目前，Gear VR是当前最为热门的移动VR头显之一，其中一个原因是，三星一般会免费向用户赠送Gear VR设备，每一名预购三星旗舰手机的用户都能获赠一款头显。...最近，科技网站sammobile进行了一项关于Gear VR头显使用情况的调查，该调查的问题是“Are you still using the Gear VR”（你最近还使用Gear VR吗）。...调查显示，共有1058人参与了此次投票，其中607人（57%）选择了“完全没有”；347人（33%）选择了“不经常使用，大概一个月一次”；而使用频率达到“每隔一天”的用户只有104人（10%）。...从调查结果可以看出，Gear VR好像并不太受用户欢迎。其中原因有很多，Gear VR的软件和游戏部分很多都是技术演示，并不是消费类的产品。...同时，眼镜盒子在内容上的匮乏也一直被人诟病。因此，不管什么类型的眼镜盒子，其给用户的体验感是没有多大差别的。而对于那些想购买眼镜盒子的用户，小编建议只需挑选便宜的一款即可。
> 今天在微软的galary 中闲逛，发现了一个PS脚本，是导出当前的用户数据大小的值的，和对比一段时间数据库大小的值。...我们现在不需要对比，只需要得出当前的用户的几个指标，因此我将这段PS代码修改了下，就不再需要利用EXCEL 做数据大小的计算了，代码如下，大家可以把这段代码COPY 到一个NOTEPAD中，然后保存为PS1...Please choose one." } 把他保存为后缀为PS1的文件，保存即可。...我们将文件保存到服务器上，然后以以下方式运行： 就会生成相应的CSV文件，我们文件内容如下： 然后我们用EXCEL 打开，可以很方便的处理相关的数据了，不再需要通过EXCEL 进行很繁琐的运算：
$ alias mem-by-proc="ps aux | head -1; ps aux | sort -rnk 4" 下面是一些根据用户查看内存使用情况的命令： 按用户查看内存使用情况 使用 top...按照用户检查内存使用情况会更复杂一些，因为你需要找到一种方法把用户所拥有的所有进程统计为单一的内存使用量。...如果你只想查看单个用户进程使用情况，top 命令可以采用与上文中同样的方法进行使用。...ps 你依旧可以使用 ps 命令通过内存使用情况来排列某个用户的进程。...我们对每个任务使用 awk 命令以收集每个用户总的内存使用情况。在最后一步中，我们展示每个用户总的内存使用量（按照从大到小的顺序）。 #!
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使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...还有一个关联predict_step，我们在这里没有使用它，但它的工作原理是一样的。 我们首先创建一个自定义度量类。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
无论是个人使用GPU， 还是多人使用GPU集群，都会面临查看进程占用GPU情况，以合理调配GPU使用。...一种办法是用nvidia-smi，如图图片用ps -aux命令找到想要关闭进程的对应PID，然后根据PID关闭进程（kill -9 PID）。实际上ps -aux会出一大堆（太长不展示了。。）...后台近乎不占据任何资源的进程， 所以找起来真的很费劲。...因而， 这里推荐一个工具nvidia-htop，链接在https://github.com/peci1/nvidia-htoppip安装后， 使用 nvidia-htop.py -l 查看当前集群内GPU...占用情况， 有nvidia-smi自带的信息，同时还带有更详细的比如进程所属用户名称，所调用的命令，如图图片这样就可以准确清晰找到目标进程的信息， 进行管理。
本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。 有两类数组公式： 单单元格数组公式输入在单个单元格中，循环遍历其参数（通常是计算的参数）并返回单个结果。...使用这种功能需要付出代价：因为数组公式正处理很多工作，所以计算速度很慢（特别是单单元格数组公式）。 可以将VBA用户定义函数所花费的时间分成下列组成部分： 调用用户定义函数的开销时间。...用户定义函数获取将要使用的数据的时间。 执行计算的时间。 返回结果的开销时间。 每次的VBA读写调用都有相当大的开销，因此一次读取和写入大块数据通常要快得多。...因此，应该让VBA用户定义函数在单个块中尽可能多地读取数据并将数据尽可能大地返回到Excel。...小结： 1.在许多实际的例子中，使用多单元格数组的用户定义函数可能是最快的计算方法。 2.将通常的用户定义函数转换成多单元格数组用户定义函数很简单。
数据源和版本选择 为了尽可能真实地呈现实际环境中的情况，我们仍将使用由 Apache SkyWalking showcase 生成的日志和指标数据作为我们的数据来源。...了解字段使用情况 另外，我们可以通过 _field_usage_stats API 来查看每个字段的具体使用情况。...以 service_id 为例，我们可以看到该字段的使用情况： "service_id": { # 23 该字段一共被使用了23次...可以考虑改成 match_only_text 类型 了解字段的占用 除了了解每个字段的使用情况和使用频率。...和 _disk_usage API 的使用），也需要对业务更加了解并能谨慎的反复验证修改数据结构可能对应用带来的影响，才能达到最终的降本目的。
因为计算是基于各维度特征的绝对数值，所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别，比如对身高（cm）和体重（kg）两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。 ?...分析这些数据不仅对Uber大有好处，而且有助于我们对城市的交通模式进行深入的了解，来帮助我们做城市未来规划。这是一篇使用单个样本数据集来分析Uber数据过程的文章。...在这篇文章中，你将了解如何使用无监督K-Means聚类算法对客户一天24小时的活动进行聚类，来了解客户数小时内的使用情况。...根据定义方法不同，会有“最短距离法”“最长距离法”“中间距离法”等多种算法。 9、K近邻法(Knn)与k-Means的区别?...为了让大家对K最近邻算法(KNN)也有一个了解,这里贴张图大家感受下~ ? ---- 结语 如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正?
指标：指标提供了对Kubernetes环境性能和资源利用率的洞察。它们包括CPU使用情况、内存消耗、网络流量和请求延迟信息。监视和分析指标有助于识别性能瓶颈、计划容量和优化资源分配。...CPU使用情况、内存使用情况、磁盘I/O和网络带宽等指标可以帮助组织识别潜在的资源瓶颈并确保最佳分配。 pod级指标：pod是Kubernetes中部署的基本单元。...监视与pod相关的指标允许组织评估它们的资源消耗、运行状况和总体性能。关键pod级指标包括CPU和内存使用情况、网络吞吐量和请求成功率。 容器级指标：pod中的容器封装了各个应用程序组件。...监视容器级指标可以帮助组织了解特定应用程序服务或流程的资源消耗和行为。CPU使用情况、内存使用情况和文件系统使用情况等指标可以帮助组织深入了解容器性能。...要利用自定义Kubernetes事件，组织可以使用Kubernetes事件hook、自定义控制器，甚至使用Kubernetes API开发事件驱动的应用程序。
本文选自《全栈数据之门》，将向你介绍通过三个步骤来解决具体的机器学习问题。了解本书详情请点击阅读原文。...数据预处理 在这个示例中，使用sklearn自带的Iris数据来做演示，而算法使用kNN来进行分类，要了解kNN算法的详细信息，请参考“近朱者赤，相亲kNN”一节。...预测 preds = knn.predict(test_X) print('knn model:', knn) print('First 3 pred:',preds[:3]) 通过使用两个自定义参数...前面构建的knn模型，本身也有一个score方法，可以对模型的好坏做一个初步评估，其使用的指标为F1-Score。当然，也可以使用sklearn中提供的更多的评价指标来评估模型。...简单说，就是了解kNN是做什么的，会调用sklearn中的kNN算法。 调参：知道算法的主要影响参数，能进行参数调节优化。 嚼透：理解算法的实现细节，并且能用代码实现出来。
图片回归问题使用与分类问题类似的概念，但在这种情况下，取 k 个最近邻的平均值来对分类进行预测。主要区别是分类用于离散值，而回归用于连续值。但是，在进行分类之前，必须定义距离。...它通常用于简单的推荐系统、模式识别、数据挖掘、金融市场预测、入侵检测等。2. 距离度量kNN距离指标计算回顾一下，k-最近邻算法的目标是识别给定查询点的最近邻，以便我们可以为该点分配一个类标签。...Kk-NN 算法中的 k 值定义了将检查多少个邻居以确定查询点的分类。例如，如果 k=1，实例将被分配到与其单个最近邻相同的类。定义 k 是一种平衡行为，因为不同的值可能会导致过拟合或欠拟合。...希望深入研究，可以通过使用Python 和 scikit-learn 来了解有关 k-NN 算法的更多信息。...推荐问题使用来自网站的clickstream（点击流）数据，kNN 算法已用于向用户提供有关其他内容的自动推荐。这项研究表明，用户被分配到特定组，并根据该组的用户行为，为他们提供推荐。
0x01 前言 在《机器学习的敲门砖：kNN算法（上）》中，我们了解了非常适合入门机器学习的算法：k近邻算法。...在这篇文章中，我们使用训练数据集和测试数据集来判断模型的好坏，给出并实现accurcay这一分类问题常用指标。最后我们再探寻超参数的选择对模型的影响。...定义清洗、计算方法简单，因此经常被使用。...这是一种常见的语法规范，不是用户传入的参数，而是根据用户传入的规则，自己计算出来的结果，参数名字后面接_ grid_search.best_score_ 输出：0.9853862212943633grid_search.beat_params...在我们得到了分类结果之后，就可以使用分类正确的数据点比上总的测试数据点，这样就可以计算出accuracy分类精准度。 使用kNN算法对手写数字分类 当然，不同的评价指标有不同的使用场景，不能乱用。
自定义滚动条现在越来越流行，很值得研究一翻。为什么需要自定义滚动？浏览器的默认的滚动条让UI在多个操作系统中看起来不一致，使用定义滚动我们可以统一风格。...滚动条包含 track 和 thumb，如下图所示： track是滚动条的基础，其中的 thumb是用户拖动支页面或章节内的滚动。...自定义滚动条设计 拥有一个自定义的滚动条曾经是webkit的专利，所以Firefox和IE被排除在游戏之外。我们有一种新的语法，只在Firefox中使用，当它被完全支持时，将使我们的工作更容易。...考虑一下下面这个自定义滚动条的 "坏 "例子。 thumb 的颜色几乎看不出来。这对用户来说不是好事，因为如果他们习惯于通过thumb 滚动，这将增加他们的难度。...---- 代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
kNN diagram 回归问题使用与分类问题类似的概念，但在这种情况下，取 k 个最近邻的平均值来对分类进行预测。主要区别是分类用于离散值，而回归用于连续值。但是，在进行分类之前，必须定义距离。...它通常用于简单的推荐系统、模式识别、数据挖掘、金融市场预测、入侵检测等。 2. 距离度量 kNN距离指标计算 回顾一下，k-最近邻算法的目标是识别给定查询点的最近邻，以便我们可以为该点分配一个类标签。...K k-NN 算法中的 k 值定义了将检查多少个邻居以确定查询点的分类。例如，如果 k=1，实例将被分配到与其单个最近邻相同的类。定义 k 是一种平衡行为，因为不同的值可能会导致过拟合或欠拟合。...希望深入研究，可以通过使用 Python 和 scikit-learn 来了解有关 k-NN 算法的更多信息。...推荐问题 使用来自网站的clickstream（点击流）数据，kNN 算法已用于向用户提供有关其他内容的自动推荐。这项研究[5]表明，用户被分配到特定组，并根据该组的用户行为，为他们提供推荐。
背景 我们对内存指标的探索始于一个简单的任务：了解节点的内存利用情况，而不考虑“Kubernetes 层”，即所有 pod 容器的内存使用情况。...测量容器内存使用情况 容器指标来自 cadvisor。...没有一个 cadvisor 指标代表与 node exporter 指标相同的内存使用情况。...这很重要，因为 free -m 在容器中不起作用，如果用户使用节点可分配特性，则在端用户 Pod 部分的 cgroup 层次结构以及根节点中都会做出资源不足的决策。...然而，默认情况下未定义此阈值。 当内存限制未设置或定义得比请求高时，驱逐阈值可能导致意外的行为（在大多数情况下是不推荐的）。 为什么这可能导致意外的行为？
在这篇博客文章中，我们将深入了解我们为使 K-NN（K-最近邻）搜索的入门体验更加轻松所做的努力！...它们特定于我们使用的算法和数据结构，即 HNSW，主要存在是为了控制我们想要进行的图探索量。...Elasticsearch 文档是搜索相关所有事物的绝佳资源，所以查看这里的 knn 部分我们可以了解到：_k_：作为顶部命中返回的最近邻数量。这个值必须小于 _num\_candidates_。...正如我们刚才所说，k 对于 knn-search 是我们从每个分片获得的结果数量，所以这里一个明显默认值就是使用 size。...nodes\_visited 属性最近添加到 knn 的配置文件输出中（https://github.com/elastic/elasticsearch/pull/102032），所以，通过对赛道定义进行一些微小的更改以提取所有需要的指标
KNN算法简介 上述思路所用到的数据挖掘算法为KNN算法， KNN（K Nearest Nighbor），K最邻域法属于惰性算法，其特点是不事先建立全局的判别公式和规则。...距离的计算 一般使用欧几里得距离，勾股定理大家都学过，计算两点之间的距离，不多说。 ? 3. 预测结果的推估 预测过程中我们会同时输出预测的概率值，同时我们需要去了解几个指标的含义。...回应率（precision）: 捕捉率（recall）： F指标（f1-score）：F指标 同时考虑Precision & Recall 使用Python进行实做 此部分的思路如下： 1....KNN模型建立 4. 模型的效果评估 数据集描述：此数据集为取自某婚恋网站往期用户信息库，含100个观测，8个变量。...中K值如何设定和交叉验证，使用朴素贝叶斯预测模型的准确率，特征选择，模型融合等。
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