很简单，性能影响用户体验，用户体验影响的是我们的业务营收，业务营收就是白花花的金钱；所以这个等式就成立了，即我们的系统性能就等于金钱！既然和钱有关系，我们当然要很好的解决掉。? 那我们说了这么的性能，对于性能我们应该如何理解呢？实际上云智慧对性能的抽象理解很简单，只有两点：第一个挑战是业务中断，确实对企业来说这是最大的挑战，业务中断有再多的用户没用。 参考和分析市场上国内外的应用性能管理的解决方案；云智慧首创面向业务的基于用户行为性能的方法；这是基于真实的用户行为角度来分析应用的性能表现；分析的维度包括行为的维度和用户的维度。? 真正的端到端应该是从用户端到后端的物理服务器以及代码端的完整穿透；而且应该是基于细化到每个用户的每个真实行为操作层面来看待；化到每个操作层面的端到端，让深入定位问题有了可能；通过标记在每个行为操作上的Unique 工作从事软件产品设计开发多年，现任云智慧产品总监，致力于面向大数据的IT系统监控软件以及应用性能管理（APM）平台的规划、设计与传播。
应用程序一旦迁移到了云端，管理起来就变得更困难重重了。云应用程序性能管理和性能监控工具则可以帮助识别瓶颈及其他性能度量指标。 AppNetaAppNeta提供了这家厂商所说的“全栈”(full stack)应用程序性能管理功能。 安装了每个代理后，我们就能够在PathView Cloud管理控制台中查看应用程序了。TraceView让你可以关注应用程序从前端到后端的方方面面。 缺点就是，为了利用所有的功能特性，你得购买所有相应的许可证，还要尽快学会不同的功能特性。另外，一些云服务提供商可能不愿安装利用AppNeta TraceView功能特性所需的必要代理。 除了模拟Web应用程序负载的综合监控功能外，它还提供了用户体验管理功能。Dynatrace有几个组件，包括需要安装到运行Web应用程序的服务器上的代理，以及专门处理代理收集上来的事件的“收集器”。
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---- APM（应用性能管理）与Dapper原理介绍什么是APMAPM (Application Performance Management) 即应用性能管理（应用性能监控）APM主要是针对企业 关键业务的 APM致力于检测和诊断应用性能问题，从而能提供应用预期的服务水平。APM三大特征多级应用性能监控：覆盖通讯协议1-7层，通过事务处理过程监控、模拟等手段实现端到端应用监测。 第二阶段：以监控各种基础组件为主，随着互联网的快速发展，为了降低应用开发难度，各种基础组件（如数据库、中间件等）开始大量涌现，所以这个时期应用性能管理主要是监控和管理各种基础组件的性能。 第三阶段：以监控应用本身的性能为主, IT 运维管理的复杂度开始出现爆炸性的增长，应用性能管理的重点也开始聚焦于应用本身的性能与管理上。 通过跟踪请求的处理过程，来对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗进行跟踪（每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据），方便工程师能够快速定位问题。
举例来说，用户购买商品的完整流程可能包含以下步骤：浏览商品将商品添加进购物车结算购物车中的商品选择送货地址、支付方式点击付款完成付款你可以将如上流程设置为一个漏斗，分析整体的转化情况，以及每一步具体的转化率和转化中位时间 同时也可以借助强大的筛选和分组功能进行深度分析。2. 漏斗界面功能简介?A. 选择分析用户群在这个区域，你可以选择“用户分群”创建出的用户群。?B. 在事件默认属性、“事件配置”编辑选择的属性和用户默认属性选取维度，按维度查看转化。?选择相关属性，添加，如“等于”“大于等于”某值的筛选条件?D. 在“漏斗步骤”添加“行为事件”及其属性条件。如下图定义的是，名为“Demo！”，在7天周期内，由“购物车”（数量大于等于2）行为用户，流向到“订单表”行为事件的漏斗。 报表在这个区域显示“用户群”，“分组”以及各个行为事件为属性的报表I. 查询和下载报表在这个区域，你可以输入关键词查询报表，以及将报表以csv格式文件下载到本地。
想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？2. 为什么要做留存分析？直接看活跃用户百分比不够吗？ 按初始行为时间分组的留存分析可以消除用户增长对用户参与数据带来的影响。如果产品目前处于快速增长阶段，很有可能新用户中的活跃用户数增长掩盖了老用户活跃度的变化。 同理，按照非时间维度的留存分析具有类似价值，比如，可以查看新功能上线之后，对不同性别用户的留存是否带来不同效果。3. 留存分析界面功能简介?A. 按维度查询在这个区域，你可以从事件默认属性、“事件配置”编辑选择的属性和用户默认属性选取维度，点击“查询”进行查询操作。?D. 留存分析报表在这个区域显示“用户群”、所选定的各个维度、“总人数”以及留存周期的每天为属性的报表可以将报表以csv格式文件下载到本地
在没有应用性能管理工具（APM，即application performance management ）的时候，当我们需要对应用优化，我们就需要不断的调试、阅读源码才能找到问题。 在这时，我们就可以考虑使用性能管理工具来分析应用的性能。这些性能管理工具运行在应用低一层的底层——语言层面，在应用运行的时候，他们的探针就会开始运行，并不断地收集应用的数据。 同时，性能管理工具将使用应用性能指数（英语 Apdex，全称：Application Performance Index），来衡量用户对于应用性能的满意值。 下面我们将 New Relic 作为应用性能管理工具，来分析和展示应用程序的性能。使用 New Relic 进行优化New Relic 是国外知名的监控服务商，它可以实时地对应用进行监控和分析。 对于大型应用来说，其瓶颈应该是相反的：即处理数据库花费更长的时间，而应用花费的时间会更短。对于我的博客来说，因为服务器性能的问题，所以运行逻辑代码的时间会比较长一些。
另外，我们这次技术选型直接否定了Zipkin，其最大原因是它对代码有侵入性，CAT也是一样。这是我们所完全无法接受的。 Skywalking 使用的是 Java 动态字节码技术 这应该是目前最优秀的两款开源APM产品了，而且两款产品都通过字节码注入的方式，实现了对代码完全无任何侵入，他们的对比信息如下：? 中可以配置通用的过滤规则，然后通过-D的方式为每个服务配置个性化过滤。 性能损耗由于Pinpoint采集信息太过详细，所以，它对性能的损耗最大。而skywalking默认策略比较保守，对性能损耗很小。 有网友做过压力测试，对比如下：? 当然也从另一方面反应国产开源软件在世界上的影响力还很小。这方面没有谁好谁坏，毕竟每个公司使用的技术栈不一样。如果你对RocketMQ有强需求，那么skywalking是你的最佳选择。
为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 场景2：应用实例处理能力是有限的，在请求量增大时，若 CPUMemory 等资源使用量超过一定限度，会影响应用的服务性能。 在固定资源规格情况下，单个实例处理能力有限且可以预期的，通过调整实例数量来控制应用整体的处理能力，这种做法更为普适和可控，即 HPA。 TEM 中，用户可以在两个流程中配置弹性策略，一种是在应用部署过程中，一种是在应用部署后在应用详情页中配置弹性策略。推荐后者，更灵活组合应用管理的能力。 往期 推荐 《应用多环境部署的最佳实践》 《单元化架构在金融行业的最佳实践》 《服务器又崩了？
为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 02. 场景2：应用实例处理能力是有限的，在请求量增大时，若 CPUMemory 等资源使用量超过一定限度，会影响应用的服务性能。 在固定资源规格情况下，单个实例处理能力有限且可以预期的，通过调整实例数量来控制应用整体的处理能力，这种做法更为普适和可控，即 HPA。 但这种方案会打破 K8s 的资源管理模型，导致实际分配的资源与 K8s 调度链路感知到的资源申请量不一致，会影响 K8s 集群整体的调度，同时也有可能影响节点自身的稳定性。 TEM 中，用户可以在两个流程中配置弹性策略，一种是在应用部署过程中，一种是在应用部署后在应用详情页中配置弹性策略。推荐后者，更灵活组合应用管理的能力。
为了满足上述两方面的诉求，应用管理平台需要提供弹性能力。下述将整体分析弹性技术以及 K8s 中的实现，并通过一款云产品做演示，从业务视角使用弹性能力。 场景2：应用实例处理能力是有限的，在请求量增大时，若 CPUMemory 等资源使用量超过一定限度，会影响应用的服务性能。 在固定资源规格情况下，单个实例处理能力有限且可以预期的，通过调整实例数量来控制应用整体的处理能力，这种做法更为普适和可控，即 HPA。 但这种方案会打破 K8s 的资源管理模型，导致实际分配的资源与 K8s 调度链路感知到的资源申请量不一致，会影响 K8s 集群整体的调度，同时也有可能影响节点自身的稳定性。 TEM 中，用户可以在两个流程中配置弹性策略，一种是在应用部署过程中，一种是在应用部署后在应用详情页中配置弹性策略。推荐后者，更灵活组合应用管理的能力。
卷（volumes）是 Docker 容器生产和使用持久化数据的首选机制。绑定挂载（bind mounts）依赖于主机的目录结构，卷（volumes）完全由 Docker 管理。 卷与绑定挂载相比有几个优势：卷比绑定挂载更容易备份或迁移。您可以使用 Docker CLI 命令或 Docker API 来管理卷。卷可以在 Linux 和 Windows 容器上工作。 如果容器生成非持久性状态数据，请考虑使用 tmpfs 挂载（tmpfs mount）以避免将数据永久存储在任何位置，并通过避免写入容器的可写层来提高容器的性能。 创建和管理卷与绑定挂载不同，您可以在任何容器的作用域之外创建和管理卷。 在开发应用程序时，有几种方法可以实现这一点。一种方法是向您的应用程序添加逻辑，在云对象存储系统（如 Amazon S3）上存储文件。
在消费金融领域，金融科技应用的其中一个重要方面便是风险管理。风险管理最主要是信用风险和欺诈风险，而其中的信用体系建设则是金融创新的重要环节之一。 本文将参考招联消费金融的实际业务情况，介绍金融科技可以如何在消费金融风险管理中进行应用。 招联与中科院合作建立的智慧金融实验室及其在消费金融领域的创新成果是有代表性的重要案例之一。 另外，一些不合规的现金贷平台被整顿和分流，使得部分消费金融平台在承载流量的同时也可能遭遇更多黑产、黑中介“光顾”。这些进一步对金融科技在风险管理中的应用提出要求。 线上风控和线下风控最大的区别在于线上风控需要不断地进行快速的迭代优化，以满足线上复杂多变的风控需求。金融科技能力在线上风控的应用上有着其不可替代的优势。但是在金融科技使用的过程中，也必须满足一些条件。
笔者邀请您，先思考：1 借贷管理需要解决什么问题？2 人工智能如何服务借贷管理？?贷款是美国的一项大型业务，直接和间接地涉及几乎所有经济部门。 ZestFinance - 人工智能和基于搜索的分析ZestFinance是另一家使用机器学习处理替代数据以获取所谓“瘦文件借款者”（ 那些没有信用记录或信用记录很少的人）信息的公司 。 改善客户体验并寻找客户本节将仅考虑人工智能的贷款特定用途，以吸引客户。 显而易见，大型银行以及各个行业都在采用通用的人工智能工具，如聊天机器人，客户关系管理工具和广告分析。 人工智能在金融借贷中总结和未来趋势使用机器学习来分析贷款和信用评级中的替代数据将会引发一些隐私，道德和法律问题。许多人可能对一家公司无法获得有关其生活的所有敏感信息感到不舒服。 即使存在这些问题，使用机器学习来处理替代数据以确定信誉也可能会显着增长。有数十亿人没有真正的信用记录，公司可能有一天会想要提供抵押贷款，产品付款计划，信用卡或其他贷款。
1、托管程序二次编译的问题,以及微软做的优化五、CLR加载程序集代码时,JIT编译器对性能的产生的影响中介绍了CLR下托管应用程序的二次编译对性能产生的影响.事实上,在IL编译成本机代码的时候的时候 确实会影响性能 ,也确实会分配动态内存.但是,在微软做了大量的性能优化工作之后,将这些额外的开销保持在最低的限度之内.2、托管程序的实际性能事实上,托管程序的性能实际上要比非托管应用程序要好,举个例子,当JIT编译器在运行时将 IL代码编译器编译成本机代码的时候,编译器对执行环境的认识比非托管编译器更深刻。 如果JIT编译器没有使托管应用程序达到应有的效果,如果需要进一步确认,有两种方法:(1)、.Net Framework SDK提供的NGen.exe工具该工具将程序集的所有的IL代码编译成本机代码,并将这些本机代码保存到一个磁盘文件中 (2)、使用ProfileOptimization类?
论文：https:arxiv.orgabs2006.11538代码：https:github.comidutapyconv【Happy导语】该文参考SIFT的多尺度特征提取思路设计了一种新颖的金字塔卷积 除了上述提到的可以提取多尺度信息外，相比标准卷积，PyConv实现高效，即不会提升额外的计算量与参数量。更进一步，它更为灵活并具有可扩展性，为不同的应用提升了更大的架构设计空间。 CNN的感受野要比理论小的多(2.7x-less)；已有的下采样方案(如池化、stride卷积)会造成信息的损失，进而影响模型的性能。 上图b给出了所提PyCOnv的示意图，它包含一个由n层不同类型核构成的金字塔。PyConv的目标是：在不提升计算复杂或参数量的前提下采用多尺度核对输入进行处理。 Conclusion 作者提出了一种金字塔卷积，它的每一层包含不同尺度的卷积核。PyConv极大的提升了不同视觉任务的性能，同时具有高效性与灵活性。
据调研问卷结果显示，人工智能技术已经成为一半以上数据从业者所在机构的战略性议题。八成以上从业者考虑在未来工作中更频繁使用人工智能相关技术。? Python为数据从业者使用最多的数据分析工具，但C、C++、JS 含金量最高根据数据相关职位描述中要求的编程语言信息以及相对应的薪资水平，我们计算出了每种编程语言的“技能含金量指数”。 多数数据从业者愿意承担相关技术责任，监管机构和团队管理者更应该对技术后果负责数据从业者是否应该在技术之外分出心力，了解技术背后更深的影响呢？ 这一在战争年代常引发巨大争议的话题，在数据安全和人工智能威胁日渐严重的今天，又被重新提上辩论场。 针对“开发者是否应该考虑代码的道德性？”，“如果需要为不正当的用途写代码，你会写吗？” 在我们的问卷反馈中，针对“你认为谁应该为使用大数据与人工智能技术带来的道德问题承担主要责任”这一问题，36%的受访者选择了政府监管机构，30%选择了管理者、19%选择了技术人员。?
如果金融生态圈能够使用这些网络进行建模，应用领域就会深远而广泛。这些模型可用于定价、投资组合构建、风险管理甚至高频交易等领域，让我们来解决这些问题。 现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。利用整合移动平均自回归模型，来尝试预测季节性平稳时间序列，我们得到结果如下图所示：? 大数据 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。 更好地解决金融和贸易领域的关键问题，将会提高效率、提高透明度、加强风险管理和新的创新。End.来源：36大数据
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论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积，配合特定的iBN进行正则化，能够有效地融合尺度间的内在关系，另外，论文提出SEPC，使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性，保持尺度均衡。 stride为0.5的卷积核先对特征图双线性上采样2倍，再用stride为1的卷积核进行处理。 但实际中，由于多层卷积和非线性操作的存在，特征金字塔的模糊程度比高斯金字塔要严重得多(特征的缩放程度可能跟特征图大小不成比例)，使用固定的卷积核大小很难提取尺度不变的特征。 SEPC主要有以下好处：可变形卷积的自适应性能够处理特征金字塔较大的层间模糊程度。消除特征金字塔与高斯金字塔间的差异(论文证明PConv能够对高斯金字塔提取特征不变的特征)。 3D卷积，配合特定的iBN进行正则化，能够有效地融合尺度间的内在关系，另外，论文提出SEPC，使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性，保持尺度均衡。
尽管循环神经网络以前在语言翻译上比卷积神经网络表现的更好。但是其设计具有固有的局限性，这可以通过它们怎么处理信息来理解。计算机一句一句地来翻译一个文本然后去预测另外一种语言具有相同意思的单词序列。 而卷积神经网络可以同时计算所有的元素，充分利用了GPU的并行性。CNN的另一个优点是它对信息进行分层处理，这让它可以更容易获得数据之间的复杂关系。 科大讯飞此次投入应用的Tesla P4具备超高的运算能力，主要将其应用于讯飞开放平台的深度学习推理，在语音识别的线上解码引擎上。 GPU对于所有计算中心的计算能力管理至关重要，P4迎合了数据中心的需求，不仅在性能上有显著提升，体积更小，可以在同样空间中配置更多的GPU；功率降低，更重要的是可以用PCIE供电，无需额外电源，能够便于客户更灵活地管理计算能力 在数字经济时代，云计算正在改变整体商业的运作模式，而开源技术也在加速企业向云计算迁移的步伐，以及改变云计算领域部署和管理应用的方式。
腾讯客户端性能分析（QAPM）是腾讯云研发的一款面向移动APP的应用综合性能管理平台，简单易用，提供贯穿研发流程内外的性能监控服务，打造发现、定位、解决、度量的一站式性能优化体验......
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