美团外卖在实践中通过总结常见性能问题，并在学习了业内微信、360等性能监控技术原理后，开发了一套移动端性能监控解决方案——Hertz（赫兹）。...要实现这三个功能，首先要采集到可衡量、有价值的性能数据，因此性能数据的采集是我们关注的最核心的问题之一。 数据采集 虽然用户可以感知到的性能问题多种多样，我们仍然可以将其抽象成具体的监控指标。...这个统计不必精确到每个API，能够粗略地归类计算出总的流量消耗即可。我们对于流量统计的维度是：自然日+请求来源+网络类型。为什么有了服务端流量监控（例如CAT），还需要在客户端本地监控流量呢？...一个例子是并非所有的网络请求都会上报服务端监控；另一个例子是由于网络原因可能造成用户仅仅消耗了上行流量，但这些请求并没有到服务端。...以数据适配层为例，目前内置了五种适配通道，可以将采集到的监控数据适配到不同的数据通道。根据选择的工作模式不同，数据将被适配到服务端监控通道，生成测试报告，或者只在App本地输出日志和提示。
背景介绍 专项测试，桌面端应用程序使用过程中，对CPU，内存，磁盘使用率，网络流量进行监控并展现....莫慌，教程都给你准备好了，乖，张开嘴，吃～ Linux下安装配置Grafana压测监控服务-安装InfluxDB Linux下安装配置Grafana压测监控服务-安装Grafana 安装服务 pip install...this script') parser.add_argument("-name", type=str) args = parser.parse_args() name = args.name # 服务端ip...账号密码：test/test 停止监控 按下 CTRL + C，监控服务已停止！...后续方案 在推广使用过程中，发现尽管已经做的如此简单，还是有同学不会使用，一步三个坑，后续我计划把【minitors】监控服务，打包成可执行文件，有完整的页面交互，防止大家掉坑！
深度学习基础理论-CNN篇 “端到端”思想 深度学习的一个重要思想即“端到端”的学习方式（end-to-end manner），属表示学习（representation learning）的一种。...对此，深度学习则为我们提供了另一种范式（paradigm）即“端到端”学习方式，整个学习流程并不进行人为的子问题划分，而是完全交给深度学习模型直接学习从原始输入到期望输出的映射。...相比分治策略，“端到端”的学习方式具有协同增效的优势，有更大可能获得全局最优解。
我们今天介绍使用SMM来监控Kafka端到端的延迟。 Streams MessagingManager（SMM）是一种操作监视和管理工具，可在企业ApacheKafka®环境中提供端到端的可见性。...SMM还提供了Kafka的端到端延迟监控。 端到端延迟概述 延迟是消费者消耗Topic中产生的消息所花费的时间。 您可以使用SMM UI监视Topic中的端到端延迟。...• 端到端延迟。“端到端延迟”图为您提供了在特定时间范围内在特定时间范围内以毫秒为单位的特定消息中产生的延迟范围和使用消息的平均延迟的详细信息。 ?...com.hortonworks.smm.kafka.monitoring.interceptors.MonitoringConsumerInterceptor"); return config; } 监控端到端延迟...端到端延迟用例 让我们逐步了解SMM如何为Platform Operations用户回答一些问题： 用例1：验证是否满足端到端处理时间SLA。
一、监控系统的简单介绍 （1）cacti：存储数据能力强，报警性能差 （2）nagios：报警性能差，存储数据仅有简单的一段可以判断是否在合理范围内的数据长度，储存在内存中。...四、zabbix部署（监控端） （1）zabbix依赖数据库配置 ①yum install mariadb-server ②vim /etc/my.cnf,在[mysqld_safe]下加上 skip_name_resolve...③安装agent端（可以监控自己）：yum install zabbix-agent zabbix-sender ④zabbix server 数据库初始化：（将create.sql 导入到database...五、zabbix部署（被监控端，基于agent） ①安装：yum install zabbix-agent zabbix-sender -y ②编辑配置文件cd /etc/zabbix ,cp zabbix_agentd.conf...可以用逗号隔开授权的有哪些 主动监控：被监控端把数据主动发给服务端 active checks related 下 ServerActive=192.168.1.108 Hostname=服务器端的正常主机名
一直以来，作为研发人员，我们关注的都是研发任务的端到端交付（从需求澄清到需求交付），很少有人会去关注需求本身是否给产品或者企业带来多少真正的价值（如激活了多少存量用户、吸引了多少新用户等等）。...今天我们跳出研发的角色，聊一聊需求的端到端交付管理。 上图直观的反映了当下交付需求的不确定性。往常，我们只需要根据合同或者行业成熟的解决方案，定期交付我们的产品，然后按合同收款即可。...敏捷中有一个名词叫MVP（Minimum Viable Product最小可行产品），如上图，用户的需求是需要一辆车，图一呢，就是从车轮子到车底盘到车架到完整的汽车的过程，在这个交付过程中呢我们的车都是不可用的...，再来看第二幅图，从一个滑板到滑板车到自行车到摩托车再到汽车，在这个交付过程中的每个阶段，我们都有车可用。...因为客户的需求可能并不是一辆车，他也许只是想从A地到B地转一圈。下图其实就是一个经典的需求不对称。是不是很熟悉。
端到端语音识别 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...• Espnet: https://github.com/espnet/espnet • 实现了主流的端到端语音识别方法 • Speech-Transformer、LAS、CTC、RNN-T • 一个小缺点
1 初步认识 首先我们看下MBA智库里对端到端的解释： “端到端流程是从客户需求端出发，到满足客户需求端去，提供端到端服务，端到端的输入端是市场，输出端也是市场。...为了打通端到端交付流程，最大程度满足客户需求，公司正在全球范围内推行端到端，一时之间端到端成为当年华为热门词汇。 ?...下面是这种流程断头给华为带来的问题： 市场人员的苦恼 在海外销售环节中，千辛万苦拿到的合同，没能让相关部门评审监控，结果签了又改，改了又签，时间消耗在流程反复中。...3 如何解决 我们还是回到前面端到端的定义的第一句话，“端到端流程是从客户需求端出发，到满足客户需求端去”，这句话怎么理解？...如何站在客户的角度思考问题，这就需要我们从客户的期望出发，设立全局的KPI指标，全局性地进行监控和管理。 这些指标不可避免的会涉及到多个部门，甚至是外部的合作伙伴。
机器学习在端到端测试中的核心优势是能够利用高度复杂的产品分析数据来识别和预测用户需求。
端到端的深度学习 有些数据处理系统，或者机器学习系统需要多个阶段的处理。端到端的深度学习，做的是用单个深度神经网络(一般情况下)去替代多个阶段的处理过程。 ?...如上图，传统的语音识别大致包括四个步骤，而端到端的深度学习直接接收声音输入，然后完成听译过程。 它目前面临的其中一个挑战是，你可能需要大量的数据才能使它运行得很好。...而关于直接从图片映射到人的身份这个数据集可能只有很小的一部分数据，在该情况下端到端的深度学习不能取得更好的效果。 下面是2个正面的例子。 ? 端对端学习的优缺点 ?...优点： 让数据说话 不需要手动设计组件 缺点： 可能需要大量的数据 排除了可能是有用的手动设计组件 什么时候使用端到端的深度网络 ? 如图：一个正例，一个反例。...而人脸识别这个例子，人脸位置识别和身份识别两个组件就十分恰当，所以才能得到优于端到端学习的效果。 所以组件的合理性和完备性及其适用性也是我们去考虑要不要舍弃去进行端到端学习的一个考量。
以下文章来源于CKL的思考空间 ，作者CKL的思考 一直以来，作为研发人员，我们关注的都是研发任务的端到端交付（从需求澄清到需求交付），很少有人会去关注需求本身是否给产品或者企业带来多少真正的价值（...今天我们跳出研发的角色，聊一聊需求的端到端交付管理。 上图直观的反映了当下交付需求的不确定性。往常，我们只需要根据合同或者行业成熟的解决方案，定期交付我们的产品，然后按合同收款即可。...敏捷中有一个名词叫MVP（Minimum Viable Product最小可行产品），如上图，用户的需求是需要一辆车，图一呢，就是从车轮子到车底盘到车架到完整的汽车的过程，在这个交付过程中呢我们的车都是不可用的...，再来看第二幅图，从一个滑板到滑板车到自行车到摩托车再到汽车，在这个交付过程中的每个阶段，我们都有车可用。...因为客户的需求可能并不是一辆车，他也许只是想从A地到B地转一圈。下图其实就是一个经典的需求不对称。是不是很熟悉。
与Meta AITemplate的深度合作大幅提升了AI模型在AMD GPU的端到端性能。 图优化在降低 AI 模型的训练和推理使用的时间和资源方面起着重要作用。...图 3，CK 库四层结构 基于 AITemplate + CK 的端到端模型推理 Meta 的 AITemplate 【7】（AIT）是一个统一 AMD 和 Nvidia GPU 的 AI 推理系统。...本文比较了几个端到端模型在 AMD Instinct MI250 和同级别产品【8】的性能表现。...Stable Diffusion 端到端的 Stable Diffusion 下表显示 AIT + CK 在 AMD Instinct MI250 上 Stable Diffusion 端到端（Batch...Stable Diffusion 中的 UNet 不过本文还没有关于使用 TensorRT 运行 Stable Diffusion 端到端模型的公开的信息。
什么是端到端测试 端到端测试（End-To-End Testing, 简称E2E测试）是一种从头到尾测试整个软件产品以确保应用程序流程按预期运行的技术。...端到端测试的模型 在我们当前的业务实践中，端到端测试由测试同学主导编写，用例代码和业务模块独立仓库管理。...端到端测试的挑战 端到端测试也不是万能的，任何收益必然伴随着成本。端到端测试的挑战如下： 4.1 编写耗时长 端到端测试需要对产品服务流程有完整的了解才能编写测试用例，因此编写的耗时很长。...端到端测试的最佳实践 要进行端到端测试，遵循以下概述的做法至关重要，以确保测试顺利进行和成本可控。 5.1 优先考虑最终用途 模拟用户：创建测试用例时，像用户一样进行测试。...测试完成后，务必清理测试数据，以便环境恢复到原始状态，从而准备好再次进行测试。 鉴于端到端测试的重要性，需要从项目一开始就对其进行规划。端到端测试最好手动进行，因为它允许测试人员设身处地为用户着想。
端到端测试与传统测试 传统测试包括单元测试、集成测试、系统测试、验收测试。但是端到端测试是在系统测试之后开始的。有时系统/单元/集成测试与端到端测试之间区别不大，有时候很难界定，但是这些完全不同。...但是端到端测试将具有从搜索到付款（带有新添加的付款选项）以及订单确认的场景。端到端测试的范围，复杂性和维护性高于单元和集成测试。...谁进行端到端测试 端到端测试应由对应用程序有深入了解并了解产品架构的测试人员执行。除了测试人员外，业务人员、营销人员、内测用户甚至技术经理都是进行端到端测试的理想人选。...端到端测试步骤 这些是端到端测试必不可少的步骤： 需求分析：全面分析需求，并涵盖端到端工作流程中的主要业务组件。 环境设置：设置测试环境时要牢记生产环境的详细信息。...一旦开始端到端测试，就可以在高风险的用户场景下同时运行冒烟和健全性测试。 提高端到端测试效率 尝试以最大的覆盖范围自动化端到端测试用例。 将端到端自动化套件与冒烟测试、健全性测试和验收测试分开。
网络切片是一个端到端的概念，从用户设备延伸到接入网（AN）、传输网（TN）和核心网（CN）。 端到端切片提供适当的隔离、资源和优化的虚拟网络架构，以服务于特定用例、SLO 要求或业务解决方案。...实现网络切片 如上所述，5G 网络切片可用于确保端到端性能，以及服务和应用需求以满足客户期望。要实现网络切片，必须对各个网段（接入网、传输网和核心网）进行整体检查。...NSMF 具有将子切片拼接在一起以创建端到端切片的功能。NSMF 通过它们的北向接口与 NSSMF 通信以执行此操作。反过来，它还公开了一个抽象的北向接口，以允许使用其服务来创建端到端切片。...此类传输网切片具有确定性 SLA，以实现完整端到端网络切片的端到端 SLO。这些 SLO 包括 QoS、可用性、延迟和数据包丢失等参数。...一旦路径建立，控制器就会持续监控网络以确保 SLO 继续得到满足。如果业务所在路径的网络状况恶化，控制器会将业务重新路由到其他合规的路径上。
最近的方法试图通过估计RGB到RAW的映射来弥合这一差距：手工制作的基于模型的可解释和可控方法通常需要手动参数微调，而端到端可学习的神经网络需要大量的训练数据，有时需要复杂的训练程序，并且通常缺乏可解释性和参数控制...我们提出的可逆模型能够在RAW和RGB域之间进行双向映射，采用丰富的参数表示（即字典）的端到端学习，这些表示不受直接参数监督，并且还能够实现真实的数据增强。...我们通过在RAW图像重建和RAW图像去噪任务下的广泛实验证明了我们的数据生成过程的价值，并在两者中都获得了最先进的性能。...我们可以端到端地学习相机参数，无需手动微调或参数监督。因此，我们可以在没有先验信息的情况下对任何相机进行建模。 该模型具有模块化和可解释性，允许我们添加、修改或检查任何所需的块。...Mapping Methodology 1️⃣ Overview 前向 RAW to RGB 反向 RGB to RAW 6个stage的参数化建模，参考Related Work 整个pipeline端到端训练
上一篇《对产品质量的一点思考》中说到自动化测试的重要性，本文简单介绍下怎样在实际项目中实现端到端测试的自动化，在这里我们使用的端到端测试工具是TestCafe。...做自动化测试 前端Vue或是netCore要添加单元测试相对较复杂，需要一定的时间来沉淀，不能解燃眉之急 经常会因为代码重构、代码合并等原因造成原本正常的功能出现问题，而这些问题在手动测试时不容易覆盖到...只要使用过jQuery，基本可以几分钟上手 要实现的目标 目前前端代码通过GitLab来进行管理，采用Merge Request的开发模式，开发人员的代码被合并到master后，Jenkins会自动构建到测试环境
端到端测试指的是将系统作为一个黑盒，模拟正常用户行为，跨越从前端到后端整个软件系统，是一种全局性的整体测试。...有效，所有操作都是模拟用户进行的真实行为，从看到前端页面，到提交数据，到请求后端接口，可以说是走了一遍完整的流程，并且整个过程也是可视的，在测试过程中即可发现异常。
于是看了Xlvector的博客之后，发现可以端到端来实现OCR，他是基于mxnet的，于是我想把它转到tensorflow这个框架来，顺便还能熟悉一下这个框架。
可伸缩性、冗余和性能是关键，这使得我们在架构中使用了几个 CNCF 项目： 我们所有的控制和数据平面都运行在 Kubernetes 之上，用于管理和运行用户工作负载（底层利用 CoreDNS、etcd...最初的检测包括将应用程序代码克隆到预先预热的环境中，并运行 CNB 构建包的检测部分，以确定应用的构建包组。...传统上，这涉及到与 Docker 守护进程的交互，但出于安全原因，这是我们不能轻易提供给最终用户的构建容器。...容器的水平扩展在运行时端做了大量的工作来实现这一点。在网络方面，我们面临的挑战是提供一种解决方案，既能满足最大客户的需求，又能在小型应用程序方面保持成本效益。...在我们的基准测试中，我们认为 gVisor 的性能更适合应用程序平台的需求。 这是一个我们不断重新评估和尝试新技术和想法的领域。
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