评估指标 模型 性能 指标
在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
iOS网络数据指标收集
在平时开发中有时候需要收集网络不同阶段性能数据来分析网络情况，下面总结了2种收集方式。 1.通过NSURLSession提供的代理方法收集 2.通过NSURLProtocol做统一网络请求拦截收集 通过NSURLSession提供的代理方法收集 当NSURLSessionTask完成并返回响应时，N ......
【性能测试】性能测试的基本理论
目录 什么是性能测试？ 性能测试的目标是什么？ 性能测试的分类 性能测试中的可变因素 性能测试的指标 性能测试的指标分析 性能测试的基本流程 一、什么是性能测试？ 宏观上可以理解为：一个软件系统，实现其功能的完美程度！ 二、性能测试的目标 为了满足不同软件使用者对软件性能方面的需求！ 1、用户角度 ......
在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理，pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据，推理在树莓派上加载模型
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
MegEngine 使用小技巧：如何解读 MegCC 编译模型几个阶段 Pass 的作用
MegCC 是一个真真实实的深度学习模型编译器，具备极其轻量的 Runtime 二进制体积，高性能，方便移植，极低内存使用以及快启动等核心特点。用户可在 MLIR 上进行计算图优化，内存规划，最后通过预先写好的 code 模版进行代码生成。 ......
安装node_exporter监控linux系统指标
安装 node export 下载node_exporter 从官网 https://prometheus.io/download/#node_exporter下载之后 解压缩 然后直接运行即可# tar xvzf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz# m ......
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人
ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人 https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/ 资源列表 Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。 HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCa ......
Oracle 性能慢排查脚本
查看总消耗时间最多的前100条SQL语句 select * from ( select v.sql_id,v.child_number, v.sql_text,last_load_time,v.PARSING_USER_ID, ROUND(v.ELAPSED_TIME / 1000000 / (CA ......
《软件测试52讲》读书笔记（十三） —— 数据脚本解耦+页面对象模型
数据脚本与数据解耦 “测试脚本和数据解耦”的本质是实现了数据驱动的测试，让操作相同但是数据不同的测试可以通过同一套自动化测试脚本来实现，只是在每次测试执行时提供不同的测试输入数据 数据驱动很好地解决了大量重复脚本的问题，实现了“测试脚本和数据的解耦”。 数据驱动测试的数据文件中不仅可以包含测试输入数 ......
SpringBoot指标监控功能
# SpringBoot指标监控功能 >随时查看SpringBoot运行状态，将状态以josn格式返回 ## 添加Actuator功能 Spring Boot Actuator可以帮助程序员监控和管理SpringBoot应用，比如健康检查、内存使用情况统计、线程使用情况统计等。 >使用方法 1. 在 ......
性能需求描述【杭州多测师_王sir】
1、用户并发数指标：按照平均每日 100 万人次用户访问系统的级别进行设计，要求系统在正常运行的情况下能够支持：每小时在线用户数 25 万人，系统吞吐量(平均并发用户数): 1.25 万人/秒，峰值并发用户数: 2.5万人/秒。2、系统响应时间指标：在系统正常运行且网络有保障的情况下，用户执行简单查 ......
小程序容器与PWA的完美结合：提升应用性能与用户体验
PWA技术的出现为小程序开发带来了新的可能性，使开发者能够以一种更加灵活和跨平台的方式构建功能丰富的应用程序。通过将PWA技术与小程序容器相结合，开发者可以提供类似于原生应用的用户体验，同时享受PWA的离线访问、推送通知等强大功能。 ......
ByConity与主流开源OLAP引擎（Clickhouse、Doris、Presto）性能对比分析
本文使用了TPC-DS基准测试的99个查询语句来对比开源的ClickHouse、Doris、Presto以及ByConity这4个OLAP引擎的性能表现，以便为企业选择合适的OLAP引擎提供参考！ ......
大语言模型技术原理
总体来说，ChatGPT 在人工标注的prompts和回答里训练出SFT监督策略模型，再通过随机问题由模型给出多个答案，然后人工排序，生成奖励模型，再通过PPO强化训练增强奖励效果。最终ChatGPT能够更好理解指令的意图，并且按指令完成符合训练者价值观的输出。最后，大语言模型作为一个被验证可行的方... ......
如何兼顾性能+实时性处理缓冲数据？
我们经常会遇到这样的数据处理应用场景：我们利用一个组件实时收集外部交付给它的数据，并由它转发给一个外部处理程序进行处理。考虑到性能，它会将数据存储在本地缓冲区，等累积到指定的数量后打包发送；考虑到实时性，数据不能在缓冲区存太长的时间，必须设置一个延时时间，一旦超过这个时间，缓冲的数据必须立即发出去。... ......
记一次redis性能的急剧下降
虽然redes没有崩掉，但是性能急剧下降，导致应用服务读写redis读写超时。 解决方法 一句命令搞定，CONFIG SET maxmemory 它可以立即改变 Redis 的最大内存限制，无需重启 Redis。 通过 CONFIG GET maxmemory 查看是否修改成功 。 ......
JVM性能调优常见工具
# JVM性能调优常见工具 jps用来查看进程 jstack用来查看进程内的栈，或者dump jhat查看dump的信息 jstat查看各代的GC信息等 以上都被visualVM所整合了，可以用可视化工具visualVM来分析 ## jps jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下 ......
Falcon猎鹰：史上最强开源大语言模型
号称“史上最强的开源大语言模型”出现了。 它叫Falcon（猎鹰），参数400亿，在1万亿高质量token上进行了训练。 最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。 一举登顶HuggingFace OpenLLM全球榜单： 除了以上成绩，Falcon还可以只 ......
基于DNN网络的信道估计matlab仿真,仿真输出信道估计值的mse指标
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在信道变化迅速的系统中，通常依靠频域的导频子载波进行信道估计。导频子载波按照特定的规则插入到时频两维资源中。导频子载波处的信道响应可以通过最小二乘法(least-square，ls)和线性最小均方误差法(linearm ......
【QCustomPlot】性能提升之修改源码（版本 V2.x.x）
使用 QCustomPlot 绘图库的过程中，有时候觉得原生的功能不太够用，比如它没有曲线平滑功能；有时候又觉得更新绘图数据时逐个赋值效率太低，如果能直接操作内存就好了；还有时候希望减轻 CPU 压力，启用 GPU 加速。好在 QCustomPlot 是开源项目，源码编写十分规范，想要理解它的可视化... ......
Hadoop之MapReduce性能优化
现在大家已经掌握了MapReduce程序的开发步骤，注意了，针对MapReduce的案例我们并没有讲太多，主要是因为在实际工作中真正需要我们去写MapReduce代码的场景已经是凤毛麟角了，因为后面我们会学习一个大数据框架Hive，Hive支持SQL，这个Hive底层会把SQL转化为MapReduc ......
详解WPF线程模型
> Dispatcher可以强制将某个代码片段在特定的Thread上执行。 在WPF中，每个线程都有一个与其关联的Dispatcher，通过Dispatcher的Invoke或BeginInvoke或InvokeAsync可以将指定的代码强制在其关联的线程上执行；Invoke是同步的，代码未在关联线 ......
如何使用 Megatron-LM 训练语言模型
在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上，并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face 🤗 [Accelerate](https://huggingface.co/docs/accelerate/index) 的创建 ......
统计学习方法：感知机模型例题
## 统计学习方法：感知机模型例题 ### 1. 感知机学习算法的原始形式  ### 2. 例题 ``` 例 ......
模型训练-tips
模型冻结部分层的训练方式： 第一步：在训练之前，将除了Embedding之外的层设置为param.requires_grad = False，如下所示： for name, param in model.named_parameters(): if "model.embed_tokens" not ......
Erlang 对dict、maps、array的部分性能测试
竖轴：时间（微秒）横轴（数据量） 备注（maps与dict的key是{name,整数}与整数在速度上差别不大，array的key是正整数） ### 结论 数据量在32-10000用maps的各种操作速度更快（但内存稍多，引用官方描述，此处没测） 数据量1万以上，如果键是正整数，array与maps性 ......
李宏毅语音课程-RNN-T模型
rnn-t decoder：给一个输入h，输出多个字符 直到输出空字符Φ。接着输入下一个MCCC特征 实际会在输出字符的后面会 加一个 RNN(最上面的蓝色块)。把原来的RNN剔除(中间黄色块)。 原因：1. 增加的RNN相当于一个语言模型LM，可以提前从text中训练。2. 方便RNN-T的训练。 ......
李宏毅语音课程笔记-CTC模型
ctc只要encoder即可。输入一个x，encoder输出一个h, 经过一个linear classifier输出预测的字符(包括空字符Φ)。 训练时，需要穷举alignment，再使用cross-entropy进行反向梯度参数更新。 ctc存在的问题： 会出现“结巴”。linear classi ......
转载-奇小葩- linux性能工具--ftrace使用
原文链接：https://blog.csdn.net/u012489236/article/details/119519361 Ftrace设计作为一个内部的tracer提供给系统的开发者和设计者，帮助他们弄清kernel正在发生的行为，它能够调式分析延迟和性能问题。对于前一章节，我们学习了Ftra ......