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分布式系统的指标(分布式的目的)

前言 分布式系统的指标可以用来具体地衡量一个分布式系统。 分布式系统的指标 从分布式技术的起源可以看出,分布式系统的出现就是为了用廉价的、普通的机器解决单个计算机处理复杂、大规模数据和任务时存在的性能问题、资源瓶颈问题,以及可用性和可扩展性问题。分布式的目的是用更多

【云原生】K8s pod 动态弹性扩缩容 HAP(metrics-server)

目录一、概述二、安装 metrics-server1)HAP 前提条件2)开启 API Aggregator3)开始安装 metrics-server三、Horizontal Pod Autoscaler 工作原理1)原理架构图2)HPA扩缩容算法1、扩容2、缩容3、特殊处理3)HPA 对象定义四、示例演示1)编排yaml2)使用 ab 工具进行压测 一、概述 Horizontal Po

使用Torchmetrics快速进行验证指标的计算

TorchMetrics可以为我们提供一种简单、干净、高效的方式来处理验证指标。TorchMetrics提供了许多现成的指标实现,如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等,几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指标。 TorchMetrics安装也非常简单,只需要P

CountDownLatch+ThreadPool 优化统计报表

一、功能要求 业务方要求每天发一个统计日报到用户邮箱、业务为统计每日的多项市场指标数据,因为数据表中数据量庞大,每项指标的SQL是单独的逻辑,所以要在一个接口内执行多个SQL,所以查询接口响应很慢,大概需要30s左右。 二、需求分析 统计报表页面涉及到的统计指标数据比较多,每个指标

HorizontalPodAutoscaler 自动扩容方式

HorizontalPodAutoscaler(简称 HPA ) 自动更新工作负载资源(例如 Deployment 或者 StatefulSet), 目的是自动扩缩工作负载以满足需求。 水平扩缩意味着对增加的负载的响应是部署更多的 Pod。 这与 “垂直(Vertical)” 扩缩不同,对于 Kubernetes, 垂直扩缩意味着将更多资源(例如:内存或 CP

04. Prometheus - 指标处理(PromQL)

指标(Metrics) Prometheus 会将所有采集到的样本数据以时间序列(time-series)的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上。 时间序列按照时间戳和值的序列顺序存放,每条时间序列通过 指标名称(metrics name)和一组 标签集(labelset)命名。 在时间序列中的每一个点称为一个 样本(sample),

10个常用的损失函数解释以及Python代码实现

什么是损失函数? 损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误,损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数(loss function)的值取平均值的函数称为

评价指标

混淆矩阵(Confusion Matrix) 混淆矩阵 预测 类1 类2 类3 实际 类1 类2 类3 每一行之和为该类别真实样本数量,每一列之和为预测为该类的样本数量,对角线上为预测正确。 TP TN FP FN TP(True Positive): 结果为正例,预测为正例 TN(True Negative): 结果为负例,预测为

风险检测指标(转)

来源:风险监测指标体系大全(信审类、反欺诈类、催收类、资产质量类) 从技术实现方式来看,我们先将指标分为四类:基础指标、衍生指标、趋势指标、核心指标。 1.基础指标:基于风险数据集市简单加工的一些指标,多以绝对量指标为主,通常在风险数据集市基层中实现。例如申请客户数、授信通过客

ES 聚合查询

ES聚合查询主要又三种模式,分别是分桶聚合(Bucket aggregations)、指标聚合(Metrics aggregations)、管道聚合(Pipeline aggregations),三种模式处理的业务场景不同,下面开始简要分析下. 1、分桶聚合(Bucket aggregations) 分桶聚合类似与关系型数据库的Group By查询,按照指定的条

5. 数据分析统计的指标_项目一

数据分析指标 1. 基于时间维度(①每月用户的访问指标 ②每天用户的访问指标 ③每小时用户的访问指标) 重写数据 2. 基于用户维度(不同年龄段用户的访问量指标) 重写数据 3. 基于地理维度(每个分区下不同省份用户的访问指标) 追加数据 创建时间维度表及导入数据 /* * 统计分析 */ -- 1

数据治理体系演进简介

网易内部如严选、云音乐、传媒等数据团队对数据内容体系的治理思路都是将治理规范融入到开发过程中,将治理的动作提前,这其实就是“开发治理一体化”;事后依赖数据资产健康评估和治理工具进行数据的治理,建立事前加事后的数据治理体系。   随着网易数帆商业化的发展,遇到很多金融及大

同花顺短线三点利副图指标公式

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如何用BOLL指标来研判行情趋势的布林涨跌方向主图公式

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同花顺资金风险系数副图指标公式

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Back trader 支持的指标查询方式

在使用BACKTRADER的时候需要知道包本身支持多少个指标 直接查询包安装目录下面有多少个程序就可以,一个程序对应一个指标  

聊聊自动化测试的度量指标

本文是自动化测试系列的第四篇文章,这篇文章我想聊聊对自动化测试度量的一些想法。 上周末在知识星球社群的内部分享中,也有同学问了这个问题:自动化测试度量指标有哪些?各有什么价值? 脱离数据支撑谈价值多少有点底气不足,但脱离自动化的初衷和背景谈度量指标,就有些南辕北辙了。   做

通达信【妖坑升级版JH8】副图指标公式,深度优化,源码不加密!

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知识图谱嵌入-评价指标

知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)模型性能中最常用的几个指标:MRR,MR,HITS@1,HITS@3,HITS@10. MRR(Mean Reciprocal Ranking) 其中\(S\)是三元组集合,\(|S|\)是三元组集合个数\(rank_i\)是指第\(i\)个三元组的链接预测排名。该指标越大越好. MR(Mean Rank) 符号和MRR计算公

抓妖股振荡向上机会,原创抄底指标!信号不多,胜率还可以!

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数学建模方法--TOPSIS方法

Topsis方法 针对多项指标、多个方案的分析方法:即根据已存在的数据判断各个方案的优劣。TOPSIS方法首先确定各个指标的最优理想解和最劣理想解,最优对应各个属性值都达到各方案中最好的值,最劣对应各个属性值达到各方案中最坏的值。再计算各个方案到最优最劣的加权欧式距离,得到各方案

判断行情趋势轨迹寻找股价突破点位的股市轨迹副图公式

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主升钻石底主图指标,通达信,源码分享!

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同花顺主力持仓方向副图指标公式

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回馈粉丝支持,发个爆升操盘主图指标,原创,附有用法说明!

为回馈我的忠实粉丝的支持,把自己用了很久的一个原创指标拿出来。 用法: 1、绿色线是牛熊分界线,站上且变粗,是走牛,反之,则是走熊! 2、紫色是持股线,站上持股,下穿持币; 3、当日K线通体变红,且下方出现“爆升”文字提醒时,就是进场点。 指标无任何未来函数,源码分享!!! (好公式网原文通达信公式