MindSpore模型精度调优实践 引论:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,希望能帮助用户轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文将分析精度问题的常见现象和原因,并给出一个整体的调优思路.本文分享假设脚本已经能够运行并算出loss值.如果脚本还不能运行,请先…

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理…

摘要:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 模型优化精度.速度我全都要!MindSpore模型精度调优实战(二)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.我们还梳理了针对…

Java 应用性能调优实践 Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层.数据库层.框架层.JVM 层.通过介绍 Java 性能诊断工具和思路,给出搜狗商业平台的性能优化案例以供参考.   Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢.接口超时,服务器负载高.并发数低,数据库频繁死锁等.尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来.Java…

本文主要阐述软件性能测试中的一些调优思想和技术,节选自作者新书<软件性能测试分析与调优实践之路>部分章节归纳. 在国内互联网公司中,Web中间件用的最多的就是Apache和Nginx这两款了,包括很多大型电商网站淘宝.京东.苏宁易购等,都在使用Nginx或者Apache作为Web中间件.而且很多编程语言在做Web开发时,会将Apache或者Nginx作为其绑定的固定组件,比如php语言做Web开发时,就经常和Apache联系在一起,使得apche成为了php在Web开发时的一个标配.而Ngin…

Java编程语言自从诞生起,就成为了一门非常流行的编程语言,覆盖了互联网.安卓应用.后端应用.大数据等很多技术领域,因此Java应用程序的性能分析和调优也是一门非常重要的课题.Java应用程序的性能直接关系到了很多大型电商网站的访问承载能力.大数据的数据处理量等,它的性能分析和调优往往还可以节省很多的硬件成本. 5.1  JVM基础知识 5.1.1  JVM简介 JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的英文简写,通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的.Ja…

elasticsearch5.3.0 bulk index 性能调优实践 通俗易懂…

前言 在遇到实际性能问题时,除了关注系统性能指标.还要结合应用程序的系统的日志.堆栈信息.GClog.threaddump等数据进行问题分析和定位.关于性能指标分析可以参考前一篇JVM性能调优实践--性能指标分析. JVM的调优和故障处理可以使用JDK的几个常用命令工具.因为本文是基于Docker容器内部的Springboot服务.需要调整一下docker容器的启动参数,才可以使用jmap等工具.jmap命令需要使用Linux的Capability的PTRACE_ATTACH权限.而Docker…

PB 级大规模 Elasticsearch 集群运维与调优实践 https://mp.weixin.qq.com/s/PDyHT9IuRij20JBgbPTjFA | 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流. 背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储…

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww…

1  .MySQL数据库的性能监控 1.1.如何查看MySQL数据库的连接数 连接数是指用户已经创建多少个连接,也就是MySQL中通过执行 SHOW  PROCESSLIST命令输出结果中运行着的线程个数的详情,如图所示. SHOW PROCESSLIST默认情况下只显示前100条记录的详情,如果超过100条后需要显示所有,可以通过执行SHOW  FULL  PROCESSLIST命令,如图所示. show variables like 'max_connections'可以查询数据库中可以支持…

Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层.数据库层.框架层.JVM 层.通过介绍 Java 性能诊断工具和思路,给出搜狗商业平台的性能优化案例以供参考.   Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢.接口超时,服务器负载高.并发数低,数据库频繁死锁等.尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来.Java 应用性能的瓶颈点非常多,比…

原文来自:http://bbs.csdn.net/topics/310110257 本文只做整理记录,供个人学习. 1 JVM参数调优是个很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行Full GC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,这种情况如果没隔几分钟就来一次,自己都受不了.这种停滞在测试的时候看不出来,只有网站pv达到数十万/天的时候问题就暴露出来了. 要想配置好JVM参数,需要对年轻代.年老代.救助空间和永久代有一定了解,还要了解jvm内存管理逻辑,最终还要根据自己的应用来做调…

1 导论 JVM主要有两类调优标志:布尔标志和附带参数标志 布尔标志:-XX:+FlagName表示开启,­-XX:-FlagName表示关闭. 附带参数标志:-XX:FlagName=something,表示将标志FlagName的值设置为something. 2 性能测试方法 性能测试4项原则: 2.1 原则1:测试真实应用 2.2 原则2:理解处理时间.吞吐量和响应时间 2.3 原则3:用统计方法应对性能的变化 2.4 原则4:尽早频繁测试 3 性能调优工具 3.1 Java监控工具 jc…

转自http://www.rowkey.me/blog/2016/11/02/java-profile/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io JVM常用参数选项 jvm 可配置的参数选项可以参考 Oracle 官方网站给出的相关信息:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tech/vmoptions-jsp-140102.html 下面只列举其中的几个常…

调优概述# 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子: 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换   CPU受限例子: 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 自然语言处理   我们需要从硬件规划和软件规划等多方面结合实现性能和效率的提升. 硬件规划# 评估集群规模# 我们需要搭建多少节点的hadoop集群?回答这个问题考虑的因素比较多:预算?数据量?…

导语 | 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流.文章作者:bellen,腾讯云大数据研发工程师. ​ 一.背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储业务日志. 因为游戏业务本身的日志数据量非常大(写入峰值在 100w qps ),在服务客户的几个月中,我们踩…

[活动]Elasticsearch Service免费体验馆>> Elasticsearch Service自建迁移特惠政策>>Elasticsearch Service新用户特惠狂欢低至4折>>Elasticsearch Service企业上云特惠>> 导语 | 腾讯云Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,…

Photo by Pixabay from Pexels 本文作者:夜色微光 - 博客园 (cnblogs.com) 前言 对Java虚拟机进行性能调优是一个非常宽泛的话题,在实践上也是非常棘手的过程.因为它需要一种系统的优化方法和清晰的优化期望.默认的JVM参数尝试在大多数情况下提供可接受的性能:但是,根据应用程序的行为和它所处的工作负载,默认值可能不会产生理想的结果.如果Java虚拟机没有按照预期运行就可能需要对应用程序进行基准测试并进行调优,以找到一组合适的 JVM参数. 大多数情况下谈论…

最近居家中,对自己之前做的一些工作进行总结.正好有Doris社区的小伙伴吐槽向量化的导入性能表现并不是很理想,就借这个机会对之前开发的向量化导入的工作进行了性能调优,取得了不错的优化效果.借用本篇手记记录下一些性能优化的思路,抛砖引玉,希望大家多多参与到性能优化的工作总来. 1.看起来很慢的向量化导入 问题的发现 来自社区用户的吐槽:向量化导入太慢了啊,我测试了xx数据库,比Doris快不少啊.有招吗? 啊哈?慢这么多吗? 那我肯定得瞅一瞅了. 于是对用户case进行了复现,发现用户测试的是代码…

本篇是”GC专家系列“的第三篇.在第一篇理解Java垃圾回收中我们学习了几种不同的GC算法的处理过程,GC的工作方式,新生代与老年代的区别.所以,你应该已经了解了JDK 7中的5种GC类型,以及每种GC对性能的影响. 在第二篇Java垃圾回收的监控中介绍了在真实场景中JVM是如何运行GC,如何监控GC数据以及有哪些工具可用来方便进行GC监控. 在本篇中,我将基于真实的案例来介绍一些GC调优的最佳选项.写本篇文章时,我假设你已经理解了前两篇的内容.为了深入理解本部分内容,你最好先浏览一下前两篇的内…

调优几个重要指标 GC频率 提升每次GC的效率 准备环节 jmeter的配置 未压测前JVM配置 工程未调优前配置 -Xms400m -Xmx400m -XX:PermSize=64m -XX:MaxNewSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:gc.log 环境配置 Tomcat在台式机上 每次压测前清除gc.log,重启Tomcat 分钟 结果分析 通过GC日志分析GC…

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir…

项目背景 最近,做一个按优先级和时间先后排队的需求.用 Redis 的 sorted set 做排队队列. 主要使用的 Redis 命令有, zadd, zcount, zscore, zrange 等. 测试完毕后,发到线上,发现有大量接口请求返回超时熔断(超时时间为3s). Error日志打印的异常堆栈为: redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the po…

一.背景 2021年2月,收到反馈,视频APP某核心接口高峰期响应慢,影响用户体验. 通过监控发现,接口响应慢主要是P99耗时高引起的,怀疑与该服务的GC有关,该服务典型的一个实例GC表现如下图: 可以看出,在观察周期里: 平均每10分钟Young GC次数66次,峰值为470次: 平均每10分钟Full GC次数0.25次,峰值5次: 可见Full GC非常频繁,Young GC在特定的时段也比较频繁,存在较大的优化空间.由于对GC停顿的优化是降低接口的P99时延一个有效的手段,所以决定对该核…

PS:已经在生产实践中验证,解决在生产环境下,网速带宽小,每次推拉镜像影响线上服务问题,按本文方式构建镜像,除了第一次拉取.推送.构建镜像慢,第二.三-次都是几百K大小传输,速度非常快,构建.打包.推送几秒内完成. 注意,SpringBoot 2.3.x 已经默认支持分层功能,请参考:java SpringBoot 2.3.x 分层构建 Docker 镜像 前言: 以前的 SpringCloud 微服务时代以 "Jar包" 为服务的基础,每个服务都打成 Jar 供服务间相互关联与调用.…

1 文件格式的选择 ORC格式确实要比textFile要更适合于hive,查询速度会提高20-40%左右 例子1: youtube1的文件格式是TextFIle,youtube3的文件格式是orc hive> select videoId,uploader,age,views from youtube1 order by views limit 10; Query ID = hadoop_20170710085454_6768a540-a0b3-4d98-92a0-f97d4eff8b42 To…

一.分析请求慢响应的主要原因 将请求执行的任务按功能分为几块,用time.time()打印每个模块的执行时间,大部分情况下性能会主要消耗在某一个模块上,即80%的性能问题是出在20%的代码上 找到主要原因后,就专注于优化这一个模块 二.使用django.db.connection.queries查看某个请求的sql执行情况 from django.db import connection ... print(connection.queries) # [{'sql':--执行的sql语句--,…

[活动]Elasticsearch Service免费体验馆>>Elasticsearch Service新用户特惠狂欢低至4折>>Elasticsearch Service企业上云特惠>> [腾讯云Elasticsearch Service]高可用,可伸缩,云端全托管.集成X-Pack高级特性,适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ​ Elasticsearch(以下简称ES)是近年来炙手可热的开源分布式搜索分析引擎,通过简单部署,就可以轻松实现日志实时分析.全文检…

通过上一节的探索,我们会得到几个相对比较满意的模型,本节我们就对模型进行调优 网格搜索 列举出参数组合,直到找到比较满意的参数组合,这是一种调优方法,当然如果手动选择并一一进行实验这是一个十分繁琐的工作,sklearn提供了GridSearch-网格搜索方法,我们只需要将每一个参数的取值告诉它,网格搜索将使用交叉验证方法对所有情况进行验证,并返回结果最好的组合. from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ # 1…