法树和具体语法树有什么区别？: 我一直在读关于解释器/编译器是如何工作的，而且我感到困惑的一个领域是AST和CST之间的区别。我的理解是，parsing器创build一个CST，把它交给语义分析器，把它变成一个AST。不过，我的理解是，语义分析器只是确保遵循规则。我真的不明白为什么它会做任何改变，使其抽象而不是具体。有什么我错过了关于语义分析器的东西，还是AST和CST之间的区别有些人造？

在那里有任何像样的C＃分析器？: 我需要一个C＃分析器。虽然我并不反对为此付费，但免费或至less有试用版的东西是理想的，因为需要时间来提高采购订单。任何build议？

为什么Python代码在函数中运行得更快？: def main(): for i in xrange(10**8): pass main() Python中的这段代码运行在（注意：在Linux的BASH中，时间函数是用时间函数完成的。） real 0m1.841s user 0m1.828s sys 0m0.012s 但是，如果for循环没有放在函数中， for i in xrange(10**8): pass 那么它会运行更长的时间： real 0m4.543s user 0m4.524s sys 0m0.012s 为什么是这样？

如何测量一个函数执行所花费的时间: 我需要以毫秒为单位获得执行时间。我最初在2008年问过这个问题。接受的答案是使用新的Date（）。getTime（）但是，现在我们都可以同意使用标准的performance.now（） API更合适。因此，我正在改变这个问题的答案。

可以使用一个分析器，但为什么不停止程序呢？: 如果某个单线程程序需要执行10倍的时间，那么可以在其上运行一个分析器。你也可以用“暂停”button停下来，你会看到它到底在做什么。即使只比应该慢10％，如果再多停一下，不久你就会看到它多次做不必要的事情。通常这个问题是一个函数调用，在堆栈中间的地方并不是真正需要的。这不是衡量问题，但它确实find它。编辑：反对意见主要假设你只采取1个样本。如果你认真的话，就拿10分。任何造成一定百分比的代码，如40％的代码，都会平均出现在这部分样本上。瓶颈（在单线程代码中）不能隐藏起来。编辑：为了表明我的意思，许多反对意见的forms是“没有足够的样本，所以你看到的可能是完全虚假的” – 关于机会的模糊想法。但是，如果有任何可识别的描述，不仅仅是例行活动或者例行活动，在30％的时间内是有效的，那么在任何给定的样本上看到它的概率是30％。那么假设只有10个采样。在10个样本中将出现问题的次数遵循二项分布，并且看到0次的概率是0.028。看1次的概率是.121。 2次，概率是.233，3次是.267，之后下降。由于看不到两次的概率是.028 + .121 = .139，这意味着看到它两次或更多次的概率是1 – .139 = .861。一般的规则是如果你看到一些你可以修复两个或更多的样本，这是值得修复的。在这种情况下，在10个样本中看到的机会是86％。如果你有14％的人没有看到它，那么只需要更多的样本，直到你做。（如果样本数量增加到20个，则看到它的次数增加到99％以上）。所以它没有被精确地测量，但是它被精确地find了，而且了解这一点很重要它可能很容易成为一个分析器实际上找不到的东西，比如涉及数据状态的东西，而不是程序计数器。

哪个Python内存分析器被推荐？: 我想知道我的Python应用程序的内存使用情况，特别想知道哪些代码块/部分或对象消耗了大部分内存。谷歌search显示，商业版本是Python Memory Validator （仅限Windows）。而开源的是PySizer和Heapy 。我没有尝试任何人，所以我想知道哪一个是最好的考虑：给大部分细节。我必须对我的代码做最less的改动。