评估指标 模型 性能 指标
k8s DCGM GPU采集指标项说明
dcgm-exporter 采集指标项 | 指标 | 解释 | | | | dcgm_fan_speed_percent | GPU风扇转速占比（%） dcgm_sm_clock | GPU sm 时钟(MHz) dcgm_memory_clock | GPU 内存时钟(MHz) dcgm_gpu_ ......
数字三角形模型
数字三角形模型 给定一个如下图所示的数字三角形，从顶部出发，在每一结点可以选择移动至其左下方的结点或移动至其右下方的结点，一直走到底层，要求找出一条路径，使路径上的数字的和最大。 状态表示：$f[i][j]$代表从$(1,1)$到$(i,j)$的路径和最大值 状态属性：$MAX$ 状态计算：$(i, ......
python轻量级性能工具-Locust
python轻量级性能工具-Locust Locust基于python的协程机制，打破了线程进程的限制，可以能够在一台测试机上跑高并发 性能测试基础 1.快慢：衡量系统的处理效率：响应时间 2.多少：衡量系统的处理能力：单位时间内能处理多少个事务（tps） 性能测试根据测试需求最常见的分为下面三类 ......
python轻量级性能工具-Locust
Locust基于python的协程机制，打破了线程进程的限制，可以能够在一台测试机上跑高并发 性能测试基础 1.快慢：衡量系统的处理效率：响应时间 2.多少：衡量系统的处理能力：单位时间内能处理多少个事务（tps） 性能测试根据测试需求最常见的分为下面三类 1 负载测试load testing 不断 ......
软件工程师能力模型探讨
软件工程师能力模型探讨高级JAVA工程师通用技能Expert Java knowledge JAVA知识专家级Object-Oriented Design Patterns 面向对象与设计模式High-level design skills 高层模块设计Designing for specific ......
AI模型算力杂谈
AI模型算力杂谈 YOLOv7-Tiny 算法简介 YOLOv7 目标检测算法由 v4 原班人马于2022 年 7 月推出，是一款十分新颖且优秀的检测器，其相较之前的 YOLO 系列使用到了高效聚合网络，即网络结构中出现的 ELAN模块，有效强化了网络学习能力。另一方面，检测模型的特征提取网络中引入 ......
什么是Auto GPT-4？ OpenAI 最新语言模型概览
动动发财的小手，点个赞吧！ 人工智能正在快速发展，近年来最令人兴奋的发展之一是创建可以生成类似人类文本的语言模型。领先的人工智能研究机构 OpenAI 最近发布了其最新的语言模型 Auto GPT-4。 在什么是 Auto GPT-4？ OpenAI 最新语言模型概述一文，我们将概述什么是 Auto ......
第五节 盒子模型
day05-盒子模型 目标：掌握盒子模型组成部分，使用盒子模型布局网页区域 01-选择器 结构伪类选择器 基本使用 作用：根据元素的结构关系查找元素。 li:first-child { background-color: green; } :nth-child(公式) 提示：公式中的n取值从 0 开 ......
性能_2 Jmeter脚本增强
Jmeter重要的函数：${__counter(,)} 计数器、${__dateTimeConvert(,,,)} 时间格式转换、${__digest(,,,,)} 加密 简单加密、${__intSum(,,)} 整数相加函数、${__P(,)} 获取属性函数、${__property(,,)} 获... ......
沁恒 CH32V208(一): CH32V208WBU6 评估板上手报告和Win10环境配置
CH32V208系列是沁恒32位RISC-V中比较新的一个系列, 基于青稞RISC-V4C内核, 最高144MHz主频, 64KB SRAM，128KB Flash, 供电电压2.5/3.3V. 这个型号的特点: 除了特有的硬件堆栈区、快速中断入口, 片上集成了2Mbps低功耗蓝牙BLE 5.3, ... ......
OpenCV加载深度学习模型
本文使用OpenCV加载深度学习模型，实现了对传入的单张图像或多张图像进行预测。 步骤： 首先读入Caffe框架训练好的模型，然后对输入图像进行预处理操作，并将其传入已构建的网络模型，最后对得到的预测结果进行排序，找到概率最大的，通过标签文件得到最终预测的结果并进行输出展示。 1.单张图像 (1)构 ......
词向量在各个历史阶段的经典模型
one-hot 词表有多大，每个词的词向量就有多少维 不足 稀疏。 没有语义信息。 Word2Vec 两种训练框架： CBOW：上下文预测中心词 skip-gram：中心词预测上下文 （word embedding多用这种） word2vec的词向量考虑到了词的前后一定窗口内的上下文语义信息，且表示 ......
性能_1 Jmeter脚本编写
当你的接口请求参数为json格式时，一定要写请求头，请求头中一定要有 Content-Type： application/json（响应体的格式），如果没有这个信息，100%报错，不局限于jmeter。请求体为参数类型：勾选参数“编码” 编码：urlencoded编码，在参数值为非字符(汉字、特殊符... ......
索引-性能分析-show profiles
Sql性能分析： profiles详情：show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过hava——profiles参数，能够看到当前Mysql是否支持profiles操作 执行一系列的业务SQL业务，然后通过如下指令查看指令的执行耗时： #查看每一条SQL的基本 ......
03、信息风险评估
风险评估的最终目标是使组织管理人员能够确定适当的安全预算，并在该预算范围内实施安全控制以优化保护级别。这一目标，可以通过定量风险分析或定性风险分析以及其他风险分析方法进行。 在风险评估过程中如果规模过大、过分强调量化评估，项目回变得庞大、复杂且难以进行审查，并且还可能会遗漏一些不易量化的事物；相反， ......
练习——管程法，信号灯法简单的实现生产者消费者模型
package com.thread_; //管程法解决生产者消费者模型 public class PC1 { public static void main(String[] args) { SynContainer container = new SynContainer(); Producto ......
HPL：多进程CPU性能测试
使用HPL进行CPU性能测试 CPU型号为：AMD Ryzen 7 5800H，本次实验使用两台Linux虚拟机测试，每个虚拟机分配一个CPU。 理论浮点峰值＝CPU主频×CPU核数×CPU每周期执行浮点运算的次数 本机CPU的基准频率为3.2GHZ，加速频率为4.4GHZghz。CPU有8核16线 ......
HMM模型原理
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。隐马尔可夫模型（HMM）可以用五个元素来描述，包括2个状态集合和3个概率矩阵：1. 隐含状态 S、2. 可观测状态 O、3. 初始状 ......
efcore性能调优
性能调优——EFCore调优 按下硬件、网络不提，我们单表从程序层面对系统的性能进行优化，翻来覆去无外乎三个方面 缓存 异步 sql本片文章，我们针对.net core web项目的ef core框架进行性能优化。 1. EF Core框架已经本地缓存机制memorycache，所以我们访问一个接口 ......
m通过目标形心提取、颜色模型以及边缘提取实现两个相向移动人员交叉遮挡过程的检测和分割matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 我对这种类型的问题的做了几方面研究，总的归纳来讲又如下几个方面：对于交叉问题，目前所了解的方法，视频必须满足如下几个要求： 第一：视频的背景需要静止，或者说不能又太大的抖动，否则会导致较大的干扰； 第二：视频上物体必须 ......
分类模型的性能评估指标总结
机器学习中所用模型的好坏需要通过一些量化的指标来评估。对于分类模型，是通过：1）精度（Accuracy）；2）准确率（Precision）；3）召回率（Recall）；4）F1分数；5）ROC（Receiver operating characteristic curve）曲线；6）AUC（Area ......
【性能】JDK和Jmeter的安装与配置
一、JDK环境配置 1. 下载JDK 官网下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-downloads-javase7-521261.html 选择对应系统的安装包，下载后安装，安装中记录JDK ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机的快速说 ......
RocketMQ(二)：领域与消息传输模型
RocketMQ 是一款典型的分布式架构下的中间件，使用异步通信方式和发布订阅的消息传输模型。 RocketMQ的异步通信，系统拓扑简单、上下游耦合较弱，主要应用于异步解耦，流量削峰填谷等场景。 1、领域模型 RocketMQ 中消息的生命周期主要分为消息生产、消息存储、消息消费三部分。生产者生产消 ......
模型层(models层) -- ORM
Django模型层之ORM介绍 我们在使用Django框架开发web应用的过程中，不可避免地会涉及到数据的管理操作（增、删、改、查），而一旦谈到数据的管理操作，就需要用到数据库管理软件，例如mysql、oracle、Microsoft SQL Server等。 ORM全称Object Relatio ......
模型的显存和参数量计算
模型的显存和参数量计算 https://blog.csdn.net/weixin_49305813/article/details/119179849 https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/102854842 ......
利用深度学习实现序列模型
利用深度学习实现序列模型 序列问题的含义是接收一个序列作为输入，然后期望预测这个序列的后续。例如继续预测2,4,6,8,10...。这在时间序列中是相当常见的，可以用来预测股市的波动、患者的体温曲线或者赛车所需的加速度。 从原理上说，==卷积神经网络可以有效处理空间信息，那么循环神经网络则能更好处理 ......
AI模型是什么？我粗浅的理解
###我粗略的理解为 是一种数学公式。 模型的出现是为了解决问题的。 比如停车场，识别车辆的车牌号，这个问题。我想用机器去实现该怎么实现？ 这时候就可以用模型。 模型就帮我解决了这个问题。 那么新的问题是，模型是怎么解决这个问题的？ 就是训练来的。 如何训练呢？ 多弄点参数，多弄点数据，供模型学习。 ......
相亲成功率100%！技术大佬都在用的SWOT模型【No.3】
SWOT分析法，也称态势分析法或道斯矩阵。分别包含：内部要素的优势和劣势，外部要素的机会和威胁。 SO：利用哪些优势，抓住市场机会 ST：利用哪些优势，减少威胁 OW：利用哪些机会，改善哪些劣势 WT：在哪些威胁中改善哪些劣势 刚京，男，32岁，职业：程序员。 如果刚京想成功牵手心动女嘉宾，首先 ......
《Effective C#》系列之（六）——提高多线程的性能
一、综述 《Effective C#》中提高多线程性能的方法主要有以下几点： 避免锁竞争：锁的使用会导致线程阻塞，从而影响程序的性能。为了避免锁竞争，可以采用无锁编程技术，如CAS（Compare-And-Swap），Interlocked 等。 使用 Thread Pool：Thread Pool ......