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关键词

浅谈试与规划

在性能试中,需要根据具体的性能需求和系统架构等情况,采用不同的试策略,其中最常见的策略就有试。这篇文章,就来聊聊试以及规划的一些内。。。一、什么是?如何理解? ②、试环境的配置,一定要和线上保持一致(服务器数可以不同,但配置尽可能保持一致)。 三、试是性能试里的一种试方法,它的目的就是系统的最大,为系统扩,性能优化提供参考,节省成本投入,提高资源利用率。 2、规划四步走①、业务流估阶段:通过分析历史数据以及实时的线上监控,估未来某个时间点或者某个业务可能会有多少多少的流冲击;②、系统评估阶段:根据具体的业务场景,分析每个业务场景的流配比 、流分配调整阶段:根据压的结果,设定限流、服务降级等系统保护措施,来防当实际流超过系统所能承受的最大流时,系统无法提供服务;3、扩手段①、垂直扩升级服务的硬件配置,让单个服务节点的更大

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颜渐失!GAN来

这次整理的是人脸颜老去、或者年轻化的方向!来速览GAN怎么做的吧~ ? 而本工作强调的是在老化的颜中保留原来的个性特征,为此,提出潜在向的“个性保留”优化方法。通过最新的人脸识别和年龄估计解决方案对生成的衰老和恢复年轻的人脸图像进行客观评估,表明该方法极具潜力。 ? 在CAAE中,首先通过卷积编码将人脸映射到潜在向,然后通过反卷积的生成器将向投影到以年龄为条件的人脸流形。潜在向保留个性化的面部个性身份特征。 此外,还提出了CycleGAN的变体(并协同训练的年龄模型),当期望的年龄差异较小时,该变体模型表现更好。 上述两方法具有互补性,而它们的融合对于任何期望水平的老化效果都表现良好。 最后通过用户研究进行定评估,表明该方法优于现有的面部衰老技术。 ? ? 7 2019 - How Old Are You?

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    matlab批灰色

    没事玩了一下matlab 发现现在网上的代码都是一组数据 所以我就写个批数据的 顺便学习下matlab ----------------------------------我是快乐的分割线-- x(0)1+x(0)2+x(0)3 … 3、最终目的是为了构造方程: ? ------- 为了批对多组数据进行 所以加入了一个打开excel: %读取excel的数据,data = xlsread(filename, sheet, range) data=xlsread ; for i = 1:m z=0; x=data(i,:); %下面的全部内都在这个循环里面进行 %注意下面的那个end %每一行的长度 n=length (data); for j = 1:n z = z + x(j); be(j,:)=z; end %matlab的变定义好乱,可以随便定义,都是局部变

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    AI帮助大豆产,降低成本

    斯坦福大学的研究人员最近开发了一种基于深度学习的系统,可以通过卫星图像大豆产。 研究人员在他们的论文中指出,“在收获季节之前准确发展中国家的作物产对于防饥荒,改善粮食安全和农业的可持续发展至关重要,现有技术昂贵且难以扩展,因为它们需要收集本地的调查数据。 这个系统的独特之处在于,神经网络了阿根廷和巴西的作物产,但只接受过来自美国的数据训练。 ? 研究人员表示,“我们的工作在使用深度学习技术阿根廷大豆作物产方面取得了成果。 我们还通过迁移学习方法以较少的数据巴西大豆收成,从而取得了令人满意的结果。” 该团队解释说,“通过使用转移学习提高数据有限地区性能的能力令人兴奋,因为这些地区特别受益于成本低,可靠的作物工具。” 研究人员将把这种方法的扩展到发展中国家的新区域。

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    如何去做接口

    估指的是,在接口尚未上线之前,对接口进行一个前置性的评估,接口可能承受的压力,来做接口试的标准,确保服务上线后能够承受线上流的压力。所以这是非常重要且必不可少的步骤。 通过在项目中的积累,我们从“凭直觉”估的方式,到最后精细化理论化估方式,解决了估的难题。 【估的困难】 估的主要困难在于,在上线前,由于服务尚未上线甚至尚未开始开发,是无法通过压接口获得相关数据的;在上线后,也无法确保现在的是足够承载各种意外流发生的。 【“凭直觉”的估方案】 在压最开始的时候,我们使用的是“凭直觉”式的解决方案。 通过上面两个原则和数据,就可以推算出接口估的QPS值。 比如,一个非集中式访问的接口有100万的PV,其整个访问周期是3周。

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    全链路压(9):评估和规划

    期线上有X的流下,希望系统在安全水位下具有Y的处理能力; 假设线上出现某种情况导致Xmax,那希望系统的Y可以水平扩展以应对; 如何? 假设线上期流为X,所需为Y,试的期指标为Z,那么:Y=X/Z。 试的几点注意事项: 明确期流指标(线上峰值QPS为10W); 明确可接受的时延和安全水位指标(CPU%≤40%,核心链路RT≤50ms); 单机单服务的水位,建议通过混合场景来验证: 订单服务有四个核心 API; 订单服务的服务器配置是4C8G; 试脚本要综合考虑4个API的流配比和流模型; CPU%≤40%,核心链路RT≤50ms下,试结果就是单机评估 评估我在之前的文章《 ; 规划落地四步走 明确期的指标和流模型 没有明确的期指标就是耍流氓; 流模型很重要,类似漏斗的转化模型; 知道单点和扩边际递减比率 线下单机单接口单服务压很有必要; 理论上可以无限水平扩

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    做「估」可没有true和false

    所以,一提到估,大家可能第一时间想到的是,这是大公司的事,我们这种小系统不用考虑这个问题。 这说法其实不太对。 现在这个时代,营销活动满天飞,初创企业更是在绞尽脑汁想着“一炮而红”,所以哪怕不是那些千万级以上的系统也需要考虑估的问题。 Z哥的理解是:估的本质是为了获得技术投入与业务发展之间的合理值,追求的是无限接近于“刚刚好”的状态。 到这里你就完成了整个估工作的5个步骤。 其实最终得到的数据还有一些其他作用。比如,设置程序的线程数、配置web器(nginx、tomcat、iis)等等。 这次呢,Z哥先和你聊了一下估的意义。 然后,分享了我自己做估的思路,通过5步法来实现。

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    天池-半导体质

    天池-半导体质 最近跟着做天池的比赛,将比赛过程中遇到的问题记录如下: 1.特征的选择? Boosting Decision Tree,GBDT利用加法模型和前向分步法实现学习的优化过程.GBDT是一个基于迭代累加的决策树算法,它通过构造一组弱的学习器(树),并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的输出 显示地把树模型复杂度作为正则项加到优化目标中 公式推导中用到了二阶导数,用了二阶泰勒展开 实现了分裂点寻找近似算法 利用了特征的稀疏性 并行计算 xgboost的训练速度远远快于传统的GBDT,10倍级 : 1) 加入object的列 2)特征维数继续筛减:可以试一下PCA降维 3)时间列属性的加入 2.模型的选择:单模型线性回归线下mse:0.0388左右,而线上为0.0446.之前用随机森林回归

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    对BEX价格的定

    分为两步,先估算1亿元的日交易额对应的BEX币的价值,再估算BEX平台的交易,两者相乘计算出BEX的价格。 因此,这个解禁导致数增加的因素不影响单币分红的计算,仍为0.073元。 同样道理,只要众筹超过最低限额众筹成功,众筹具体数也不影响上述计算。 500亿美元交易,即交易占资产总额5%。根据coinmarketcap.com 数据计算,交易占资产总额6%,BEX白皮书取5%是比较合理的。 “计 2020 年 BEX 平台上区块链资产日交易将突破 30 亿美元。”分析:500亿美元总交易,BEX交易 30 亿美元,占到全球区块链交易的6%,这个取值有点积极了。 因此,这个币价的只能是一个非常粗糙的,实际币价的变化会严重依赖于业务开拓情况。同时,估算是对价值的估算,现实中市场价格会受情绪和环境因素影响,价格会有极大的波动。

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    小案例(五):销(python)

    案件回顾 饭团销售额下滑 现有冰激凌店一年的历史销售数据 数据包括单日的销售、气温、周几(问题:如何用这些数据冰激凌的销?) 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式,导入python。 下面用回归分析的方法,通过气温来冰激凌销。 所以,当气温为25度时,的销售为5.2*25+57.2=187.52,约188个。 几个小概念 回归分析:数据时的简便手法。 在此例中,销售为反应变,也叫因变,气温为解释变,也叫自变。虽然影响销售的因素除了气温外还有很多,但回归分析中我们要把现实情况简化并公式化,这个过程叫做建模。 本例中只用1个解释变进行模型化称为一元线性回归,如果反应变同时受到多个解释变的影响,称为多元线性回归。 后台回复“冰激凌”,可获得本例中数据 ---- 机器学习养成记

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    杯-股票, keras+LSTM

    对每日A股数据取样,提取出包括时间序列类型指标,非时间序列类型指标以及股票分类属性指标;利用所提供的指标来T -1日的个股收益。 一、数据处理 代码:clean.py 二、利用LSTM模型 1. 安装keras框架 Keras安装之前,需要先安装好numpy,scipy。下面是在windows下的安装。 如"pip-9.0.1.tar.gz (md5, pgp)" 然后解压,进入到pip-9.0.1这个目录中,运行下面的代码安装 python setup.py install 重启,使环境变生效 ( 训练,试,评估 在运行代码前需要把keras的backend改一下,改成theano,而不用tensorflow。因为theano在keras安装时己经安装好了,而tensorflow还要重新安装。

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    激励兼竞争(CS GT)

    我们启动了激励相竞争的研究,在这种竞争中,多个者进行了对一个或多个事件进行,并争夺一个奖项。我们有两个目的。 在本文中,我们引入了两个新的竞争机制。我们的第一种机制是主导策略激励兼的并保证选择最准确的报器,其概率高于其他任何报器。 此外,我们还表明,在标准的单事件、双报器的环境下,在温和的技术条件下,没有其他激励相的机制会以更高的概率选择最准确的者。 我们的第二种机制是激励相的,当者的信念是这样的,关于一个人的信息是这样的事件不会导致对其他事件的信念更新,它以概率选择最佳者。随着事件数的增加,接近1。 我们的机制很易实现,并且可以推广到相关的问题上,即输出对者的排名,以及雇佣对未来事件准确度高的者。

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    估表和索引空间的方法

    首先对于表的估算,用到的是DBMS_SPACE包中的CREATE_TABLE_COST这个存储过程,这个存储过程有两个版本,第一个版本是根据平均行长,估算表的,第二个版本是根据列的信息,估算表的 上面则是根据平均行长,估的表,下面实际试10万条数据,检索user_segments视图,其占用空间为9437184字节, ? 可知,根据版本一存储过程,计算出表计空间为8M,实际表占用空间为9M, ? 创建实际索引,检索user_segments视图,其占用索引空间为6291456,说明上面的存储过程,计的结果是准确的, ? 总结: 1. 对于表和索引空间的估,可以使用DBMS_SPACE包的CREATE_TABLE_COST和CREATE_INDEX_COST存储过程,虽然没有看这两个存储过程的实现,但猜平均行长算法,会根据计行数

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    【最佳实践】巡检项:内分发网络(CDN)

    每日 URL 热数最多不超过1000个,每次热提交的 URL 数不超过20个,热任务生效时间依据热文件大小而定,约需要5到30分钟 热仅支持URL热。 下面看下如何查看URL热相关任务及提升配额: 1.查看目录刷新及提交目录刷新 点击『刷新热』右侧出现tab页面, 点击『URL热』可见URL热当日剩余的数。 若您选择了自行输入内的提交方式,单次可提交的 URL 热限额为500个。 若您选择了上传文件的提交方式,无单次提交限额,会直接扣除提交的个数作为剩余配额。 image.png 热提交的内需符合规范: URL 必须包含 http:// 或 https:// 协议标识,例如 http://www.test.com/test.html,一行一个。 境外热所产生的边缘层流会计入计费流 节点加载资源时会回源拉取所需内,因此提交大批热任务后,可能会造成源站带宽增大。节点加载内时,若其缓存的同名资源尚未过期,则不会进行资源加载。

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    数据集 | 交通数据集

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含 48120 条每小时在四个不同路口的车辆数观察。数据是由传感器在每个路口的不同时间收集的。 1. 字段描述 2. 数据览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。

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    (26)Bash变试与内替换

    置换方法 变y没有设置 变y为空值 变y设置值 x=${y-新值} x=新值 x为空 x=$y x=${y:-新值} x=新值 x=新值 x=$y x=${y+新值} x为空 x=新值 x=新值 新值} 新值输出到屏幕上 新值输出到屏幕上 x=$y 例1:x=${y-新值} ①通过unset命令删除y,此时y没有设置,则x=新值AAA ②给变y赋值为空,则x也为空 ③当y有具体的值时,x= 其实echo是直接输出这个值,这个输出是给用户看的,我们在写脚本的时候,程序需要自动执行,他有可能需要判断他上面的某个变是否存在,这个时候我们就不可能让我们人眼去看来判断,我们需要让计算机能自己判断。

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    教你北京雾霾,基于keras LSTMs的多变时间序列

    这在时间问题中非常有用,而经典线性方法难以应对多变问题。 本文讲解了如何在Keras深度学习库中,为多变时间序列开发LSTM模型。 包含三块内: 如何将原始数据集转换为可用于时间序列的数据集; 如何准备数据,并使LSTM模型适用于多变时间序列问题; 如何做,并将的结果重新调整为原始数据单位。 三、数据集 这里使用空气质数据集进行时间序列。 1、为LSTM模型准备数据 将数据集构建为监督学习问题,并且对输入变进行标准化。 在给定污染标准和前1个小时污染状况的前提下,我们将构建监督学习问题以现在时段的污染情况。 比如: 对风向进行独热向编码操作; 通过差分和季节性调整平稳所有series; 把前多个小时的输入作为变该时段的情况。

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    的假U盘怎么可靠检出来

    XP下载站 扩的假U盘怎么可靠检出来 某宝里价格超级便宜,又大得吓人的U盘是真的吗?比如256G的U盘只要8G U盘的价格真的吗? 很明白的告诉你八成是扩U盘,也就是说是虚拟出来的,实际能使用的可能只有4G或者8G,那么我们买来一个U盘为了判断是不是真的扩U盘怎么检呢? 实际上之前U盘产网教大家了一些检方法,但其中360鉴定器和MyDiskTest检目前来说已经不能很准确了,因为大家都会用此类软件来检后,卖家已经会在扩试能过MyDiskTest和360扩软件才卖出 3pajdiehz4.png 实mydisktest试通过显示不是扩的U盘用此工具检后就原形毕露了,所以对于价格便宜又大的U盘,买来后建议用此工具检一下,通过后再来存放数据比较安全,否则 对于检出是扩U盘的,可以考虑退货,如果错过时间,可以用对应的产工具来恢复实际的,这样也能正常使用U盘了。 转:XP下载站 扩的假U盘怎么可靠检出来(xphome.org)

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    回归模型的变筛选与

    我眼中的回归 回归模型的功能指根据自变X的取值去 估计或 因变Y的取值,一般,或估计的类型主要有两种,即: 1、点估计 Y的平均值的点估计 Y的个别值的点估计 2、区间估计 Y的平均值的置信区间估计 Y的个别值的区间估计 需要注意,用回归模型进行时,模型中自变的取值离均值越远则的结果就会越不可靠。 即进行时,X的取值不可以超过建模样本中X的值域,如果时X的值超过了建模样本中X的值域,那么出来的结果是不可靠的。 如果时严格的遵守X的取值在建模样本X的值域范围内,那么这种即为predict内插。 但是有些时候无法保证的X值一定就在建模样本X的值域范围内,这种情况即需要用到外推forecast,回归模型无法实现外推,一般外推forecast会存在于时间序列中。

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    数据集 | 电器能数据集

    数据每10分钟用m-bus能计记录一次。 数据集中包含两个随机变,用于试回归模型并过滤掉非属性(参数)。 1. 字段描述 2. 数据览 3. 字段诊断信息 4.

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