评估指标 模型 性能 指标
Doris(二) -- 基本概念和数据表模型
# 字段类型 | 数据类型 | 字节 | 范围 | | | | | |TINYINT|1 字节|-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1| |SMALLINT|2 字节|-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1| |INT|4 字节|-2^31 + 1 ~ 2^31 - 1| |BIGINT|8 字节| ......
性能测试核心流程
1.一般肯定先进行性能需求分析（确定测试指标值，测试环境,性能测试团队） 2.测试方案的制定（首次评审方案时一定要注意测试指标值有没有变化，测试场景的覆盖率，测试环境，风险和时间计划） 3.测试前需要的准备阶段（要准备测试环境的数据，脚本的准备还有一个监控的准备） 4.开始执行阶段（把脚本或者说场景 ......
基于MIMO-OFDM通信系统的误码率matlab仿真,对比了MRC,ZF等多种接收器性能
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 MIMO-OFDM系统的接收信号是多个发射天线发送信号的衰落与加性噪声的线性叠加，若采用通常SISO-OFDM系统或MIMO系统的估计算法估计信道，将会带来很大的估计误差。出于设计实现的考虑，本文主要研究理论相对比较成 ......
性能测试-分析CPU瓶颈
top 键盘上敲1：显示CPU的核数，总共多少个CPU核 Cpu(s) us：用户总的CPU占用率 高于80%就需要进行分析了 sy：系统总的CPU ni：改变过优先级的进程占用CPU的百分比 id：空闲CPU百分比 (一般us+ni+id应该接近于100%) wait：IO等待占用CPU的百分比 ......
性能测试-分析内存瓶颈
top或者free查看内存利用率 看used的值有没有很高（一般持续超过70%就会认为可能有瓶颈） 看buff/cache的值，通常情况比较大不是什么问题，如果系统需要更多内存时，buff/cache就会自动释放，但是如果占用了大量内存导致系统无法分配足够的内存给其他进程使用，就需要再分析和优化 t ......
性能测试-分析网络瓶颈
机器出入口网络流量 压测机 》某服务1 》某服务2 压测机是客户端：压测机上监控 请求 send压 服务1是服务端：服务1 机器上监控 接收从压测机过来的请求 receive1；往服务2发送请求 send1 服务2是服务端：服务2机器上监控 接收从服务器过来的请求 receive2 每台机器的网络流 ......
性能测试-分析磁盘瓶颈
iostat查看磁盘IO使用情况 分析磁盘IO的性能，看读写性能，延迟和吞吐量等 iostat 参数： -c：仅显示cpu统计信息，与-d互斥 -d：仅显示磁盘统计信息，与-c互斥 -k：以KB单位显示，默认选项 -m：以MB单位显示 iostat -k 2 5 avg-cpu：总体cpu的使用情况 ......
性能测试-分析TCP连接数
TCP连接数 TCP连接数对应的是网络IO，也就是网络数据传输的输入输出。 TCP连接是一种面向连接的协议，它通过建立连接来保证数据传输的可靠性和完整性。在建立TCP连接时，会进行三次握手，建立连接后，数据的传输就可以进行了。 TCP连接数的增加会导致网络IO的增加，因为每个TCP连接都需要进行数据 ......
《安富莱嵌入式周报》第313期：搬运机器人，微软出的C语言手册，开源生物信号采集板，开源SMD回流焊，开源SDR无线电，汽车级机器人评估板
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新一期视频教程： DSP视频教程第12期：TI开源分享IQmath DSP源码，适用于所有Cortex-M内核，本期教程做个 ......
Scikit-LLM：将大语言模型整合进Sklearn的工作流
我们以前介绍过Pandas和ChaGPT整合，这样可以不了解Pandas的情况下对DataFrame进行操作。现在又有人开源了Scikit-LLM，它结合了强大的语言模型，如ChatGPT和scikit-learn。但这个并不是让我们自动化scikit-learn，而是将scikit-learn和语 ......
【模型部署 01】C++实现分类模型（以GoogLeNet为例）在OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT、OpenVINO上的推理部署
深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。 以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如下： ......
m随机网络,无标度网络,小世界网络以及NS小世界网络在网络攻击中的性能仿真
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 1.随机网络（random network） 2.无标度网络 （scale-free network） 3.小世界 network 4.NS小世界network 首先，通过随机攻击和刻意攻击对上述几种传统的网络模型进行 ......
m基于负价环N算法的无线传感器网络性能matlab仿真
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 负环的定义：负环是指权值和为负数的环。负环会使图的最短路径计算陷入死循环，因此，存在负环的图不存在最短路。 负环的计算方法： 负环有两种计算方法，都是基于Bellman-Ford算法或者SPFA算法。 第一种算法是：统 ......
安全可信 | 增强级认定！天翼云政务云通过云计算服务安全评估
近日，天翼云与中国电信安徽分公司联合承建的安徽省省级政务云平台顺利通过云计算服务安全评估（增强级）认证。这标志着天翼云的政务云安全水平和成熟度已经通过国家权威机构认证，能够满足政府政务应用上云的高安全要求。 ......
云服务器虚拟化超分与虚机性能关系分析
虚拟化技术是云计算商业模式的基础，它也是推动云计算经济的核心技术。虚拟化是指使用虚拟化软件在计算机硬件上创建抽象层，将单个计算机的硬件元素（包括处理器、内存、存储器等）分成多个虚拟计算机 (VM)， 每个 VM 都运行自己的操作系统 (OS) ，类似于独立的计算机。这样虚拟化技术能让一台服务器变成几... ......
性能测试监控指标及分析调优 | 京东云技术团队
### 一、哪些因素会成为系统的瓶颈？ 1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率 作者：京东健康 牛金亮 > ......
7个工程应用中数据库性能优化经验分享
摘要：此篇文章分别从sql执行过程、执行计划、索引数据结构、索引查询提速原理、聚焦索引、左前缀优化原则、自增主键索引这些角度谈一谈我们对数据库优化的理解。 本文分享自华为云社区《工程应用中数据库性能优化经验小结》，作者： 叶工 。 1、前言 现阶段交付的算法产品，绝大多数涉及到数据库的使用。它承载的 ......
[cnn]FashionMINST训练+保存模型+调用模型判断给定图片
```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torch.utils.data as Data from torchvis ......
搭建自动化 Web 页面性能检测系统 —— 设计篇
>我们是[袋鼠云数栈 UED 团队](http://ued.dtstack.cn/)，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。。 >本文作者：琉易 [liuxianyu.cn](https://link.juejin.cn/?target=h ......
计量经济学笔记-2一般回归分析和模型设定
## 2.一般回归分析和模型设定 问题1： - 辨别相关性是不是因果关系 - 统计关系：预测关系 - 经济关系：因果关系 问题2： - 一般归回分析和线性回归模型 问题3： - 线性回归模型的系数`coefficients`的经济意义 **回归分析**是研究变量Y和变量X之间关系的常用工具。 - 用 ......
SQL Server 性能优化之——T-SQL 临时表、表变量、UNION
@@declare @table table create table # 这次看一下临时表，表变量和Union命令方面是否可以被优化呢？ 阅读导航 一、临时表和表变量 二、本次的另一个重头戏UNION 命令 一、临时表和表变量 很多数据库开发者使用临时表和表变量将代码分解成小块代码来简化复杂的逻辑 ......
经济自学：经济指标
> talk about economy indexs # CCI Consumer Confidence Index (CCI): The CCI is a measure of consumer confidence in the economy. A high CCI indicates th ......
Three.js教程：模型对象旋转平移缩放变换
推荐：将 NSDT场景编辑器 加入你的3D工具链 其他系列工具： NSDT简石数字孪生 模型对象旋转平移缩放变换 点模型Points、线模型Line、网格网格模型Mesh等模型对象的基类都是Object3D，如果想对这些模型进行旋转、缩放、平移等操作，如何实现，可以查询Threejs文档Object ......
MYSQL性能优化-CPU/内存/磁盘
CPU 配置MYSQL的IO线程与CPU核数一致。通过以下命令查看当前配置的配置，默认4 #show variables like ‘%_io_threads’; 只能通过修改配置文件来修改以上的配置 innodb_read_io_threads=16 innodb_read_write_threa ......
MYSQL双一配置对对写入性能影响
innodb_flush_log_at_trx_commit介绍 通过以下命令可以查询/设置innodb_flush_log_at_trx_commit的值： #select @@innodb_flush_log_at_trx_commit; #set global innodb_flush_log ......
ASEMI代理长电MCR100-6可控硅的性能与应用分析
编辑-Z 本文主要介绍了新型MCR100-6晶闸管的性能与应用。首先，从晶闸管的基本原理和结构出发，分析了MCR100-6晶闸管的性能特点；其次，探讨了MCR100-6晶闸管在各种电子电路中的应用；最后，对MCR100-6晶闸管的发展前景进行了展望。 1、MCR100-6晶闸管的基本原理和结构 MC ......
大模型-FastChat-Vicuna（小羊驼的部署与安装）
# 大模型-FastChat-Vicuna（小羊驼的部署与安装） ## 虚拟环境创建 ``` #官网要求Python版本要>= 3.8 conda create -n fastchat python=3.9 conda activate fastchat #安装pytorch pip install ......
prophet翻译（六）-- 乘积季节模型
## 乘积季节模型 默认情况下，Prophet采用加法季节性拟合，就是说季节性效应被添加到趋势中以进行预测。但下面这个描述乘客数量的时序例子，则不适合使用加法季节性算法： ``` # Python df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com ......
深度学习模型对图像进行特征提取
深度学习模型可以自动从图像中学习到特征，这些特征可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。目前，深度学习模型在图像识别方面取得了非常出色的成果。 深度学习模型通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。CNN中的卷积层、池化层和全连接层可以自动学习到图像中的各种特征，例如边缘、纹理、角点和物体形状 ......