关于TP90 TP99 等常用于评估软件系统的处理性能的指标概念

工作中还是蛮少直接接触到评估系统性能的,但是不妨碍有兴趣了解.认为这是常识,只是个人才疏学浅不了解其定义. TP=Top Percentile,Top百分数,是一个统计学里的术语,与平均数.中位数都是一类,为等水位线(waterline). TP50.TP90和TP99等指标常用于系统性能监控场景,指高于50%.90%.99%等百分线的情况. 上面都是学术上的定义,具体到软件系统评估的实践中怎么理解呢?以TP90为例(借用网络上搜到的资源): The tp90 is a minimum time…

scikit-learn 中常用的评估模型

一,scikit-learn中常用的评估模型 1.评估分类模型: 2.评估回归模型: 二.常见模型评估解析: •对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和分类器预测类别划分为:(T,F表示预测的正确与错误性,P,N表示预测的正类和负类) •真正例(TruePositive,TP):真实类别为正例,预测类别为正例. •假正例(FalsePositive,FP):真实类别为负例,预测类别为正例. •假负例(FalseNegative,FN):真实类别为正例,预测类别为负例. •真负例(True…

利用pl/sql执行计划评估SQL语句的性能简析

一段SQL代码写好以后,可以通过查看SQL的执行计划,初步预测该SQL在运行时的性能好坏,尤其是在发现某个SQL语句的效率较差时,我们可以通过查看执行计划,分析出该SQL代码的问题所在. 那么,作为开发人员,怎么样比较简单的利用执行计划评估SQL语句的性能呢?总结如下步骤供大家参考: 1. 打开熟悉的查看工具:PL/SQL Developer. 在PL/SQL Developer中写好一段SQL代码后,按F5,PL/SQL Developer会自动打开执行计划窗口,显示该SQL的执行计…

通过数据库评估存储设备IO性能-Oracle11gIO校准功能介绍

通过数据库评估存储设备IO性能 ---------Oracle11g IO校准功能介绍前言 I/O子系统是ORACLE数据库的一个重要组成部分,因为I/O操作是贯穿数据库管理全过程,它操作的对象包括日志.表.索引.数据字典.以及一些排序.undo操作等等,每个数据库读取或者写入磁盘上的数据,都会产生磁盘IO,可以这么说一个正常业务的数据库系统,80%的性能消耗都与IO有关,相对于网络.CPU.内存等其他硬件的迅猛发展,磁盘的读写速度的发展却相对滞后,这也导致许多业务性能瓶颈集中在有限的磁盘IO…

磁盘 IO 和网络 IO 该如何评估、监控、性能定位和优化？

生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降.响应时间慢等问题,例如交换机故障.网线老化导致的丢包重传:存储阵列条带宽度不足.缓存不足.QoS限制.RAID级别设置不当等引起的IO延时. 一.评估 IO 能力的前提评估一个系统IO能力的前提是需要搞清楚这个系统的IO模型是怎么样的.那么IO模型是什么,为什么要提炼IO模型呢? (一).IO模型在实际的业务处理过程中,一般来说IO比较混杂,比如说读写比例.IO尺寸等等,都是有波动的.所以我们提炼IO模型的时候,一般是针对某一个特定的场景来建…

常用SQL操作(MySQL或PostgreSQL)与相关数据库概念

本文对常用数据库操作及相关基本概念进行总结:MySQL和PostgreSQL对SQL的支持有所不同,大部分SQL操作还是一样的. 选择要用的数据库(MySQL):use database_name; help show; 显示可用的数据库列表:show databases; 显示一个数据库内可用的表的列表:show tables; 显示表列:show columns from 一个表名; /describe 表名; 示例:show columns from customers; desc…

CentOS评估磁盘I/O性能读写极限测试

用一个fio工具安装 yum -y install fio 二,FIO用法: 随机读:fio -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randread -ioengine=psync -bs=16k -size=20G -numjobs=10 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest 说明:filename=/dev/sdb1 测试文件名称,通常选择需要测试的盘的data目录.direct=1 …

使用mongoperf评估磁盘随机IO性能

用法举例: # 16个io线程 # 随机读写10GB的测试文件 echo "{nThreads:16,fileSizeMB:10000,r:true,w:true}" | mongoperf # 先创建10GB的测试文件 9GB... testing... ... # IO跑满后,得出ops和吞吐量 new thread, total running : 16 read:1 write:1 7670 ops/sec 29 MB/sec # 可以使用iostat观察磁盘io状态 io…

【redis常用的键值操作及性能优化】

服务端启动redis服务 { // -a:指定密码 -h:指定主机 -p:指定端口 } //让redis 服务中断崩溃 //保存和关闭 //后台备份 //设置登录密码 //redis-benchmark :性能测试 Redis客服端 //启动 //列出客服端 //杀死 Db 切换: 注:0#faied 1#successful Key-vlaue: //del :删除键 //Exists :判断键是不是存在 //rename :重命名键 // dump:十六进制序列化键值 // keys:键…

PCB常用低速、高速板材参数性能（2）

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NLP文本分类

引言其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作.我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了.然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同一个跨不过的门槛,让人望而却步,即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松,但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾,不管怎样,梦还是要有的,万一实现了呢~ <br />![](https…

HBase2.0中的Benchmark工具 — PerformanceEvaluation

简介在项目开发过程中,我们经常需要一些benchmark工具来对系统进行压测,以获得系统的性能参数,极限吞吐等等指标. 而在HBase中,就自带了一个benchmark工具—PerformanceEvaluation,可以非常方便地对HBase的Put.Get.Scan等API进行性能测试,并提供了非常丰富的参数来模拟各种场景. 这篇文章,就以HBbase2.0中的PerformanceEvaluation工具为例,给大家讲解一下这款HBase benchmark工具的使用和注意事项参数介绍…

Web测试的常用测试用例与知识

1. Web测试中关于登录的测试 2. 搜索功能测试用例设计 3. 翻页功能测试用例 4. 输入框的测试 5. Web测试的常用的检查点 6. 用户及权限管理功能常规测试方法 7. Web测试之兼容性测试 8. Web测试-sql注入 9. Web测试中书写用例时要考虑的检查点 10. 手机电子邮件测试用例 11. 记事本与日历的测试用例 12. Web测试总结 13. 让web站点崩溃最常见的七大原因 14. Web应用程序是否存在跨站点脚本漏洞 15. Web测试总结(全) 16. 理解we…

web测试常用的用例及知识

1. Web测试中关于登录的测试... 1 2. 搜索功能测试用例设计... 2 3. 翻页功能测试用例... 3 4. 输入框的测试... 5 5. Web测试的常用的检查点... 6 6. 用户及权限管理功能常规测试方法... 8 7. Web测试之兼容性测试... 9 8. Web测试-sql注入... 10 9. Web测试中书写用例时要考虑的检查点... 11 10. 手机电子邮…

App软件开发的10个常用技巧

移动应用市场用户争夺战日益激烈,原来做APP拼想法拼创意拼是否抓住用户痛点.现在,精细化用户体验成为了一个APP能否留存用户的关键问题,一旦用户觉得体验不畅,马上就有竞品APP后补,如何开发高性能的移动应用,小编总结了以下十大技巧: 1. 规划评估App开发的核心功能用户体验开始于APP开发初始规划阶段,当你梦想开发一个APP改变世界之前,先想好APP主要解决用户的哪些真实需求,提炼出APP的核心功能,一个APP并不是功能越丰富越好,核心功能才能为用户带来不可替代的价值. 登录APIClo…

常用网站开发类Firefox扩展插件（转）

作为一个 Web 开发人员,你几乎没有理由不喜欢Firefox,因为在Firefox下有很多专门针对开发的扩展插件,非常好用,这里就介绍一些常用的针对网站开发的FireFox扩展,供Web开发人员参考. 1.Firebug 用于调试JavaScript,修改界面HTML和CSS,一些常用的网络分析扩展也是基于Firebug的,非常好用. 2.YSlow YSlow是Yahoo开发的,基于Firebug的用于分析网页性能的工具,可以提供如何提高网站性能的一套规则,用于优化网页的速度和建立高性能的网…

[转]网络性能评估工具Iperf详解（可测丢包率）

原文链接:安全运维之:网络性能评估工具Iperf详解:http://os.51cto.com/art/201410/454889.htm 参考博文:http://linoxide.com/monitoring-2/install-iperf-test-network-speed-bandwidth/ http://fasterdata.es.net/performance-testing/network-troubleshooting-tools/iperf-and-iperf3/ 一.…

图像质量评价方法PSNR+SSIM&&评估指标SROCC,PLCC

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标…

ubantu 常用命令

1.显示日期与时间的命令:date 2.显示日历的命令:cal 3.简单好用的计算器:bc 4.热键“命令补全或文件补齐”:Tab 5.热键“中断目前程序”:Ctrl+C 6.热键“键盘输入结束(End of File)相当与输入exit”:Ctrl+D 7.在线求助:man [command]或 info [command],按q退出 8.数据同步写入磁盘:sync 9.关机命令:shutdown -h [now | 10(分钟) | 20:25] 10.重启命令:reboot 11.改变文件…

模型构建<1>:模型评估-分类问题

对模型的评估是指对模型泛化能力的评估,主要通过具体的性能度量指标来完成.在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量指标可能会导致不同的评判结果,因此也就意味着,模型的好坏只是相对的,什么样的模型是较好的,不仅取决于数据和算法,还取决于任务需求.本文主要对分类模型的性能度量指标(方法)进行总结. 本文以二分类为例进行介绍. 1.混淆矩阵 1.1 混淆矩阵对于二分类问题,将模型预测的结果(正例.反例)与实际类别(正例.反例)进行比较,就会产生四种情况: 真正例(true positive, TP)…

深度学习（六）keras常用函数学习

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html Keras是什么? Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可…

CDN公共库、前端开发常用插件一览表(VendorPluginLib)

=======================================================================================前端CDN公共库====================================================================================== 为什么使用前端CDN公共库: 使用前端CDN增加网页的并行载入速度,减少本地服务器的负担,节省流量.我们把静态资源放到自己的服务器上面固…

机器学习实战笔记(Python实现)-07-模型评估与分类性能度量

1.经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate),即如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m:相应的,1-a/m称为“精度”(accuracy),即“精度=1一错误率”.更一般地,我(学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”(error),学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经验误差”(empirical error),在新样本上的误差称为“泛化误差”(generaliza…

召回率、AUC、ROC模型评估指标精要

混淆矩阵精准率/查准率,presicion 预测为正的样本中实际为正的概率召回率/查全率,recall 实际为正的样本中被预测为正的概率 TPR F1分数,同时考虑查准率和查全率,二者达到平衡,=2*查准率*查全率/(查准率+查全率) 真正率 = 灵敏度 sensitivity 召回率 TP/TP+FN ,只关注正样本中有多少被准确预测假正率 = 1- 特异度 = FP/(FP+TN),有多少负样本被错误预测在正负样本足够的情况下,可以用ROC曲线.AUC.KS评价模型区分能力和排序…

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为…

机器学习-学习笔记(二) --> 模型评估与选择

目录一.经验误差与过拟合二.评估方法模型评估方法 1. 留出法(hold-out) 2. 交叉验证法(cross validation) 3. 自助法(bootstrapping) 调参(parameter tuning)和最终模型数据集(data set) 三.性能度量(performance measure) 1. 回归任务的性能度量 1.1 均方误差.均方根误差 1.2 平方绝对误差 1.3 确定系数\(R^2\) 2. 分类任务的性能度量 2.1 错误率.精度 2.2 查准率.查…

对比其它软件方法评估敏捷和Scrum

一般来说,选择一种软件开发方法,更像是加入一个邪教组织,而不像是做出了一个技术决策.许多公司甚至从未试图去评估这些方法,而仅仅是盲目采用最流行的方法,这就造成了如今五花八门的各种敏捷方法.因此本文将使用包括功能点.缺陷移除率(DRE).质量成本(COQ)以及总拥有成本(TCO)在内的一些标准的度量指标,对现代软件开发方法的样本进行比较. 目前有约55种已命名的软件开发方法正在使用,还有更大数量的混合方法.这些开发方法中包括传统的瀑布方法.各种花样的敏捷.Rational统一过程(RUP).团队软…