当Linux服务器内存占用高时，可以按照以下步骤进行排查： 查看内存使用情况 使用free命令可以查看系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。...有时系统内存占用高可能是由缓存和缓冲区所导致的。Linux系统会利用未分配的内存作为缓存和缓冲区，以提高文件访问速度。...20 0 164896 9496 2080 S 0.0 0.5 0:00.53 barad_agent 查看系统日志 查看系统日志可以帮助定位内存占用高的原因...i memory /var/log/messages 内存泄漏检测 如果怀疑有内存泄漏，可使用valgrind进行内存泄漏检测。...slab内存 查看不可回收的slab内存占用情况，如果这部分内存占用较高，可以使用slabtop命令查看是哪些slab占用大。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文： 《Linux服务器性能评估与优化(一)--CPU》 《Linux服务器性能评估与优化(二)--内存》 《Linux...服务器性能评估与优化(三)--磁盘i/o》 《Linux服务器性能评估与优化(四)--网络》 《Linux服务器性能评估与优化（五)--内核参数》 我们通过top或者ps -aux查看应用实际占用的内存和虚拟内存...在回收内存过程中还有两个重要的方法： 1、LMR（Low on memory reclaiming）。 2、OOM killer(Out of Memory Killer) 机制。...当选定进程时，就会发送信号SIGKILL，这就会使内存立即被释放。OOM killer选择进程的方法如下： 1. 进程占用大量的内存； 2. 进程只会损失少量工作； 3....linux内核判断和选择一个”bad进程是通过调用oom_badness()方法，挑选的算法如上。
文章目录 概述 free 命令 指定的时间段内不间断地监控内存的使用情况 通过watch与free相结合动态监控内存状况 vmstat命令监控内存 “sar –r”命令组合 小结 概述 内存的管理和优化是系统性能优化的一个重要部分...在进行内存优化之前，一定要熟悉Linux的内存管理机制，这里我们重点探讨如何通过系统命令监控Linux系统的内存使用状况。 free 命令 free是监控Linux内存使用状况最常用的指令....一般有这样一个经验公式：当应用程序可用内存/系统物理内存>70%时，表示系统内存资源非常充足，不影响系统性能；当应用程序可用内存/系统物理内存<20%时，表示系统内存资源紧缺，需要增加系统内存；当20%...<应用程序可用内存/系统物理内存<70%时，表示系统内存资源基本能满足应用需求，暂时不影响系统性能。...小结 这里介绍了内存监控常用的几个指令以及一些经验规则。其实现在的系统在内存方面出现的瓶颈已经很少，因为内存价格很低，充足的内存已经完全能满足应用程序和系统本身的需要。
）P = TP/(TP+FP) 查全率（召回率）R = TP/(TP+FN) F1值：F1 = 2/(1/R + 1/P) = 2*P*R/(P+R) 查准率和查全率是一对矛盾的指标，一般来说，查准率高时...，查全率往往偏低，而查全率高时，查准率往往偏低；平衡点BEP是查准率= 查全率时的取值，当一个学习期的BEP高于另一个学习器的，则可以认为该学习器优于另一个； 但BEP过于简化，更常用的是F1值；另外再一些应用中可能对查准率和查全率的重视程度不同
做服务器开发很多年了，有时候被人问到，服务器性能是什么呢？各种服务器间拼得是什么呢？ 简单的回答就是QPS，并发数，但有时候想想也许也不对。...QPS与并发数是针对同样的业务而言的，业务不同，相同的服务器能承受的压力也会不同。 性能，也许可以打个俗点的比方： 服务器就是一艘船，性能就是船的容量，开的速度，行得是否稳当。 该用的用，该省的省。...如果你看过apache, nginx之类服务器的代码，或者想入手，那么多半应该从内存管理开始。...与服务器性能息息相关，内存池的设计也追求快速与稳定，生命周期一般有下面三种: global: 全局的内存，存放整个进程的全局信息。 conn: 每个连接的信息，从连接产生到关闭。...在一些通用的服务器上还会看到另一个元素：large。
同时留一法的估计结果也未必比其他评估方法准确。...保证了实际评估的模型与期望评估的模型都是用m个训练样本，而有数据总量约1/3的、没在训练集中出过的样本用于测试，这样的测试结果，也叫做”包外估计”(out-of-bagestimate)....适用场景 自助法在数据集较小、难以有效划分训练/测试集很有用；此外自助法可以从初始数据集中产生多个不同的训练集，这对集成学习等方法有很大好处。...当曲线没有交叉的时候：外侧曲线的学习器性能优于内侧； 当曲线有交叉的时候： 第一种方法是比较曲线下面积，但值不太容易估算； 第二种方法是比较两条曲线的平衡点，平衡点是“查准率=查全率”时的取值，在图中表示为曲线和对角线的交点...第三种方法是F1度量和Fβ度量。F1是基于查准率与查全率的调和平均定义的，Fβ则是加权调和平均。 ROC与AUC ROC曲线便是从这个角度出发来研究学习器泛化性能的有力工具。
一般的解决办法是进行若干次的随机划分，重复进行实验评估后取平均值作为留出法的评估结果（概率上而言不大可能100次都抽到绿点类似的分布，抽到红点类似分布才是常规情况）。...D训练的模型，但是此时T比较小，评估结果可能不够稳定准确； 若令T较大，虽说评估结果更稳定了，但是训练出来的模型和D训练的模型的差别就变大了； 2、交叉验证法（cross validation） 交叉验证法将数据集分成...，最终的结果是这K个评估结果的均值。...（比如100万个数据，就要训练100万个模型（未考虑调参时）） 留一法的估计结果也未必永远比其他评估方法准确（根据没有免费的午餐定理） 注： 没有免费的午餐定理：所有的算法的性能的期望都是一样的！...自助法在数据量小，难以有效的划分训练 / 测试集时很有用 自助法能从初始数据集中产生多个不同的数据集，这对集成学习等方法有很大的好处 自助法改变了原始数据集的分布，这会引入估计偏差，因此，在数据量足够大时
模型使用所有数据训练，使用哪些数据来进行模型评估？ 结论：不能将所有数据集全部用于训练 为了能够评估模型的泛化能力，可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估，进而做出选择。...一般测试集满足: 能代表整个数据集 测试集与训练集互斥 测试集与训练集建议比例: 2比8、3比7 等 1.2 数据集划分的方法¶ 留出法：将数据集划分成两个互斥的集合：训练集，测试集 训练集用于模型训练...2.1 分类算法的评估¶ 如何评估分类算法？...API介绍 sklearn封装了计算准确率的相关API： sklearn.metrics包中的accuracy_score方法: 传入预测结果和测试集的标签， 返回预测准去率 分类模型对象的 score...或者分类模型对象的score方法可以计算分类模型的预测准确率用于模型评估
当Linux服务器的CPU占用率过高时，可以按照以下步骤进行排查：查看CPU占用情况使用top或htop命令来查看当前系统中各个进程的CPU使用率。...建议定期对服务器进行性能监控和优化，以预防类似问题的发生。
性能评估的要点 CPU 主要工具：vmstat 内存 主要工具：free 磁盘I/O 主要工具：iostat、sar 网络I/O 主要工具：ifstat 系统整体性能 主要工具：top CPU 评估 ?...swap:si 如果这个值大于0，表示物理内存不够用或者内存泄露了。 cpu:us 值越高，说明用户进程消耗CPU时间越多，如果长期大于50%，需要考虑优化程序。...内存评估 ? free 命令重点指标：free（应用程序可用内存数量）。 经验： "free/total > 70%" 内存充足。 "free/total < 20%" 内存不足。..."20% < free/total < 70%" 内存基本够用。 磁盘I/O评估 ?...网络I/O评估 ?
评估方法 在实际中，通常需要通过实现对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择。需要使用一个测试集来测试学习器对新样本的判别能力，然后以测试误差近似作为“泛化误差”。...常用的几种评估方法： 留出法 留一法 交叉验证法 自助法 留出法 留出法hold-out，直接将数据集合分成两个互斥的集合，其中一个当作训练集合S，另一个当作测试集合T。...比如S中350个正例，350个反例；T中150个正例，150个反例 即使确定了划分比例之后，不同的划分方法仍然对模型的评估造成缺别。...解决方法：单次使用留出法得到的结果往往不是稳定的，多次使用取平均值。 通常在留出法中采用的比例是\frac23-\frac45用于训练，剩下的用于测试。...交叉验证法评估结果的稳定性和保真性在很大程度上是取决于k值，其最常用的是10，称之为10折交叉验证法。 交叉验证也需要随机使用不同的划分重复p次，最终的评估结果是p次k折验证的平均值。
最近买了一个CentOS的云主机，因为贫穷限制了我购买的内存大小，只有500M，所以导致物理内存经常处于饱和状态，无奈虚拟内存设置的只有132M，理论上讲虚拟内存应该要有物理内存的2倍也就是1G大小才够用...又由于我安装其他工具，提示我内存不足，所以想用提高虚拟内存的方法去安装这个软件，本来都已经安装完了，今天我手贱把Linux重启了一下，没看仔细，不过也不是坏事情，正好记录下设置过程，以便下次再重启的时候方便设置...1.打开终端，切换到root用户，输入：free -m查看内存状态 [maker@LLM ~]$ free -m total used free ... 79 13 722 614 Swap: 0 0 0 Swap也就是虚拟内存为...，接下来讲一下卸载虚拟内存，这个需求也是存在的，比如你走上人生巅峰了，不屑于使用虚拟内存，就需要卸载掉了，就是任性！
卡方检验和互信息是用得较多的计算方法。 1. 卡方检验 卡方检验有多种方法，最著名的就是皮尔逊卡方检验[1]。
在这里讲一下开源WAF的测试评估方法，以成品文档为例。 一. 测试目的 当WEB应用越来越为丰富的同时，WEB 服务器以其强大的计算能力、处理性能及蕴含的较高价值逐渐成为主要攻击目标。...在安全防护体系中，waf作为安全前线的第一道防护，起到了缓解的作用，在实际场景中，可以阻断公司前段时间发生的安全问题像XXE攻击等，同时有助于公司通过安全等级保护，极大程度保护交易数据不被篡改，同时保护服务器免遭黑客干扰
前面一节提到了模型评估指标中 ROC 的详细概念和四个常见的问题，以后在遇到 ROC 想必再也不会发懵了：聊聊模型评估的事儿，附 roc 常见的四个灵魂发问 但是一般在说到 ROC 的时候，就会不自觉地提到...AUC 的计算一共有三种方法，分别是： 方法 1-计算面积 AUC 为 ROC 曲线下的面积，那我们直接计算面积可得。 其实曲线下的面积为一个个小的梯形面积之和，所以可以直接进行积分。...3-改进版 方法 2 中如果样本数量过多，对应的二元组会相当庞大，计算 AUC 的时间复杂度是 O(n^2)，n 为正负样本数之和。...所以，方法 3 在方法 2 的基础上进行了改进，将时间复杂度降低至 O(M+N)，M 为正样本个数，N 为负样本个数。...借鉴方法 2 中计算每个二元组中正样本得分大于负样本得分的二元组个数，方法 3 中计算每个正样本的 rank 大于负样本的 rank 的 rank 个数。
最近腾讯云有台服务器有几次登陆的时候和以前比稍微慢了点，就用 Xshell 连接上去看了一下 CPU 的占用情况，同时观察腾讯云服务器后台的 CPU 实时监测，二者结合起来看看目前这台云服务器的运行情况如何...监测 CPU 和内存占用可以用安全狗之类的软件客户端在本地电脑实现，那样同样需要安装服务器端，会占用一些资源；不爱安装软件或者偶尔才观察一次的可以看看下面手动的办法。...能够看到系统已经持续运行了 215 天，当前时刻 CPU 占用情况 23.4%，内存使用情况也是蛮好的。下面的列表还能看到是哪些用户占用了 CPU 和内存，及占用百分比。 ?...下面再结合腾讯云服务器后台的系统监控情况来确认这台服务器到底有没有问题。...经过查看近 24 小时及 7 天 CPU 占用情况来看，总体来说这台腾讯云Linux 服务器的 CPU 占用及内存使用情况还都是蛮理想的。
《NIST评估信息安全持续监控（ISCM）项目：评估方法》一文可用于： 为组织各风险管理级别（定义见NIST SP 800-39《管理信息安全风险：组织、任务与信息系统视角》）开展ISCM项目评估提供指导...项目评估标准（同时提供了参考来源），组织可采用这些标准进行ISCM项目评估，或基于这些标准制定适合本组织的评估标准； 介绍了通过评估程序进行ISCM项目评估的方法，该评估程序在相关配套文件（包含ISCM...评估方法和评估要素要虑及所有可能出现的重叠和/或关系。 RMF的“监控”阶段涉及持续监控，这是风险管理流程的关键环节。...对所实施安全控制措施的评估方法相同，不管评估仅是为了支持系统授权（RMF的“授权”阶段），还是为了支持更广泛、更全面的持续监控工作。系统级主管和员工进行持续评估，监控并分析结果。...ISCM项目评估可确认ISCM治理政策和流程是否到位并实施。在1级风险管理中，评估可确认高管是否认识到管理信息安全风险的重要性并建立了与ISCM相关的治理结构用以管理此类风险。
问题提出：Erlang服务器100万人在线,16G内存快被吃光。玩家进程占用内存偏高。 解决方法： 第一步: erlang:system_info(process_count)....第二步: 查看节点的内存瓶颈所在地方 > erlang:memory()....gc没有回收到任何资源,因此消耗的内存还在发挥作用,没有回收!..., 而版本2函数调用地址保持不变,内存也没有发生变化!...总结: 1,服务器编程中,循环一定确保为尾递归； 2,尽量使用OTP,如果使用gen_server替换手写loop,就会避免出现该问题。
大内存云服务器是专为处理大规模数据和高负载应用而设计的服务器，其主要特点是拥有大容量的随机存储器（RAM）。这种类型的服务器通常用于需要快速、高效地处理大数据集、内存密集型任务和高性能计算的应用。...以下是大内存云服务器的一些特点和优势：大内存容量： 大内存云服务器通常具有数百GB甚至数TB的内存容量，允许应用程序在内存中加载和处理大量数据，从而提高性能和处理速度。...实时分析： 由于大内存可以容纳大量数据，因此大内存服务器非常适合实时数据分析和报告生成，支持快速决策制定。...数据库应用： 大内存云服务器通常用于大型数据库管理系统（DBMS），以提供高性能的数据库访问和查询。缓存服务器： 大内存可以用作缓存，提高了Web应用程序的响应速度，降低了数据库负载。...内存密集型应用： 大内存服务器还可用于内存密集型应用，如大规模内存数据库、内存缓存和内存文件系统。高可用性： 一些大内存云服务器提供冗余内存和高可用性配置，以确保数据持久性和可靠性。
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