评估指标 模型 性能 指标
5.星型模型和雪花模型
星型模型 事实表为中心，维度表关联在事实表上 雪花模型 在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。 ......
Hibench对大数据平台CDH/HDP基准性能测试
一、部署方式 1.1、源码/包:https://github.com/Intel-bigdata/HiBench 部署方法： https://github.com/Intel-bigdata/HiBench/blob/master/docs/build-hibench.md 注意：hibench执行 ......
使用 promethus 指标在 grafana 上创建 dashboard 的一些疑问记录
我用一个例子一步一步拆解一些常用的写法和指标。 这里我有一个需求是计算我的程序，每处理 1Gb 数据需要使用多少 CPU 时间。 (increase(container_cpu_usage_seconds_total{cluster="$cluster", namespace="$namespace ......
Milvus性能优化提速之道：揭秘优化技巧，避开十大误区，确保数据一致性无忧，轻松实现高性能
Milvus性能优化提速之道：揭秘优化技巧，避开十大误区，确保数据一致性无忧，轻松实现高性能 Milvus 是全球最快的向量数据库，在最新发布的 Milvus 2.2 benchmark中，Milvus 相比之前的版本，取得了 50% 以上的性能提升。值得一提的是，在 Master branch 的 ......
JVM性能分析
JIT在谈到 Java 的编译机制的时候，其实应该按时期，分为两个阶段。一个是 javac 指令将 Java 源码变为 Java 字节码的静态编译过程。另一个是 Java 字节码编译为本地机器码的过程，并且因为这个过程是在程序运行时期完成的所以称之为即时编译（JIT），下面我们讨论的编译也都是指“即 ......
ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级
ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多 ......
数据库性能查看-查看MySQL数据库操作记录
测试orm或者Django序列化器的时候，我需要知道他们都干了什么，这就需要打开MySQL的操作日志 进入MySQL的客户端命令界面： show variables like 'gen%'; + + + | Variable_name | Value | + + + | general_log | ......
三维模型的顶层合并构建的点云抽稀关键技术分析
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，... ......
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于Copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元 ......
【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型（GAM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
什么是大模型
什么是大模型 "大模型"通常指的是深度学习中参数数量庞大、层数深厚的神经网络模型。这些模型具有数十亿甚至上百亿的参数，通常需要大量的计算资源来进行训练和推断。这种规模的模型在处理复杂任务时表现得很出色，因为它们能够从大量的数据中学到更复杂、更抽象的表示。 例如，GPT-3（Generative Pr ......
国外著名交易策略:R-Breaker模型设计原理(转载)
R-Breaker是一种短线日内交易策略，它结合了趋势和反转两种交易方式。 交易系统的基本原理如下： 1.根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价。 以此来形成当前交易日盘中交易的触 ......
《人机交互：以用户为中心的设计和评估》阅读笔记一
人机交互学（humen-computer interaction,HCI）是一门关于设计和评估以计算机为基础的系统而使这些系统能够最容易地为人类所使用的学科。以用户为中心的设计和评估的最基本思想就是将用户时时刻刻摆在所有过程的首位。在产品生命周期的最初阶段，产品的策略应当以满足用户的需求为基本动机和 ......
AI经典模型参数规模
| 模型 | 参数数量 || | || AlexNet | 约 60 million || VGG16 | 约 138 million || ResNet50 | 约 25 million || InceptionV3 | 约 23 million || MobileNetV2 | 约 3.5 mi ......
【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型（超分辨率重建）详细安装和使用教程
图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。今天给大家介绍一下腾讯ARC实验室发布的一个图像超分辨率模型Real-ESRGAN，同时奉上详细的安装使用教程。 ......
UNet pytorch模型转ONNX模型完整code
1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
初学者如何上手服务器训练模型
拿到一个服务器很迷茫，不知道如何使用，写一份本实验室的服务器使用方法： 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash，全称Bourne Again Shell，是绝大多数Linux系统默认的命令解释器，能够处理用户所输入的 ......
【万字长文】前端性能优化实践
从一个假死页面引发的思考： 作为前端开发，除了要攻克页面难点，也要有更深的自我目标，性能优化是自我提升中很重要的一环； 在前端开发中，会偶遇到页面假死的现象， 是因为当js有大量计算时，会造成 UI 阻塞，出现界面卡顿、掉帧等情况，严重时会出现页面卡死的情况； ......
解决 keras 首次装载预训练模型VGG16 时下载失败问题
解决：Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h ......
使用Bert模型实现embedding嵌入
参考文献：保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址：https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
性能测试方案
订单处理服务的性能测试方案V1.0 一、需求背景 在设计评审之后，开发在不知道服务性能瓶颈，需要测试协助定位服务的性能瓶颈，需要测试模拟一定时间之内设计并发用户同时向系统发出请求，检测出系统的响应能力，包括响应时间以及CPU/内存等的使用情况，以验证系统对并发请求时的支持能力，并获取该系统的最大并发 ......
性能测试之集合点
了解性能测试的同学相信对并发这个词应该不会陌生，但该如何来测量被测系统最大能支撑多少并发，可能很多同学都感觉无从下手。编写压测脚本时，我们可以通过设置jmeter中的线程数来模拟用户访问系统接口，但此时接口的访问是有先后顺序的，如果被测系统的性能足够强大，也许上一个接口已经结束，下一个接口还没开始， ......
CLIP：万物分类（视觉语言大模型）
本文来着公众号“AI大道理” 论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020 传统的分类模型需要先验的定义固定的类别，然后经过CNN提取特征，经过softmax进行分类。然而这种模式有个致命的缺点，那就是想加入新的一类就得重新定义这个类别的标签，并重新训练模型，这样非 ......
OpenAI 支持的模型
在DevDay上推出新模型 我们很高兴地宣布推出 GPT-4 Turbo（128k 上下文窗口）预览版和更新的 GPT-3.5 Turbo（16k 上下文窗口）。除此之外，这两种模型都具有改进的指令跟随、JSON 模式、更可重复的输出和并行函数调用。 概述 OpenAI API 由一组具有不同功能和 ......
2.5k的ChatGPT-Java版SDK升级1.1.2-beta0支持GPT-4V、Dall-e-3模型、ToolCalls、微调Job、TTS...
1、项目简介 Chatgpt-Java是OpenAI官方Api的Java SDK，可以快速接入项目使用。支持OpenAI官方全部接口。 目前收获将2500+star🌟。 开源地址：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java 官方文档：https://chatgp ......
ansible性能巡检+定时任务执行shell脚本
一、ansible_使用ansible+shell脚本进行环境巡检1.编写脚本# 用户目录下执行cd ~# 编辑vi check.sh实现效果：脚本内容： 巡检指标1： cpu使用率大于70 ，输出unhealth 巡检指标2： 内存使用率大于70 ，输出unhealth 巡检指标3：/piccli ......
Cocos Creator 性能调优之《如何优化2D/3D Drawcall》
游戏渲染是性能开销的大头，在项目开发中掌握性能调优中渲染优化相关技巧是非常重要的。渲染优化又可以从很多方面来入手，其中降低Drawcall是非常重要的手段之一。接下来从4个点来详细的讲解基于Cocos Creator 3.x如何做Drawcall的性能优化: 为什么降低Drawcall能提升渲染性能 ......
从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗？
本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，并对三个代码生成模型（CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT）在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......
Model Inspector—软件模型静态规范检查工具
Model Inspector（MI）原厂商是韩国Suresoft，是KOLAS国际公认测评机构，旨在提升安全关键领域软件可信度。MI用于开发过程中模型的静态检查，包括规范检查、复杂度度量，提供MAAB、HIS、CG、MISRA_AC_SLSF、MISRA_AC_TL、dSPACE标准规范及检查，检... ......