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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PNLG常用metric整理
概览 BLEU：基于比较词/短语的重叠比例，关注precision Rouge：基于比较词/短语的重叠比例，关注recall Meteor：基于比较词/短语的重叠比例，关注f1 Distinct： Perplexity： BLEU BLEU (其全称为Bilingual Evaluation Understudy), 其意思是双语评估替补。所谓Understudy (替补)，意思是代替人进categraf执行脚本使用方法
1. 创建脚本 cd categraf-v0.2.2-linux-amd64 [root@bogon categraf-v0.2.2-linux-amd64]# vim scripts/echo.sh #!/bin/bash echo "metric_preffix,labelkey1=labelval1,labelkey2=labelval2 self_metric_name1=100,self_metric_name2=200" 2. 编辑categraf input.vm-storage在新metric占整体1%情况下的写入性能测试
作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！ cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 根据正式环境实际的数据统计，全新的metric占整体的metric数据不到1%。 于是压测客户端每次发送1000条time series数据，990条曾经出现过的metric, 10条全新的metric。 测多网络设备存在时，如何配置其上网优先级？
常见的上网外设有有线以太网、WIFI、4G/5G等接口，一块硬件主板经常会搭载多种网络访问硬件资源。如何配置不同网络外设的使用优先级呢？本文将为您介绍Linux系统下的常用配置方法。 测试环境：HDG2L-IOT评估套件，搭载双千兆网、4G CAT1模组；运行Ubuntu系统，内核版本5.10 。具体操作步骤见Prometheus 四种metric类型
Prometheus的4种metrics（指标）类型： Counter Gauge Histogram Summary 四种指标类型的数据对象都是数字，如果要监控文本类的信息只能通过指标名称或者 label 来呈现，在 zabbix 一类的监控中指标类型本身支持 Log 和文本，当然在这里我们不是要讨论 Prometheus 的局限性，而是要看一看 Pro[转]Prometheus笔记（一）metric type
原文：https://blog.csdn.net/hjxzb/article/details/81028806 --------------- Prometheus笔记（一）metric typePrometheus客户端库提供四种核心度量标准类型。 这些目前仅在客户端库中区分（以启用针对特定类型的使用而定制的API）和有线协议。 Prometheus服务器尚未使用类型信ElasticSearch7.3学习(二十七)----聚合概念（bucket和metric）及其示例
一、两个核心概念：bucket和metric 1.1 bucket 有如下数据 city name 北京 张三 北京 李四 天津 王五 天津 赵六 天津 王麻子 划分出来两个bucket，一个是北京bucket，一个是天津bucket 北京bucket：包含了2个人，张三，李四 上海bucket：包含了3个人，王五，赵六，王麻子 1.2 mprometheus监控k8s集群常用metric数据
cluster集群 语句 归属job 1、集群总节点数：prometheus四种metric类型
prometheus中存储的数据都是时序型，其数据模型都是如下：metric_name{label=value,…} value timestamp下文中说的数据类型只是客户端的封装 prometheus 的4种metricprometheus的客户端中提供了4种metric，对于服务端来说并没有使用这些metric，服务端只是简单当成是独立的时序数据来性能开发的时候注册数据验证
性能开发的时候注册数据 1.需要ems注册的性能数据 SELECT * from pm_metric where metric_id in (SELECT metric_id from pm_metric_pair where metric_pair_id in (SELECT metric_pair_id from pm_metric_group_pair_relation where base_group_id =150)); 2.性能界面指标spring boot配置mybatis-plus
一、maven配置 <mybatis-plus.version>3.2.0</mybatis-plus.version> <mysql-connector.version>8.0.13</mysql-connector.version> <druid-spring-boot.version>1.1.22</druid-spring-boot.version> <lombok.version>1.16.18</lomb近年多示例论文阅读(9): Explicit Metric-Based Multiconcept Multi-Instance Learning With Triplet and Superbag
目录 基本信息主要思想摘要算法 基本信息 题目：使用三元组和 Superbag 的基于显式度量的多概念多实例学习等级：2021年发表在sci一区期刊IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS(TNNLS)。bib: @article{chi2021explicit, title={Explicit Metric-Bassplunk收集collectd metric数据
Splunk官方文档：https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/8.2.4/Metrics/GetMetricsInCollectd 在splunk web(http://192.168.126.128:8000/)中新建HEC token 在全局配置中确保已启用token功能： 新建token: 提交 返回token列表，可以看到token已创建： 在被监控主es-DSL语句-index管理操作相关
版本为7.3.2，主要记录index,settings，mappings相关的操作，方便快速测试，调试 创建一个动态mapping的index,并指定某些字段，允许新字段 put http://10.192.78.27:39200/<index_name> { "mappings": { "dynamic": "true", "properties": { "id&qTensorflowSimilarity学习笔记12
2021SC@SDUSC 代码地址：similarity/f1_score.py at master · tensorflow/similarity · GitHub import tensorflow as tf from tensorflow_similarity.types import FloatTensor from .classification_metric import ClassificationMetric class F1Score(ClassificationMetriES度量聚合(ElasticSearch Metric Aggregations)，首战被MySQL惨虐
System.out.println(result); } catch (Throwable e) { e.printStackTrace(); } finally { EsClient.close(client); } } 其中代码@1：missing(0)表示如果文档中没有取平均值的字段时，则使用该值进行计算，本例中使用0参与计算。 其返回结果如下： { “took”:2, “timed_out”:fals46深入聚合数据分析_颜色+品牌下钻分析时按最深层metric进行排序
先以颜色分组，分组后再以品牌倒序分组，并计算分组后每个品牌的平均价格 GET /tvs/sales/_search { "size": 0, "aggs": { "group_by_color": { "terms": { "field": "color" }, "aggs": {在PlatEMO v2.9中增加多模态多目标算法（2）
上小节(在PlatEMO v2.9中增加多模态多目标算法（1）)中，我已经在PlatEMO v2.9的框架中增加了属性和方法，在该小节我们需要改调用计算指标那部分代码，以保证PlatEMO v2.9中增加多模态多目标算法后，不会影响其他算法的运行。 了解传入参数情况 在GUI文件夹中Modules的module_test中cb_mFlink中如何实现一个自定义MetricReporter
什么是 Metrics 在 flink 任务运行的过程中，用户通常想知道任务运行的一些基本指标，比如吞吐量、内存和 cpu 使用情况、checkpoint 稳定性等等。而通过 flink metrics 这些指标都可以轻而易举地获取到，避免任务的运行处于黑盒状态，通过分析这些指标，可以更好的调整任务的资源、定Prometheus 使用Python推送指标数据到Pushgateway
使用Python推送指标数据到Pushgateway 需求描述 实践环境 Python 3.6.5 Django 3.0.6 prometheus-client 0.11.0 代码实现 !/usr/bin/env python -*- coding:utf-8 -*- from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway if __name__ == '__main__':深度估计-02-Feature-metric Loss for Self-supervised Learning of Depth and Egomotion
ECCV2020 提出问题 1、目前的自监督深度估计大多采用光度误差作为约束方式，当存在低纹理区域时，由于在低纹理区域，即使深度图和位姿矩阵估计得不好，算出来的光度误差也会小，因此，光度误差在此时容易陷入局部最小。 Contribtion 1、提出Feature-metricFSL-GNN代码解读
FSL-GNN代码解读 main.py（主函数） 1、加载数据集： train_loader = generator.Generator(args.dataset_root, args, partition='train', dataset=args.dataset) 2、初始化或加载模型： enc_nn = models.load_model('enc_nn', args, io) metric_nn = models.load_model('metrBeyond the Deep Metric Learning 论文笔记
Beyond the Deep Metric Learning: Enhance the Cross-Modal Matching with Adversarial Discriminative Domain Regularization 该论文提出了一个ADDR的结构来为数据的特征获得域不变性，进而为获得更好的跨模态检索性能。 与一般的域不变性辨别器相比，该论文认为不同的数据对Collaborative Translational Metric Learning论文小结(附核心pytorch代码)
前言 在之前得专栏文章中，我们介绍过一种将度量学习引入推荐系统的方法Collaborative Metric Learning(CML)论文总结。其主要的motivation就是说传统的基于点积的矩阵分解方法不满足三角不等式，因此不是一个好的度量方式，会存在一些问题。对此，CML的解决思路是将用户和商品投影到