评估指标 模型 性能 指标
freeswitch的一个性能问题
概述 freeswitch是一款简单好用的VOIP开源软交换平台。 在fs的使用过程中，会遇到各种各样的问题，各种问题中，性能问题是最头疼的。 最近在测试某些场景的时候，压测会造成fs的内存占用持续升高，并在达到某个临界点的时候击溃fs的端口服务，导致全部sip呼叫响应503。 环境 centos： ......
task02：免模型预测、免模型控制学习总结
免模型预测 这节学习的主要是蒙特卡洛方法和时序差分法 有模型与免模型 状态转移概率是已知的，这种情况下使用算法我们称为有模型算法，而对于智能体来说环境是未知的，在该情况下使用算法，我们称之为免模型算法。在这里应该注意，除了动态规划外，其他的基础强化学习算法都是免模型的。 有模型强化学习的优点是不与真 ......
基于Sentry的前端性能监控平台搭建与应用
一、Sentry 简介 Sentry 是一套开源的实时异常收集、追踪、监控系统，支持几乎所有的语音和平台。 这套系统由对应各种语言的 SDK 和一套庞大的数据后台服务组成，通过 Sentry SDK 的配置，可以上报错误关联的版本信息、发布环境。同时 Sentry SDK 会自动捕捉异常发生前的相关 ......
如何基于亚马逊云科技打造高性能的 SQL 向量数据库 MyScale
MyScale 是一款完全托管于亚马逊云科技，支持 SQL 的高效向量数据库。MyScale 的优势在于，它在提供与专用向量数据库相匹敌甚至优于的性能的同时，还支持完整的 SQL 语法。在这篇文章中，我们将阐述 MyScale 是如何借助亚马逊云科技的基础设施，构建出一个稳定且高效的云数据库。 ......
升讯威在线客服系统的并发高性能数据处理技术：实现拔网线也不丢消息的高可靠通信（附视频）
有许多客户做的是外贸业务，服务器部署在海外，比如香港、韩国、美国等，有些客服之前用基于网页的客服系统，最为困扰的问题就是丢消息！而使用我的客服系统，做到了100%稳定，不丢客户不丢消息。 ......
CPU 程序性能优化
一个程序首先要保证正确性，在保证正确性的基础上，性能也是一个重要的考量。要编写高性能的程序，第一，必须选择合适的算法和数据结构；第二，应该编写编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码，要做到这一点，需要了解编译器的能力和限制；第三，要了解硬件的运行方式，针对硬件特性进行优化。本文着重展开第二 ......
BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'
如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
三维模型几何坐标偏差修正（纠正）的常用方法分析
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，... ......
评估计算复杂性
计算机科学评估计算复杂性，是看它消耗的资源，具体来说就是时间和内存（空间）。 基于时间和空间复杂性，我们有:\(NL ⊆ P ⊆ NP ⊆ PSPACE ⊆ EXPTIME ⊆ EXPSPACE\) （其中 \(⊆\) 表示子集关系）。 图来自：https://en.wikipedia.org/wi ......
爱芯元智AX650N部署yolov5 自定义模型
爱芯元智AX650N部署yolov5s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov5s模型（博主展示的是安全帽模型），利用yolov5 官方的代码工具导出onnx模型，并通过onnxsim自带的工具精简网络结构，导出子图，为了Pulsar2 工具进行处理模型做准备。 获得自定义 ......
k8s中，如何通过token的方式，访问认证的kubelet的metrics指标？
1、背景说明 kubelet本身的10250端口，就提供了节点上的监控数据。 metrics server可以进行访问。 但是，如果想要通过浏览器，或者curl命令进行访问，发现，是需要进行认证 [root@nccztsjb-node-02 ~]# curl -k https://172.20.59 ......
五种IO模型
什么是IO 其实IO就是把进程的内部数据转移到外部设备，或者把外部设备的数据迁移到进程内部。外部设备一般指硬盘、socket通讯的网卡。 我们来把 I/O 过程比喻成烧水+倒水的过程，等待资源（就是烧水的过程），使用资源（就是倒水的过程）： 如果你站在炤台边上一直等着（等待资源）水烧开，然后倒水（使 ......
“视界”尽在眼前，海纳视联大模型来了！
11月10日—13日，以“数字科技 焕新启航”为主题的2023数字科技生态大会在广州举办。会议期间，在数字生活与天翼视联合作论坛上，重磅发布了由天翼云科技有限公司、天翼数字生活科技有限公司和天翼视联科技有限公司联合研发的视联行业大模型——海纳视联大模型，为视联行业智能化发展按下加速键。 ......
【Mquant】7：构建价差套利(三) ——空间误差校正模型
1. 上节回顾 【Mquant】6：构建价差套利(二)上节带领大家编写了统计套利均值回归的程序，通过历史回测发现还不能进入实盘交易状态，原因出现在手续费率上，由于加密市场手续费率较高，我们选择国内期货市场，一般期货市场手续费率可以达到万分之一，个别品种手续费率可以达到万分之0.1。这节内容，我们围绕 ......
博弈论——古诺博弈模型详解
古诺模型（Cournot model）是博弈论中最具有代表性的模型之一，也是是纳什均衡最早的版本。它是法国经济学家古诺(Augustin Cournot)在1938年出版的《财富理论的数学原理研究》一书中最先提出的。而古诺的定义比纳什的定义早了一百多年，足以体现博弈论这样一个学科是深深扎根于经济学的 ......
yolov8 opencv模型部署
使用opencv推理yolov8模型，仅依赖opencv，无需其他库，以yolov8s为例子，注意： 使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！如果你使用别的版本，例如opencv4.5，可能会出现以下错误。 一、安装yolov8conda creat ......
为了性能，慎用递归
慎用递归 起因： 在学习Rust的时候，有一道语法练习题是计算斐波那契数列的第N项的值，这是一道非常简单的题，但是引发了一个使用递归性能问题，考虑到用Rust的人不多，后面的代码都是C#的，因为C#的语法更大众一些，更好看懂 第一次解 public static ulong FibonacciNum ......
大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ
在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。 del model, tokenizer, pipe import torc ......
“人脸识别技术的挑战与机遇：隐私保护与性能提升“
"人脸识别技术的挑战与机遇：隐私保护与性能提升"是一个备受关注的话题，涉及到人脸识别技术在社会、商业和政府领域的广泛应用。以下是该主题可能涉及的一些关键点： 1. **性能提升与准确性：** 探讨当前人脸识别技术的性能水平，以及如何通过深度学习、神经网络优化等技术提升其准确性和鲁棒性。 2. **大 ......
倾斜摄影三维模型根节点合并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，... ......
提升应用性能：Go中的同步与异步处理
提升应用性能：Go中的同步与异步处理 TimLiu GoCN 2023-11-16 08:00 发表于上海 图片 在开发过程中，当需要同时处理多个操作时，开发者经常面临同步和异步两种处理方式的选择。 同步处理 在同步处理方式中，任务按顺序一个接一个地执行。每个任务必须在下一个任务开始之前完成。这意味 ......
函数的拟合 | 实际问题模型化
前言 我们认知和解决实际问题常常是通过函数这一抓手来完成的，但是对实际问题而言，一拿到手谁也不知道其对应的函数模型是什么，能知道的往往是一堆元数据，我们的做法是研究数据，对数据进行函数的拟合，看已经学习过的函数中的哪一类的拟合效果最贴近实际问题，从而确定最优的函数解析式。 典例剖析 【人教 \(A\ ......
永磁材料测试系统励磁与测量指标
励磁与测量指标 磁化电流 电流输出范围 0～± 25 A 输出功率 峰值达1500 VA 保护功能 具有过压、过流、过载、过热等保护功能 特斯拉计 测量范围 0～4000 mT 最佳测量不确定度（k=2） 2500 mT以内可达0.5%*RG 特点 具有霍尔探头非线性修正功能 磁通计 B磁通计量程 ......
性能理论-软件性能的基本指标（三）
性能测试指标细分为业务指标、资源指标、应用指标、前端指标。 业务指标 并发用户数、TPS（系统每秒处理事务数）、成功率、响应时间 资源指标 CPU 资源利用率、内存利用率、I/O 应用指标 空闲线程数、数据库连接数、GC/FULL GC 次数、函数耗时等。 前端指标 页面加载时间，网络时间（DNS， ......
性能理论-软件性能测试的目标（五）
软件性能测试的目标是验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，同时发现软件系统中存在的性能瓶颈，优化软件，最终起到优化系统的目的。 软件性能测试包括以下几个方面的内容。 评估系统的能力 测试中得到的负荷和响应时间数据可以被用于验证所计划的模型的能力，并帮助作出决策。 识别体系中的弱点 受控的负荷可 ......
性能理论-软件性能测试方法论（四）
软件性能测试方法论 性能测试方法主要包括 SEI 负载测试计划过程和 RBI 方法。 1. SEI 负载测试计划过程 SEI 负载测试计划过程（SEI Load Testing Planning Process）是一个关注于负载测试计划的方法，其目标是产生清晰、易理解、可验证的负载测试计划。SEI ......
性能理论-性能测试类型（二）
性能测试类型 对于性能测试的分类，业界有很多标准，而对每个类型的诠释也有一些差别。 从狭义来看，性能测试主要用于描述常规的性能测试，是指通过模拟生产运行的业务压力或用户使用场景来测试系统的性能是否满足生产性能的要求。 从广义来看，性能测试则是压力测试、负载测试、强度测试、容量测试、大数据量测试、基准 ......
【随手记录】Llama Tutorial 大语言模型实践
这个tutorial的契机是yy突然看到了一个workshop 所以类似于一周大作业的形式，输入command输出使用了自动驾驶哪些模块，代码在这里 所以就干一干，顺便写一个tutorial给大家参考和教程 引申更多的应用 参考资料： https://github.com/facebookresea ......
零信任模型与多因素身份验证的重要性
近年来，随着技术的迅速发展，数据和工作变得比以往更数字化。虽然这为许多机会打开了大门，但也为威胁行为者提供了新的入侵机会。因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 快速变化且充满挑战的网络安全领域需要一种能够应对新 ......