评估指标 模型 性能 指标
ASP.NET Core API模型绑定和Action数据返回格式
参考文档：https://www.cnblogs.com/FlyLolo/p/ASPNETCore2_20.html 模型绑定 [FromQuery] - 从URL中取值。 [FromRoute] - 从路由中取值。 [FromForm] - 从表单中取值。Postman使用form-data或x- ......
django模型models常用字段以及参数简要说明
一、常用字段 1、models.AutoField 自增列 = int(11) 如果没有的话，默认会生成一个名称为 id 的列，如果要显式的自定义一个自增列，必须设置primary_key=True 2、models.CharField 字符串字段，必须设置max_length参数 3、models ......
【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作
在消耗算力上，Transformers 结构包括三部分的操作符，了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法
1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_ ......
笔记-应用向量自回归模型脉冲效应函数的注意事项
计量经济模型Econometric models 2022-07-27 18:51 发表于江苏 https://mp.weixin.qq.com/s/_ZVeVySe319Ap4UvvmnHWA 向量自回归模型，Vector Autoregression Models,VAR， VAR模型的建立不以 ......
笔记-目前在用的若干个前沿的交错DID模型|参考原理与一些注意事项
https://mp.weixin.qq.com/s/xgIZSLspQbP_MoccHuAgPg 原创 small potatoes 经济理论与实证建模 2022-03-08 01:50 软件：Stata、ssc 一些依赖包 did_multiplegt csdid did_imputation ......
Codon是一个高性能的Python编译器
Codon是一个高性能的Python编译器，可以将Python代码编译成本地机器代码，没有任何运行时开销。与Python相比，单线程的典型加速比在10-100倍以上。Codon的性能通常与C / C ++相当（有时甚至更好）。与Python不同，Codon支持本地多线程，这可能导致速度提高多倍。Co ......
贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝 ......
R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好 ......
R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 原文出处：拓端数据部落公众号 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店销 ......
二维码及条形码智能检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
二维码及条形码智能检测软件用于检测常用条形码和二维码，对其位置进行精确定位、记录并显示检测结果，辅助识别算法定位条形码或二维码。本文详细介绍二维码及条形码智能检测软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现多目标进行检测，在界面... ......
人脸活体检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
人脸活体检测系统利用视觉方法检测人脸活体对象，区分常见虚假人脸，以便后续人脸识别，提供系统界面记录活体与虚假人脸检测结果。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习技术的人脸活体检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行... ......
血细胞智能检测与计数软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面版）
血细胞智能检测与计数软件应用深度学习技术智能检测血细胞图像中红细胞、镰状细胞等不同形态细胞并可视化计数，以辅助医学细胞检测。本文详细介绍血细胞智能检测与计数软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标... ......
原生数组、std::array、std::vector访问性能对比
先上结论： std::vector的at()操作最慢。其时间约达其他访问方式的2~4倍。原生数组和std::vector的[]访问较快。std::array的访问速度介于中间，约是原生的2倍。 具体测试方法： 主要测试读取和赋值访问，结果中： t1 - std::array的at()时间 t2 - ......
转 :【数量与战力计算】多单位基础战斗模型
0.前言 在计算游戏中多人战斗模型的战斗力时，可能会陷入2个单位就是单个单位2倍战力的误区，然而由于战斗单位的削减导致的输出缩减，多人小队中的单位数量并不是线性加成战斗力的，这个即著名的兰彻斯特定律。这个模型借鉴了许多网上前辈的思路和方法，尽量清晰明了地将我的想法描述出来，希望能帮助到对这方面有疑惑 ......
Trino 409 Sorted Table 性能测试报告
测试结论 详细报告 测试表大小 19.31 GB 测试表数据条数 414839537 排序字段 wallet_address CREATE TABLE iceberg.beta_gold.protocol_active_address_sorted ( on_date date, chain var ......
读Java性能权威指南（第2版）笔记24_ Java飞行记录器JFR
1. Java飞行记录器 1.1. Java Flight Recorder，JFR 1.1.1. 最初是BEA公司的JRockit JVM的功能 1.1.2. 在JDK 8中，只有Oracle JVM支持JFR 1.1.3. 在JDK 11中，JFR可以在开源JVM中使用 1.2. JFR数据是J ......
socket阻塞与非阻塞,同步与异步,IO模型,select与poll和epoll总结
1.概念理解 在进行网络编程时，我们常常见到同步(Sync)/异步(Async)，阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式： 同步/异步主要针对C端: 同步： 所谓同步，就是在c端发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回。也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一 ......
京东三面：怎么给详情页做性能优化的？
点击关注公众号：互联网架构师，后台回复 2T获取2TB学习资源！ 上一篇：Alibaba开源内网高并发编程手册.pdf 一、背景 针对老项目，去年做了许多降本增效的事情，其中发现最多的就是接口耗时过长的问题，就集中搞了一次接口性能优化。本文将给小伙伴们分享一下接口优化的通用方案。 二、接口优化方案总 ......
Golang 大杀器之性能剖析 PProf
参考文章： Golang 大杀器之性能剖析 PProf Graphviz安装及入门教程 接触了那么久的go，一直也在用go写项目代码，有时遇到一些性能、内存问题，一时不好下手，幸好go自带性能大杀器，帮助我们及时知悉项目代码运行情况与cpu耗时、内存占用等一系列问题。 本次分享主要基于 Golang ......
基于go/pprof用于常用排序场景下的性能分析
我们常用的排序常见的有： 冒泡 选择 插入 希尔 快排 归并 堆排 计数 基数 桶排序 关于排序算法的时间复杂度、空间复杂度这里不加赘述，今天主要分享通过 go 性能分析工具 pprof 看看几种常见排序的性能情况。 sort.go 点击查看代码 package sort import "math" ......
Django默认用户模型类
Django默认用户模型类 Django 框架默认使用一个 User 模型类, 保存有关用户的数据。 例如: 我们定义 admin 站点时, 定义的超级用户信息, 就是存储在 User 模型类对应的表中。 我们可以通过 select * from auth_user; 查看数据表。 这个表里就是我们 ......
传统企业，如何构建性能测试技术体系
转载：https://www.cnblogs.com/imyalost/category/848600.html 之前有朋友介绍，帮一家知名的美妆零售企业，做过一次技术咨询，给我的个人感触还是比较大的。 可能是我在互联网企业工作的比较久，已经习惯了尝试新鲜技术和方法，通过快速的工程实践去落地解决问题 ......
性能测试技术笔记(二)：如何准备测试环境和数据
转载：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/17023276.html 这篇文章，继续分享工作笔记中关于性能测试的内容。 上一篇文章聊了如何快速上手压测工作的几个切入点和注意事项，这些内容可以帮助我们更快的介入项目。 但实际工作中，前期的准备工作也是很繁琐的，其中测试 ......
性能测试技术笔记(一)：如何快速上手压测工作
转载：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/17022275.html 新年第一个工作日，继续整理之前的技术笔记。 前面通过三篇的内容，将自动化测试相关的技术笔记做了整理汇总。 这篇内容，主要是我刚开始做性能测试时的一些记录，对新手或者刚进入一个新项目的同学，应该有所 ......
性能测试技术笔记(三)：如何设计一个压测平台
转载：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/17031603.html 前面两篇笔记介绍了如何快速上手压测项目以及压测前准备测试环境和测试数据的一些方法。 这篇文章，我想分享下关于压测平台功能设计和技术实现方案的一些技术笔记内容，内容主要来源于两方面： 18年我所在性 ......