评估指标 模型 性能 指标
熵模型-高斯建模
参考链接 高斯建模 https://blog.csdn.net/won_t/article/details/131136591 端到端的图像压缩 码率估计 目录asfdsad asfdsad ......
计算机网络的五层（七层）协议：OSI理论上的网络通信模型，TCP/IP实际上的网络通信标准。
计算机网络的五层（七层）协议：OSI理论上的网络通信模型，TCP/IP实际上的网络通信标准。 注：下层是为上层提供服务，下层会把数据传给上层，依赖于下层 请求数据的过程： 返回数据的过程： ......
性能压测，如何评估一个系统的TPS和并发数？
一、问题 性能压测，如何评估一个系统的TPS和并发数？ 二、回答 =》1.对于新系统由业务部门或开发人员预估交易量和TPS指标，可以参考公式：并发用户=在线用户数* 10%。 当一个系统还没有上线时，我们可以预判的是这个系统准备要给多少人使用，如日常在线用户数量要支撑1000，那么并发用户参考值为： ......
性能测试之100万并发 vs 100万TPS
一、问题 性能测试时，有人说我要用jmeter压测，实现100万并发能做么？ 二、回答 对于普通的系统来说，一般这种是将100万并发和100万TPS的概念搞混了。 分析如下：根据公式：TPS=并发数/业务平均时间，如果系统要求业务平均响应时间不超过10毫秒的话，那么100万并发的TPS就是：100万 ......
Linux基础44 nginx优化: ab压测工具, 系统性能优化, 代理服务优化, 静态资源优化
Nginx优化 注：本文参考 https://www.cnblogs.com/wuqiuyin/p/15190616.html 一、性能优化概述 1.我们需要了解的 1、首先需要了解我们当前系统的结构和瓶颈，了解当前使用的是什么，运行的是什么业务，都有哪些服务，了解每个服务最大能支撑多少并发。比如n ......
大模型技术浪潮的潮汐效应
最近这段时间深度体验了一波大模型应用，老实说给我带来的震撼，远超预期。 以前有很多同学咨询我，如何提高自己的技术能力。我的建议是短期学习那些能快速变现的技术，比如16-18年时候自动化测试很火，你就去学习Python+Selenium那一套，学会了最起码跳槽涨薪没问题。 而技术的底层几十年没变了，比 ......
基于WSAAsyncSelect模型的通信程序设计
基于WSAAsyncSelect模型的通信程序设计 一、问题描述 编写Win32程序模拟实现基于WSAAsyncSelect模型的两台计算机之间的通信，要求编程实现服务器端与客户端之间双向数据传递。客户端向服务器端发送“请输出从1到1000内所有的质数”，服务器回应客户端给出结果。 二、代码实现 ① ......
数仓性能调优：row_number() over(p)-rn=1性能瓶颈发现和改写套路
本篇针对row_number() over(partition by order by) rn，并仅把rn列用于分类排序后筛选最大值的场景，分析了性能瓶颈的原因，并给出了两种改进方案。 ......
计算机体系结构与性能总结
计算机总体体系结构 如上图，计算机从硬件到软件，而计算机系统结构就处于连接硬件与软件之间。底层为实际机器，即更偏向硬件，使用机器语言，高层为虚拟机器，即更偏向软件，使用汇编语言可转化为机器语言，这是软硬件相连节点，更高级即为高级语言。 提升计算机系统性能时，总共有以下几种方法依据：定量原理，加快经常 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的轻量化技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
性能测试必备基础知识(一)
1. 平均负载 平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，它和CPU使用率并没有直接关系。 可运行状态的进程是指正在使用CPU或者等待CPU资源的进程。当我们使用类似于"ps"命令时，这些进程通常以"R"状态（Running或Runnable）显示。 ......
R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel 族可视化理论概念和文献计量使用情况
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27240 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。以下是脚本及其各自用途的简短列表： 首先演示如何使用高斯 copula ......
调和级数枚举倍数模型
调和级数枚举倍数模型 参考博客： 算法学习笔记27：素数筛法【埃氏筛法、线性筛法】 OI&ACM]调和级数枚举倍数模型 板子(时间复杂度\(O(nlogn)\))： for(int i = 1;i<=n;i++) { for(int j = i;j<=n;j += i) { ??? } } 应用： ......
Linux内核调优技巧：提升CentOS 7性能的实用指南
Linux内核调优技巧：提升CentOS 7性能的实用指南 在现代计算环境中，性能是一个至关重要的考量因素。对于CentOS 7用户来说，合理的内核调优可以显著提升系统的响应速度、资源利用率和整体性能。本文将介绍一些实用的Linux内核调优技巧，帮助你更好地优化CentOS 7系统。 1. 调整文件 ......
推荐系统的评价指标
日活用户数（DAU）和留存是最核心的指标 针对信息流推荐系统 目前工业界最常用LT7和LT30衡量留存 某用户今天（t0）登录APP，未来7天（t0-t6）中有4天登录app，那么该用户今天（t0）的LT7等于4 显然有1≤LT7≤7和1≤LT30≤30 LT增长通常意味着用户体验提升（除非LT增长 ......
这款性能测试工具XRunner真的有那么强大吗
在这个快速发展的时代，伴随着移动互联、大数据、云计算、AI技术的发展，单一的产品和服务已经不能满足用户多样化需求，多场景的发展，敏捷模式的转变，混合云、微服务架构逐步流行，用户访问的随机性逐渐提升，随之而来的复杂系统性能故障问题发生的可能性也就越来越高。然而，面对系统性能问题，多数IT专业人员缺乏强 ......
腾讯云-应用性能监控apm
来源：https://cloud.tencent.com/document/product/1463/57474 接口监控 最近更新时间：2023-04-26 15:52:04 我的收藏 本页目录： 操作前提 接口总览 接口分析 异常统计 上下游分析 操作前提 进入应用性能监控控制台，单击进入 接口 ......
性能调优五步法
Linux 内核从 2.5 版本开始针对 NUMA 架构做了大量优化工作，同时也提供了丰富的工具和接口，可以帮助我们很容易的完成访问本地内存的设置。所以，通过适当的性能调优，可以提供更高的计算能力。
性能优化通常可以通过五个步骤完成 ......
前端性能优化详解
性能优化这个词经常会在前端的工作或面试中遇到，这个东西说难好像也并不怎么难，毕竟谁都能说上几点。但是如果你想在工作上遇到各种场景的性能瓶颈时都有直击本质的性能方案，或者在面试时让面试官眼前一亮，那就不能只拘泥于『想到哪说到哪』或者『说个大概』，而要有一套体系化的、各个角度的、深入了解的知识图谱。这篇 ......
关于Java内存模型
（面试被问到，想到之前有个笔记，整理一下发出来。） 内存模型可以理解为在特定的操作协议下，对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象。不同架构的物理机器可以拥有不一样的内存模型，而Java虚拟机也有自己的内存模型。 Java内存模型（Java Memory Model，JMM）是来屏蔽各种硬件和操 ......
3招解决时序数据高基数难题，性能多维度提升！
本文分享自华为云社区《DTSE Tech Talk | 3招解决时序数据高基数难题，性能多维度提升！》，作者：华为云开源。 本期《openGemini全新列存引擎，为您解决时序数据高基数难题》的主题直播中，华为云开源DTSE技术布道师&数据库创新Lab技术专家黄飞腾，与开发者朋友们分享了时序数据库的 ......
diffusers sdxl 性能分析
加载fp16模型到显存的消耗 单图运算时的消耗 unet阶段 vae阶段 双图运算时的消耗 unet阶段 vae阶段 ......
6个常用的聚类评价指标
前言 在本文中，我们将探讨聚类算法的各种评估指标，何时使用它们，以及如何使用Scikit-Learn计算它们。 本文转载自Deephub Imba 作者：Roi Yehoshua 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、C ......
生产效率的革新：腾讯混元大模型实测！
自从年初以ChatGPT为代表的人工智能大模型爆火之后，市场上随之出现了很多大模型相关的工具。作为一个IT行业的技术人员，肯定不会放过这种对新技术尝鲜的机会。 最近腾讯推出了自己的大模型：混元。目前刚开始内测，为此我特意找认识的腾讯小伙伴帮我开通了内测资格，提前体验了一下腾讯的混元大模型在实际工作中 ......
三维模型的顶层合并构建的纹理压缩与抽稀关键技术分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
带你了解大语音模型的前世今生
大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。 ......
HTTPS 性能优化技巧
认识SSL/TLS SSL和TLS都是用于保障端到端之间连接的安全性。SSL最初是由Netscape开发的，后来为了使得该安全协议更加开放和自由，更名为TLS，并被标准化到RFC中，现在主流的是TLS 1.2版本。 从上图，可以看出SSL/TLS是介于应用层和传输层之间，并且分为握手层（Handsh ......
如何在langchain中对大模型的输出进行格式化
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。 不用担心，langchain已经为我们想到了这个问题，并且提出了完满的解决方案。 langchain中 ......
PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我 ......
Walrus 0.4发布：单一配置、多态运行，体验下一代应用交付模型
全新应用模型上线一仅需单一配置，即可在多种模态的基础设施及环境中运行包括应用服务及周边依赖资源在内的完整应用.. ......