Element Tabs 组件中使用 ve-histogram组件渲染不出来 发现问题提了issue,饿了么前端“西瓜”同学很快做了回复,饿了么大前端团队有沉淀很专业,赞. tip: GitHub 的用法与礼仪 心得:使用开源库发现问题时,先自己探索尝试各种情况,并留下痕迹,然后可以和相关方讨论.提issue eg,发现tab中嵌柱状图不能正常渲染(VIEW) , HTML(不能正常渲染的:width为0) HTML(能正常渲染的:width不为0) 据经验地图.图表等基于canvas的功能,c

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 举个例子,一个图片压缩服务: 每秒钟的请求数是多少(TPS)? 平均每个请求处理的时间? 请求处理的最长耗时? 等待处理的请求队列长度? 又或者一个缓存服务: 缓存的命中率? 平均查询缓存的时间? 基本上每一个服务.应用都需要做一个监控系统,这需要尽量以少量的代码,实现统计某类数据的功能. 以Java

上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化.在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard. Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块,我们可以通过Tensorboard直观的查看神经网络的结构,训练的收敛情况等.要想掌握Tensorboard,我们需要知道一下几点

本文大纲: • prometheus metrics的概念• k/v的数据形式• prometheus exporter的使⽤(pull形式采集数据)• prometheus pushgateway的⼊门介绍(push形式采集数据) 1)prometheus metrics的概念promethes监控中对于采集过来的数据统⼀称为metrics数据当我们需要为某个系统某个服务做监控.做统计,就需要⽤到Metrics.metrics是⼀种对采样数据的总称(metrics 并不代表某⼀种具体的数据格式

metrics的简单介绍 metrics是一种性能指标工具,有很多开源工具使用之来来作为其性能监控,如Hadoop,Kafka,Spark,JStorm等. metrics使用最主要有三个东西: Metric Registries Metrics 度量指标的类型 Metrics Report 数据展示方案 metricsRegistry MetricRegistry类是Metrics的核心,它是存放应用中所有metrics的容器.也是我们使用 Metrics 库的起点. 每一个 metric 都

Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard,可以帮助我们实现以上功能,它可以将模型训练过程中的各种数据汇总起来存在自定义的路径与日志文件中,然后在指定的web端可视化地展现这些信息. 1.Tensorboard的数据形式 Tensorboard可以记录与展示以下数据形式: (1)标量Scalars 展示的是标量的信息,我程序中用tf.summary.scalars()定义的信息都会在这个窗口. 回顾程序中定义的标量有:准确率accuracy,dropout的保留率,隐藏层中的

随着系统越来越大,越来越复杂,我们需要在业务方面加上一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 使用Metrics 使用Metrics,只需要在pom文件里面加入一下依赖: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>

开始采用Extended Events 最大的阻碍之一是需要使用Xquery和XML知识用来分析数据.创建和运行会话可以用T-SQL完成,但是无论使用什么目标,数据都会被转换为XML.这个限制在SQL Server 2012中已经被移除,它已经实现了Extended Events 用户界面.在SQL Server 2014中也基本没有变化,如我们在进阶2中所见,这个UI提供了创建和管理会话功能.在本阶中,我们将探索捕获数据的查看和处理的功能. 查看数据 当创建并启动会话后,我们有两种选择查看事件

前言:统计信息作为sql server优化器生成执行计划的重要参考,需要数据库开发人员,数据库管理员对其有一定的理解,从而合理高效的应用,管理. 第一部分 概念 统计信息(statistics):描述某个(些)栏位,索引的数据分布情况.优化器用其评估生成高效执行计划. 密度(density):一个比率值,显示在一个(组)列中有多少唯一值.(实际应用中值越小越好) Density = 1 / Number of distinct values for column(s) 直方图(histogram

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 使用Metrics 通过构建一个Spring Boot的基本应用来演示Metrics的工作方式. 在Maven的pom.xml中引入Metrics: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artif

统计信息概念 MySQL统计信息是指数据库通过采样.统计出来的表.索引的相关信息,例如,表的记录数.聚集索引page个数.字段的Cardinality.....MySQL在生成执行计划时,需要根据索引的统计信息进行估算,计算出最低代价(或者说是最小开销)的执行计划.MySQL支持有限的索引统计信息,因存储引擎不同而统计信息收集的方式也不同. MySQL官方关于统计信息的概念介绍几乎等同于无,不过对于已经接触过其它类型数据库的同学而言,理解这个概念应该不在话下.相对于其它数据库而言,MySQL统计

数据序列化 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.下面是 TensorBoard 中汇总数据(Summary data)的大体生命周期. 首先,创建你想汇总数据的 TensorFlow 图,然后再选择你想在哪个节点进行汇总(summary)操作. 比如,假设你正在训练一个卷积神经网络,用于识别 MNISt 标签.你可能希望记录学习速度(learning rate)的如何

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/

一.TensorBoard可视化工具 TensorBoard实现形式为web应用程序,这为提供分布式.跨系统的图形界面服务带来了便利. 1.使用流程 SummaryOps->Session--(input)-->FileWriter---(add)--->Event file---(load)-->TensorBoard import tensorflow as tf with tf.name_scope('graph') as scope: matrix1 = tf.consta

概念 Metrics是一个给JAVA服务的各项指标提供度量工具的包,在JAVA代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控 目前最为流行的 metrics 库是来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics,该库被广泛地应用于各个知名的开源项目中.例如 Hadoop,Kafka,Spark,JStorm 中. 有一些优点: 提供了对Ehcache.Apache HttpClient.JDBI.Jersey.Jetty.Log4J.Logback.JVM

1. 上期我们结合<SRE Google 运维解密>,对监控系统进行了一次脉络梳理,知道一旦离开了监控系统,我们就没法辨别一个服务是不是在正常提供服务,就如同线上的服务在随风裸奔. 文章分享最后,我们把 Google 十余年的监控实践,也尝试进行简单梳理,对于后期落地实践有一定参考意义. 不过,虽然对监控系统有了脉络上的了解,但是我们也知道,如果没有一套设计周全的监控指标体系,也就如同蒙着眼睛在狂奔,本期就好好说说:指标监控的类库 Metrics. 2. Metrics 是啥?简单去说,Met

MindInsight张量可视设计介绍 特性背景 张量可视,能够帮助用户直观查看训练过程中的Tensor值,既支持以直方图的形式呈现Tensor的变化趋势,也支持查看某次step的具体Tensor值.Tensor包括权重值.梯度值.激活值等. 总体设计 Tensor可视主要是解析由MindSpore的TensorSummary算子记录的Tensor数据生成的Summary文件,并把结果返回给前端展示. MindInsight解析时,会遵循proto文件(Google Protocol Buffe

Prometheus概述 定义 Prometheus 官网地址 https://prometheus.io/ Prometheus 官网文档地址 https://prometheus.io/docs/introduction/overview/ Prometheus GitHub地址 https://github.com/prometheus/prometheus Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包,最初由SoundCloud开发的,社区活跃,2016年加入了云原生计算基金会成

Largest Rectangle in a Histogram Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 19782   Accepted: 6393 Description A histogram is a polygon composed of a sequence of rectangles aligned at a common base line. The rectangles have equal wi

首先上题目 Given n non-negative integers representing the histogram's bar height where the width of each bar is 1, find the area of largest rectangle in the histogram. For example,Given height = [2,1,5,6,2,3],return 10. 题目的大意即给出一个柱状图的歌数据,求柱状图内所包含的最大矩形. 这道

Elasticsearch支持最直方图聚合,它在数字字段自动创建桶,并会扫描全部文档,把文档放入相应的桶中.这个数字字段既可以是文档中的某个字段,也可以通过脚本创建得出的. 桶的筛选规则 举个例子,有一个price字段,这个字段描述了商品的价格,现在想每隔5就创建一个桶,统计每隔区间都有多少个文档(商品). 如果有一个商品的价格为32,那么它会被放入30的桶中,计算的公式如下: rem = value % interval if (rem < 0) { rem += interval } buc