评估指标 模型 性能 指标
性能测试介绍
1. 简介 1.1 说明 如未特殊说明，涉及工具的理论都是基于jemter来说的 问题 性能测试能不能模拟客户操作，发现服务器性能问题？ 很难 1.2 什么是软件性能 从相关角色的角度关注点来看 用户：只关心操作快慢 业务或产品：关注产品快慢，响应时间 运维：关注快慢、响应时间、监控各种资源、确保生 ......
R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4333 最近我们被客户要求撰写关于LDA模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 主题建模 在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法， ......
一篇带你了解JVM内存模型和垃圾回收机制
JVM内存模型 根据Java虚拟机规范，Java数据区域分为五大数据区域。 JVM的结构 其中方法区和堆是所有线程共享的，虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器则为线程私有的。 有的博客称方法区是永久代，那是因为前者是JVM的规范，而后者则是JVM规范的一种实现，并且只有HotSpot才有永久代， JDK ......
开源通用高性能的分布式id序列组件
原文地址：[https://ntopic.cn/p/2023062101/](https://ntopic.cn/p/2023062101/) - Gitee源代码仓库：[https://gitee.com/obullxl/sequence-jdbc](https://gitee.com/obull ......
SAP HANA性能优化与分析（持续更新中）
本文描述了可以用来识别和解决特定性能问题的措施，并向您展示了如何在以下方面提高SAP HANA数据库的性能: •主机资源(CPU、内存、磁盘) •数据结构的大小和增长 •事务性问题 •SQL语句性能 •安全性、授权和许可 •配置 ......
JVM 性能调优
# JVM 性能调优 在高性能硬件上部署程序，目前主要有两种方式： - 通过 64 位 JDK 来使用大内存； - 使用若干个 32 位虚拟机建立逻辑集群来利用硬件资源。 ## 使用 64 位 JDK 管理大内存 堆内存变大后，虽然垃圾收集的频率减少了，但每次垃圾回收的时间变长。 如果堆内存为 14 ......
使用numpy实现bert模型，使用hugging face 或pytorch训练模型，保存参数为numpy格式，然后使用numpy加载模型推理，可在树莓派上运行
之前分别用numpy实现了mlp，cnn，lstm，这次搞一个大一点的模型bert，纯numpy实现，最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行，推理数据 本次模型是随便在hugging face上找的一个新闻评论的模型，7分类 看这些模型参数，这并不重要，模型占硬盘空间都要40 ......
WDM（Windows Driver Model）驱动程序模型和WDF（Windows Driver Foundation）驱动程序框架，区别 最详细
WDM（Windows Driver Model）驱动程序模型和WDF（Windows Driver Foundation）驱动程序框架是微软在Windows操作系统中使用的两种不同的驱动开发框架。它们有以下区别、特点和应用领域。 区别： WDM是传统的驱动程序模型，它建立在Windows内核模式驱 ......
TDengine 发布 IoT 场景下 3.0 性能对比分析报告，全方位超越 InfluxDB & TimescaleDB
6 月 26 日，涛思数据旗下时序数据库（Time Series Database） TDengine 正式发布 IoT 场景下 TDengine 3.0 性能对比分析报告，该报告在 IoT 场景下从数据写入、压缩和查询等维度，对比了 TDengine 与市场其他流行的时序数据库产品的性能差异，其中... ......
深度学习 训练模型 指标不变
在深度学习实验中遇到一个问题就是虽然loss有变化，但是在验证集中准确率一直没变， 且值接近你的验证集的正负样本比例。 这是因为，在模型中某一个位置使用看ReLU激活函数，导致值全都变换到了 非负数，再最后用sigmoid的时候全是>0.5的结果。 还有一种情况就是loss一直不变，这类情况说明反向 ......
关于 3.0 和 2.0 的数据文件差异以及性能优化思路
如果需要对数据库性能优化，了解数据文件的存储方式和工作原理是必要的。 对于时序数据库（Time Series Database） TDengine 来说，在 2.x 版本中时序数据的保留策略是由keep和days这两个参数把控的。（详情可见：https://mp.weixin.qq.com/s/uJ ......
ASEMI代理光宝光耦LTV-6341的应用与性能分析
编辑-Z 本文将全面深入地探讨光耦LTV-6341的应用与性能。首先，我们将介绍光耦LTV-6341的基本概念和工作原理，然后，我们将详细分析其在电子设备中的应用，接着，我们将对其性能进行深入的分析，最后，我们将对光耦LTV-6341的未来发展进行预测。 1、光耦LTV-6341的基本概念和工作原理 ......
AI生成文本检测器接口，AI检测，写作质量评估，伪造文件检测，学术不端行为检测，内容审核
一、接口介绍 【可检测出超过98%的AI生成作品】根据输入的内容（中文/英文）即可检测出是人类创作还是AI创作的概率，广泛应用于互联网平台内容审核、写作质量评估、学术不端行为检测和伪造文件检测等场景，以此帮助人们更好地理解和保护自己的知识产权和数据安全。 功能体验 特别提示：【80%（大概率是由AI ......
BOSHIDA 检测DC电源模块的稳定性能的几个步骤
BOSHIDA 检测DC电源模块的稳定性能的几个步骤 检测DC电源模块的稳定性能需要进行以下几个步骤： 1. 确认测试设备：需要准备一台多功能电源和一台数字万用表，可以根据需要选用不同型号和规格的测试设备。 2.设置电源参数：根据DC电源模块的规格和使用要求，将多功能电源的输出电压和电流设置到合适的 ......
【QoS预测】基于上下文的深度神经模型的多属性QoS预测
论文题目： Wu H, Zhang Z, Luo J, et al. Multiple attributes QoS prediction via deep neural model with contexts[J]. IEEE Transactions on Services Computing, ......
清理网络缓存的主要作用是优化网络性能和提升用户体验
清理网络缓存的主要作用是优化网络性能和提升用户体验。具体而言，清理网络缓存可以带来以下几个方面的价值： **提升网页加载速度**：当你访问一个网页时，浏览器会将网页中的各种资源（如图片、脚本文件等）缓存在本地。这样，在下次再次访问该网页时，浏览器可以直接从缓存中获取这些资源，而不需要重新下载。如果缓 ......
FPS Monitor是一款用于监控计算机游戏帧率（FPS）和硬件性能的软件工具。它可以实时显示游戏运行时的帧率、GPU和CPU温度、占用率等信息，帮助用户了解游戏的性能表现和硬件健康状况。 FPS Monitor的起源可以追溯到2017年，该软件由一家名为"unwinder"的开发者团队开发。
FPS Monitor是一款用于监控计算机游戏帧率（FPS）和硬件性能的软件工具。它可以实时显示游戏运行时的帧率、GPU和CPU温度、占用率等信息，帮助用户了解游戏的性能表现和硬件健康状况。 FPS Monitor的起源可以追溯到2017年，该软件由一家名为"unwinder"的开发者团队开发。 " ......
打造专属个人模型-私有独立离线模型部署-阿里云GPU服务器配置
阿里云有免费的机器学习 GPU 服务器，免费试用活动页https://free.aliyun.com只要没有申请过 PAI-DSW 资源的新老用户皆可申请 5000CU 的免费额度，3个月内使用。 选择第一个进行立即试用 可以看到试用的界面 如果遇到下面的错误，当前账号没有权限开通PAI，请联系主账 ......
专家模型增强AutoGPT
引言 心理学研究过人们当面对不同意见时的处理方式。当人们往往比较侧重于具有权威的意见，从而忽略忽略极少数的个别意见;并且人们还会比较侧重于自己而忽略其他人的意见。今天给大家分享的这篇文章，作者针对决策任务，对Auto-GPT代理进行了全面的基准研究，探索了大型语言模型（LLM）在决策任务中的应用。「 ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9 ......
网络IO模型：BIO、NIO、AIO的区别
1.BIO，即Blocking IO，同步阻塞IO，最原始的实现方式，每个socket在进行IO请求时（发送数据或接收数据）都会阻塞线程，所以有多少个IO请求就需要多少个线程； 这里同步和异步是一种逻辑概念，比如我调用某个接口是异步接口，即对方不会等处理完业务后告诉我业务处理结果，而是直接就返回了， ......
腾讯厦大发布多模态大模型评测排行榜
前言 腾讯优图实验室联合厦门大学，在新建的评测基准MME上首次对现有10种开源MLLM模型 进行了全面定量评测并公布了16个排行榜。 本文转载自我爱计算机视觉 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各 ......
微调用于多语言 ASR 的 MMS 适配器模型
**新内容 (06/2023)**: 这篇博文受到 [“在多语言 ASR 上微调 XLS-R”](https://huggingface.co/blog/zh/fine-tune-xlsr-wav2vec2) 的强烈启发，可以看作是它的改进版本。 **Wav2Vec2** 是自动语音识别 (ASR) ......
微调7B模型只用单GPU！通用多模态工具LLaMA-Adapter拆掉门槛，效果惊人
前言 开源万能模型微调工具LLaMA-Adapter发布，支持多模态输入输出。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
什么是hive的高级分组聚合，它的用法和注意事项以及性能分析
hive的高级分组聚合是指在聚合时使用GROUPING SETS、CUBE和ROLLUP的分组聚合。 高级分组聚合在很多数据库类SQL中都有出现，并非hive独有，这里只说明hive中的情况。 使用高级分组聚合不仅可以简化SQL语句，而且通常情况下会提升SQL语句的性能。 ## 1.Grouping ......
京东到家小程序-在性能及多端能力的探索实践
为了提高研发效率，经过技术选型采用了taro3+原生混合开发模式，本文主要讲解我们是如何基于taro框架，进行多端能力的探索和性能优化。 ......
ASEMI代理艾赛斯MOS管IXFH4N100Q的性能与应用
编辑-Z 在电子元件领域，MOS管是一种重要的半导体器件，它在电子设备中起着至关重要的作用。今天，我们将重点介绍一款特别的MOS管——IXFH4N100Q，探讨其性能特点和应用领域。 首先，让我们了解一下什么是MOS管。MOS管，全称为金属氧化物半导体场效应晶体管，是一种广泛应用于电子设备中的半导体 ......
构建数字工厂丨数据分析与图表视图模型的配置用法
摘要：本期结合示例，详细介绍华为云数字工厂平台的数据分析模型和数据图表视图模型的配置用法。 本文分享自华为云社区《数字工厂深入浅出系列（六）：数据分析与图表视图模型的配置用法》，作者：云起MAE 。 华为云数字工厂平台基于“数据与业务一体化”理念，提供统一的制造全域数据平台底座，内置轻量级制造数据分 ......
WEB系统安全之开源软件风险使用评估
中国信息通信研究院（China Academy of Information and Communications Technology，以下简称“中国信通院”）在2021年举办的“ OSCAR 开源产业大会”上，发布了《开源生态白皮书》，在其中虽然没有专门阐述开源软件的风险如何防范，但是在其中说明... ......
探秘华为云盘古大模型：AI for industries的身体力行
摘要：大模型是新一轮AI发展的核心，其已在推进产业智能化升级中已表现出巨大潜力，并将在未来三年里形成风起云涌之势。 本文分享自华为云社区《探秘华为云盘古大模型：AI for industries的身体力行》，作者：华为云头条。 大模型是新一轮AI发展的核心，其已在推进产业智能化升级中已表现出巨大潜力 ......