性能评估

【Rust日报】2022-04-19 Rust异步框架的性能评估

Cargo现已支持原生cargoadd命令Cargonowhasnativesupportforthecargoaddcommand(fromthecargo-editcrate)!cargo现已支持原生cargoadd命令，避免了从crates.io手动查找信息的需要，然后将其编辑为Cargo.toml。以下是使用原生cargoadd功能的一些例子：cargoaddregexcargoaddre
Rust语言中文社区·2023-04-21 10:28

2023.4.16 第四十九次周报-2

目录前言文献阅读:基于动态分类的长短期记忆网络模型，用于不同气候区日流量预报背景主要贡献思路动态分类（DC）方法DC-LSTM和DC-B-LSTM模型Box-Cox数据转换模型性能评估指标克里金插值源码总结第一部分第二部分第三部分总结前言
孙源峰·2023-04-20 06:40

神经网络如何调参、超参数的最优化方法、python实现

训练数据用于参数的学习，验证数据用于超参数的性能评估。进行超参数最优
算法技术博客·2023-04-19 18:29

VMware vSphere vCenter的安装与配置

vCenterServer为虚拟机和主机（ESXI服务器）的管理、操作、资源置备和性能评估提供了一个集中式的平台。
让我三行代码·2023-04-18 10:48

Web 服务器的性能评估

在Web服务器的测试中，能够反映其性能的主要包括最大并发连接数、响应延迟和吞吐量（每秒处理的请求数）几个参数。现在常见的Web服务器性能评测方法有基准性能测试、压力测试和可靠性测试。基准测试即采用前面所提到的各种基准程序对其进行测试；压力测试则是采用一些测试工具（这些测试工具的主要特征就是能够模拟足够数量的并发操作）来测试Web服务器的一些性能指标，如最大并发连接数，间接测试响应时间，以及每秒钟可
mischen520·2023-04-15 10:27

第一部分、电池建模

用于电池内部温度估计有限元模型:电池热管理系统设计及仿真1.3老化特性模型(性能衰减)寿命终了:容量下降到初始容量的80%或者内阻增加到初始的2倍；影响因素:温度，电流大小，SOC目前寿命模型更多应用于电池性能评估
miludexiaoniu·2023-04-11 21:09

即使用验证集调超参数，可能还是会去看测试集的性能，如果测试集性能不好，还是要反复调验证集参数，那么不就相当于还是在用测试集调超参数？

当您确定找到了最佳超参数后，再使用测试集进行最终性能评估。在调整超参数时，尽量减少查看测试集性能的次数。这样可以减少在调整过程
AlphaFinance·2023-04-10 20:23

RKNN模型部署（3）—— 模型转换与测试

文章目录1常用API介绍1.1rknn初始化及释放1.2rknn模型配置1.3PT模型加载1.4rknn模型转化1.5模型导出1.6rknn运行环境初始化1.7rknn模型推理1.8rknn性能评估2pth2pt3pt2rknn3.1
机器人涮火锅·2023-04-10 10:57

Python sklearn预测评估指标混淆矩阵计算示例详解

目录前言混淆矩阵python代码前言很多时候需要对自己模型进行性能评估，对于一些理论上面的知识我想基本不用说明太多，关于校验模型准确度的指标主要有混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1score。
·2023-04-10 01:36

体系结构学习-3-基本分支预测方法

静态分支预测的基本原理就是“Static”：遇到跳转指令后是否跳转由标志位valid是否为1来决定,采用静态分支预测的方法就是在代码运行前就决定好这个分支的valid=1(始终跳转)orvalid=0(始终不跳转)性能评估
淡定路过的我·2023-04-09 04:34

总结篇：系统的网络性能评估及优化思路

目录一、性能指标二、网络基准测试1、转发性能2、TCP/UDP性能3、HTTP性能4、应用负载性能三、性能优化思路1、确定优化目标2、网络性能工具3、网络性能优化四、总结1、性能评估2、性能优化一、性能指标在
C-Jonn·2023-04-07 03:43

Linux网络性能评估工具iperf 、CHARIOT测试网络吞吐量

Linux网络性能评估工具iperf、CHARIOT测试网络吞吐量转自：https://www.cnblogs.com/klb561/p/9215952.html网络性能评估主要是监测网络带宽的使用率，
eagleow·2023-04-05 23:57

oracle 韩思捷,oracle

点击查看：资深数据库专家、UNIX系统专家、系统架构师近20年一线工作经验结晶，高屋建瓴，指导性强；《Oracle数据库性能优化的艺术》用系统化分析的方法，从系统工程的角度深入阐述了具有普遍意义的数据库性能评估与优化的思维方法与工作流程
戴剑松·2023-04-05 17:53

查询性能：TDengine 最高达到了 InfluxDB 的 37 倍、 TimescaleDB 的 28.6 倍

在查询性能评估部分，我们使用场景一（
涛思数据（TDengine）·2023-04-05 03:47

机器学习算法基础（回归算法、逻辑回归、k-means聚类算法）

目录第一部分回归算法（一）线性回归线性模型线性回归损失函数（误差大小）减小误差的方法正规方程梯度下降正规方程、梯度下降API回归性能评估回归评估API两种方法的总结（二）欠拟合与过拟合定义产生原因及解决方法
只求毕业·2023-04-03 01:17

一文教你如何处理高并发

目录前言一、为什么要解决高并发问题二、性能评估计算峰值流量方法本章结论三、性能测试测试目的找到系统最高承受压力的临界点找出系统中的短板测试工具简单测试1.数据抓包2.加压测试3.硬件跟踪4.JVM跟踪5
「蝎子莱莱」·2023-04-02 01:05

系统容量评估和性能保障

数据库缓存消息队列典型的技术评审提纲现状需求方案描述方案对比风险评估工作量评估性能相容量评估经典案例项目背景目标数据量级量级评估标准方案方案1：最大性能方案需求1.用户常用地址需求2.物流订单和物流记录方案2.最小资源方案性能评估参考标准常用的应用层性能指标参考标准常用的系统层性能指标参考标准性能测
程序猿加油站·2023-04-01 22:29

利用加州大学机器学习库的酒数据集进行回归问题学习

利用加州大学机器学习库的酒数据集进行回归问题学习文章目录利用加州大学机器学习库的酒数据集进行回归问题学习一、实验要求二、实验任务三、任务实现1、查看数据基本情况2、分析自变量与目标变量（质量）的相关性3、分析酒精含量与质量的相关性、挥发性酸与质量的相关性4、划分数据集进行回归分析，并给出模型训练的性能评估
-北天-·2023-04-01 13:04

Centos7.5 性能评估CPU、内存、磁盘、TCP/IP 等属性

CPU主要从三方面：负载情况、统计输出、当前运行状况，来对CPU进行评估。1.vmstat命令，显示各种关于系统资源之间相关性能的简要信息，体现CPU负载情况。vmstat11表示每隔1秒采集1次CPU负载情况。描述：procs：r列表示运行和等待CPU时间片的进程数，这个值如果长期大于系统CPU个数，说明需要增加CPU。memory：cache列表示页面缓存的内存数量，一般作为文件系统缓存；如果
看得见的等候·2023-04-01 11:54

计算机网络学习笔记（2）

1.4Performance:Delay,Loss,andThroughputinComputerNetworks计算机网络性能评估构成数据包延迟的四个因素：如前文所述，在数据传输中会发生延迟。
和田龙二·2023-03-30 15:31

2019年系统架构师综合知识错题

在计算机性能评估中，通常将评价程序中用得最多、最频繁的（）作为评价计算机性能的标准程序，称其为基准测试程序。
竟未曾年少轻狂·2023-03-30 07:36

金融行业数据库场景下，SmartX 超融合表现如何｜性能验证与落地实践

而在进行数据库基础架构选型时，一些客户对于超融合是否能够支撑数据库高效稳定运行存在担忧，希望通过性能评估数据和落地案例全面地了解超融合对数据库的支持能力。
志凌海纳SmartX·2023-03-29 23:54

ipref网络性能评估工具

ipref网络性能评估工具基本介绍网络的主要性能参数包括带宽，时延，抖动和丢包率，用一个名词就是QOS（服务质量）。
McwoLF·2023-03-29 14:20

使用谷歌的PageSpeed Insights对网页进行性能评估

谷歌的PageSpeedInsights是一个网页评估的神器，当自己开发的博客的那个站点完成之后，总是需要使用对页面做一下响应测试之类的，最简单的方法就是直接F12打开浏览器的调试模式，然后看network部分的瀑布图，分析每一个资源的加载情况。适合像我这种只会Java的前端菜鸡使用，凑合分析一下就得了。PageSpeed使用很简单，直接打开它的主页，里面有一个粘贴URL的输入框，把自己上线的网站
小菜鸡·2023-03-28 08:59

【ROS2论文】系列(一)——Exploring the Performance of ROS2论文详解

目录目录一、概述1.1创新点1.2组织结构二、背景介绍2.1ROS通信架构2.2DDS通信架构三、性能评估3.1测试场景和方法3.2ROS1和ROS2性能对比3.3ROS1和ROS2延迟对比3.3.1本地主机与远程主机通信
wanghuohuo0716·2023-03-26 18:21

聚类的外部指标(Purity, ARI, NMI, ACC) 和内部指标(NCC,Entropy,Compactness,Silhouette Index)，附代码 (Python 和 Matlab)

聚类性能评估的外部指标和内部指标，附代码(Python和Matlab)文章目录聚类性能评估的外部指标和内部指标，附代码(Python和Matlab)1外部指标1.1Purity原理解释Python代码Matlab
阿卡西番茄酱·2023-03-20 07:46

主流编程语言的框架性能对比

基于第19轮的techempower性能测试.www.techempower.com的性能测试算是比较权威的.先来看一下全部语言的综合性能评估的排行情况图片.png上图是用颜色区分语言的.第一位drogonc
justonlyyo·2023-03-19 09:43

应用系统性能评估指标

计算复杂度为性能的预估提供了理论基础，确定了大的方向。但是，系统的性能还会受到实际开发、部署和硬件等因素的影响。所以，我们还需要关注应用系统的实际性能表现，其评估指标发展至今已经涉及多个方面，包括：应用系统性能指标处理能力：计算机处理能力的主要指标有系统基础指标和面向应用的指标。基础指标描述了计算机的各个硬件模块，包括CPU利用率、系统负载、内存使用率、磁盘和网络I/O等。而面向应用的指标描述了系
皮皮杂谈·2023-03-17 00:47

欧盟MDRCE认证申请需要多少钱？

MDD93/42/EEC)和有源植入性医疗器械指令(AIMDD90/385/EEC)新法规在理事会、议会和委员会之间历经五年讨论和谈判，此次重大变更，在欧盟医疗器械历史上具有“革命性”的意义，对产品安全和性能评估相关文件的审核将更
925885c4a8a2·2023-03-15 13:20

分类模型性能评估 | 有误导性的AUROC

reference:Lobo-GloEcoBioGeo-2007ROC曲线线下面积（AreaUndertheReceiverOperatingCharacteristiccurve）（AUROC，AUC，或者AUC-ROC），本文写作AUROC以防与AUPRC（AUC-PR）混淆。分布预测模型的输出为连续的概率值，需要一个阈值做二值化得到预测结果。AUROC被看作评估分布预测模型的标准方式。它通过
电车上那个cll呀·2023-03-11 03:34

论文笔记-连续HVAC控制的无模型强化学习算法的实验评估

性能评估基于它们在提高能效的同时保持热稳定性的能力，以及它们对天气动态的适应性。
cxp_001·2023-02-25 07:40

GitHub 首个开源图像识别系统又在搞事情！

不仅如此，作为视觉任务的坚实底座，PaddleClas还提供了35个系列，近200个预训练模型和性能评估，力求为工业界和学术界提供更高效便捷的开发工具，为开发者带来更流畅优质的使用体验，实现行业场景实现落地应用
唐 城·2023-02-24 19:33

.NET方面的框架的整理和总结

数据库：依赖注入IOC容器框架：常用的几个ORM框架：格式和数据类型转换反射和动态语言跨平台和运行时解决方案WEB开发和设计移动互联网和云计算网络通信和网络协议图形和图像处理框架桌面应用程序框架测试和性能评估方面事务和分布式事务支持分词
☭迟暮じ·2023-02-22 02:47

Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。
·2023-02-20 22:33

SPDK中常用的性能测试工具

本文主要介绍磁盘性能评估的方法，针对用户态驱动Kernel与SPDK中各种IO测试工具的使用方法做出总结。
weixin_37097605·2023-02-17 17:49

聚类结果不好怎么办_聚类性能评估-轮廓系数

当文本类别未知时，可以选择轮廓系数作为聚类性能的评估指标。轮廓系数取值范围为[-1,1]，取值越接近1则说明聚类性能越好，相反，取值越接近-1则说明聚类性能越差。a：某个样本与其所在簇内其他样本的平均距离b：某个样本与其他簇样本的平均距离则针对某个样本的轮廓系数s为：聚类总的轮廓系数SC为：SC=详细内容参考文献https://pdf.sciencedirectassets.com/271610/
weixin_39710251·2023-02-05 14:29

VOT Toolkit环境配置与使用

在赛事的官网上能下载历年的比赛结果和数据集，VOT采用的算法性能评估工具是基于TraX协议，待评估的算法需要按照TraX的协议进行编写。TraX协议  参考LukaČehovin2014
小裘HUST·2023-02-05 09:17

React16.9 Unsafe 生命周期 支持组件性能评估

React团队在2019年8月9日发布了最新的16.9版本，该版本的关键变更主要有以下几点：React新增API，对组件进行性能评估ReactDOMUnsafe生命周期ReactDOM废弃javascript
LXEP·2023-02-05 03:02

Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。
·2023-02-02 22:43

Linux转发性能评估与优化之——转发瓶颈分析与解决方案

线速问题很多人对这个线速概念存在误解。认为所谓线速能力就是路由器/交换机就像一根网线一样。而这，是不可能的。应该考虑到的一个概念就是延迟。数据包进入路由器或者交换机，存在一个核心延迟操作，这就是选路，对于路由器而言，就是路由查找，对于交换机而言，就是查询MAC/端口映射表，这个延迟是无法避开的，这个操作需要大量的计算机资源，所以不管是路由器还是交换机，数据包在内部是不可能像在线缆上那样近光速传输的
Linux加油站·2023-02-02 17:55

基于OpenPCDet框架的基线模型下载及性能评估

基于OpenPCDet框架的基线模型下载及性能评估W.P.Xiao,Visiongroup，SHUSV版本更新时间更新内容作者1V1.02021.12更新基线模型W.P.Xiao,Y.Q.Wu2目录文章目录基于
Michael.CV·2023-02-02 13:59

瑞芯微 Rockchip RKNN-Toolkit 环境搭建

RockchipRKNN-Toolkit环境搭建flyfishRKNN-Toolkit介绍RKNN-Toolkit是一个软件开发工具包，为用户提供在PC和RockchipNPU平台上的模型转换、推理和性能评估
西西弗Sisyphus·2023-02-01 07:33

2019-03-07-聚类性能评估

"""聚类性能评估1、AdjustedRandindex(ARI)优点：1.1对任意数量的聚类中心和样本数，随机聚类的ARI都非常接近于0；1.2取值在［－1，1］之间，负数代表结果不好，越接近于1越好
HollyMeng·2023-01-30 01:46

【Detectron2】Detectron2学习笔记

Savemodel1.5模型输入形式1.6模型输出1.7configusage二、Detectron2代码结构介绍2.1数据2.2模型2.3训练类的实现2.4训练2.5推理2.6模型的加载和保存2.7性能评估
呆呆的猫·2023-01-28 11:53

目标检测算法的性能评估

目录IoU和mAPAP的计算方法（VOC2012）另一种计算AP的方法（P-R图）F1-ScoreIoU和mAP1.IoU假设输入图像中只有一个物体，那么当我们对这个物体进行定位时，输出的结果应该是这个物体的长方形边界框。在下图中狗的实际位置是方形框B（面积定位B），如果定位不准可能是方形框A（面积定为A）。而判断只有一个物体的图像定位的准确性，通常用交并比作为评价指标。IoU就是用A和B的交集，
Yaoo_1·2023-01-28 08:55

前端性能优化--测试工具

`LightHouse``LightHouse测试结果`Performance中各类别的含义：2.FrameRate3.瀑布图NetWork4.使用Performance监听dom加载5.使用性能评估网站进行测试
顽皮宝·2023-01-26 19:13

模型性能评估之 Friedman 检验与 Nemenyi 后续检验

前言当我们提出一种算法，需要知道我们的算法和现在已有的算法相比，性能是否更优的时候，就需要用到模型性能评估的方法。本篇博客介绍一种模型性能评估的方法：Friedman检验与Nemenyi后续检验。
蕾欧娜等等·2023-01-26 14:24

Friedman test Nemanyi test CD图绘制

CD图：criticaldiffrence图PYTHON转下备份：python实现临界图(cd图，Criticalitydiagram)的绘制参考：模型检验方法模型的性能评估-比较检验
lgl123ok·2023-01-26 14:53

＜Rasa实战＞使用rasa test指令来评估nlu,core模型性能

目录参考:评估NLU模型参考:脚本执行步骤:步骤一:先划分测试与训练数据步骤二:执行rasatestnlu指令为了更有效率的进行nlu模型评估,可以直接执行以下指令还能比较不同的管道配置性能评估core
wind.liao·2023-01-26 08:55

机器学习笔记三：经典算法

sparkAPI:二、朴素贝叶斯分类算法原理：应用场景：优缺点：API:三、决策树分类原理：API优缺点：四、随机森林原理：API：优缺点：五、线性回归原理：目标：损失函数：最小二乘法优化方法：API：回归性能评估方法
roykingw·2023-01-25 15:42
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