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C# 指标

可从两个方面区分这些检测: 默认指标计算 - 收集和分析检测度量值的工具会根据不同的检测计算不同的默认指标。 存储聚合数据 - 最有用的度量值需要通过多个度量值聚合数据。...要在 Counter 和 ObservableCounter 之间进行选择,具体要考虑其中哪一个更容易添加到现有代码中:是对每个增量操作的 API 调用,还是从代码维护的变量中读取当前总计数的回调。...要在它们之间进行选择,具体要考虑其中哪一个更容易添加到现有代码中:是对每个增量和减量操作的 API 调用,还是从代码维护的变量中读取当前值的回调。...集合工具计算了速率,并自行派生出计算指标的适当单位为 {hats}/sec。 在记录时间度量时,首选以浮点或双精度值形式记录的秒单位。...推荐集合工具优化代码,为每个调用指定顺序相同的相同标记名称集来记录同一检测的度量值。 对于需要频繁调用 Add 和 Record 的高性能代码,建议对每次调用使用相同的标记名称序列。

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数据仓库:详解维度建模之事实表

明确的粒度能确保对事实表中行的意思的理解不会产生混淆,保证所有的事实按照同样的细节层次记录。 Step 3:确定维度。...对于商品、用户等具有长生命周期的实体,一般采用周期快照事实表更合适。累积快照事实表的典型特征是多业务过程日期,用于计算业务过程之间的时间间隔。...即每周期仅处理增量部分的数据,针对状态无变化的数据比较适合 第二种:全量快照 状态有变化,每天的分区存储昨天的全量数据和当天的增量数据合并的结果,对于数据量在可控范围内的情况可以采用如下 保存策略: 如果存储空间和成本可接受...,完整存储,确保能够追溯到历史每天数据状态 存储空间有限,考虑移动历史快照数据到冷盘,需要使用的时候可恢复 数据历史状态数据无太大价值,可以考虑部分删除,比如近保留每月最后一天的快照数据 第三种:拉链...日粒度 主要应对模式稳定的分析、BI日报、特征提取场景,同时日粒度也为后续累积计算提供粗粒度的底层,数据范围一般为上一日的数据 。

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    实体店倒闭,开源却「慷慨」:微软开源Python库Lumos用于自动监视web程序

    每个数据集都是表格数据集,其中行对应于样本,列值包括相关指标,并提供诊断度量回归的假设。 Lumos首先验证数据集之间的度量回归是否具有统计显着性。...然后进行总体误差检查和误差归一化,以说明两个数据集之间的总体变化。如果在对数据进行归一化后,指标中没有统计上显着的回归,则指标的回归可以用总体的变化来解释。...但是,如果度量标准中的增量具有统计意义,则根据要素对目标度量标准中的增量的贡献来对要素进行排名。 微软研究人员说,Lumos是用于监视多种功能的指标,涵盖呼叫、会议和公共交换电话网(PSTN)服务等。...同时,Lumos已经被应用在Skype和Microsoft团队的开发人员团队的数百万次会话中,从而使工程师能够检测到数百项指标变化。...Subsystem for Linux),新版本 WSL 2 使用了全新的架构,这是一个真正的 Linux 内核,它改变了 Linux 二进制文件与 Windows 和计算机硬件的交互方式。

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    花了一周,我总结了120个数据指标与术语。

    相对数:是指两个有联系的指标计算而得出的数值,它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。...百分比的分母是100,也就是用1%作为度量单位,因此便于比较。 百分点:是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度,1%等于1个百分点。 频数和频率 频数:一个数据在整体中出现的次数。...比率:是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值,由于比率不是部分与整体之间的对比关系,因而比值可能大于1。 变量 变量来源于数学,是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。...离散变量 离散变量的各变量值之间都是以整数断开的,如人数、工厂数、机器台数等,都只能按整数计算。离散变量的数值只能用计数的方法取得。...平均数相同的两组数据,标准差未必相同。 皮尔森相关系数 皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示,其中n为样本量,分别为两个变量的观测值和均值。

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    【重识云原生】第四章云网络4.3.5节——EIGRP协议

    1.4 EIGRP形成邻居的条件 AS号相同; 度量计算的K值相同; 认证相同(EIGRP只支持密文认证); 对端通告的Neighbor ID必须在本端的直连网段中存在。         ...把从邻居处收到的路由表存储在自己的Topology Table中,如图,R4分别收到R2和R3到网络172.16.1.0/24通告,通告距离为110和160,R4收到后加上自己到R2和R3的度量后就得到了计算距离...带宽(bandwidth)         10的7次方除以源和目标之间最低的带宽乘以256(10的7次方除以以Kbit/s为单位的最小带宽,然后加上延迟之和除以10,最后乘于256) 延迟(delay...使用EIGRP协议的对等路由器之间周期性的发送很小的hello报文,以此来保证从前发送报文的有效性。路由的发送使用增量发送方法,即每次只发送发生变化的路由。...路由计算的无环路和路由的收敛速度是路由计算的重要指标。EIGRP协议由于使用了DUAL算法,使得EIGRP协议在路由计算中不可能有环路路由产生,同时路由计算的收敛时间也有很好的保证。

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    如何在Ubuntu 14.04第1部分上查询Prometheus

    为了使用适合的示例数据,我们将设置三个相同的演示服务实例,用于导出各种合成度量。然后,我们将设置一个Prometheus服务器来抓取并存储这些指标。...第5步 - 计算利率和其他衍生物 在本节中,我们将学习如何计算度量标准的速率或增量。 您将在Prometheus使用的最常用功能之一是rate()。...例如,要计算上述计数器指标的每秒增量(如过去五分钟的平均值),请绘制以下查询: rate(demo_api_request_duration_seconds_count{job="demo"}[5m])...在两组系列之间使用二元运算符时,Prometheus会自动匹配操作左侧和右侧具有相同标签集的元素,并将运算符应用于每个匹配对以生成输出序列。...这是多对一匹配的情况。要执行反向(一对多)匹配,请以相同方式使用group_right()子句。 您现在知道如何在时间序列集之间使用算术,以及如何处理不同的维度。

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    Apache Kylin 概览

    一般是一组离散的值,比如: 时间维度上的每一个独立的日期 商品维度上的每一件独立的商品 度量:即聚合计算的结果,一般是连续的值,比如: 销售额,销售均价 销售商品的总件数 事实表:是指存储有事实记录...逐层构建将一项大任务划分为几个步骤,每个步骤都基于前一步骤的输出,因此它可以重复使用先前的计算,并且还可以避免在两者之间出现故障时从头开始计算。这使它成为一种可靠的算法。...,那么每天为了新数据而去重复计算过去两年的数据就会变得非常浪费,在这种情况下需要考虑使用增量构建 3.3、增量构建 Segment在增量构建中,将 Cube 划分为多个 Segment,每个...同一个 Cube 下不同的 Segment 的结构定义、构建过程、优化方法、存储方式等完全相同。...:保留最近设置阈值的 cube segments 个数,默认是0,它会保留所有历史构建的segments 触发增量构建在进行增量构建时,将增量部分的起始时间和结束时间作为增量构建的一部分提交给

    1.8K20

    关于构建数据仓库的几个问题

    作为DW数据的一个数据准备区,同时又承担基础数据记录历史变化,之所以保留原始数据和线上原始数据保持一致,方便后期数据核对需要。...DIM:建立一致数据分析维表,可以降低数据计算口径不统一的风险,同时可以方便进行交叉探查。...如果是增量存储,则可以按天为单位使用业务日期作为分区,每个分区存放日增量的业务数据。如果是全量存储,只可以按天为单位使用业务日期作为分区,每个分区存储截止到当前业务时间的全量快照数据。...主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑:将业务相近或者相关的数据、粒度相同数据设计为一个逻辑或者物理模型;将高概率同时访问的数据放一起,将低概率同时访问的数据分开存储。...如果通常是用于查询约束条件或分组统计,则是作为维度属性;如果通常是用于参与度量的计算,则是作为事实。

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    创建指标

    可从两个方面区分这些检测: 默认指标计算 - 收集和分析检测度量值的工具会根据不同的检测计算不同的默认指标。 存储聚合数据 - 最有用的度量值需要通过多个度量值聚合数据。...要在 Counter 和 ObservableCounter 之间进行选择,具体要考虑其中哪一个更容易添加到现有代码中:是对每个增量操作的 API 调用,还是从代码维护的变量中读取当前总计数的回调。...在本例中,可以看到“Hats”已替换在之前的说明中可见的一般名称“Count”。 最佳做法 构造函数中指定的单位应描述适用于各个度量值的单位。 这有时与最终指标中的单位不同。...此示例中,每个度量值都是一定数量的帽子,因此“Hats”是构造函数中要传递的适当单位。 集合工具计算了变化率,并自行派生出计算指标的适当单位为 Hats/sec。...推荐集合工具优化代码,为每个调用指定顺序相同的相同标记名称集来记录同一检测的度量值。 对于需要频繁调用 Add 和 Record 的高性能代码,建议对每次调用使用相同的标记名称序列。

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    数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模

    事实表之间会共享一些维度表 模型选择:优先考虑星型模型 维度模型表的分类 事实表: 一个现实存在的业务对象,每行数据代表一个业务事件。...事务事实表: 以每个事务或事件为单位,随着业务不断产生的数据,一旦产生不会再变化,比如交易流水、操作日志、出库入库记录。 周期快照事实表: 不会保留所有数据,只保留固定时间间隔的数据。...随着业务周期的推进而变化,可完成间隔周期内的度量统计,比如年、季度累计。 使用周期+状态度量的组合,如年累计订单数(年是周期、订单总户数是度量)。...宽表出现在DWD层、DWS层,由于宽表是将不同的内容组合到一张表中,所以宽表不满足范式要求,但是再增加冗余的同时提高了查新的性能(减少 join)。...主题相当于观察问题的角度,对应着维度表。 DWS: DWS称宽表层,这两层的设计思想大致相同,通过以下案例进行阐述。

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    Biotechnol | PHATE:高维生物数据的可视化方法

    目前的降维可视化技术存在一些问题,如对噪声敏感、不能同时捕获数据的局部和全局非线性结构、受内存和运算时间的限制无法运用到大数据集上。为解决这些问题,犹他州立大学的 Kevin R....2 PHATE 为实现PHATE方法,Kevin R....在这一步执行扩散,将局部相似度转换为从一个数据点跃迁到另一个数据点的概率,然后推广到t步,计算通过t步游走从一个数据点跃迁到另一个数据点的概率,局部和全局流形距离都在新计算的概率中得以表示,这种概率被称为扩散概率...为解决这一问题,研究人员将每个点对所有其他点的扩散概率解释为“数据点的全局上下文”,并得出每对细胞之间的信息理论势距离以比较全局上下文,通过计算两个细胞与所有其他细胞的关联扩散概率分布之间的差异求得势距离...随机游走中的初始概率是通过归一核矩阵中行的总和来计算的,在使用上述高斯核的情况下得到以下结果: ? ? Pz是一个马尔可夫转移矩阵,这个矩阵也称为扩散算子。

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    阿里数据仓库-数据模型建设方法总结(全)

    数据模型方法,以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡。 成本:良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余,也能实现计算结果复用,极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。...第三个阶段:迎来了以Hadoop 为代表的分布式存储计算平台的快速发展,同时阿里巴 巴集团自主研发的分布式计算平台 MaxCompute 也在紧锣密鼓地进行着。...主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑:将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型;将高概率同时访问的数据放一起,将低概率同时访问的数据分开存储。...3.2 维度设计高级主题 3.2.1 维度整合 应用间差异: 应用在编码、命名习惯、度量单位等方面会存在很大的差异。...,此时可以考虑使用多事务事实表,不仅其加工计算成本 较低,同时在存储上也相对节省,是一种较优的处理方式。

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    数仓如何设计

    作为DW数据的一个数据准备区,同时又承担基础数据记录历史变化,之所以保留原始数据和线上原始数据保持一致,方便后期数据核对需要。   (1)保持数据原貌不做任何修改,起到备份数据的作用。   ...统以分析的主题对象为建模驱动,基于上层的应用和产品的指标需求,构建主题对象的全量宽表。 DIM:建立一致数据分析维表,可以降低数据计算口径不统一的风险,同时可以方便进行交叉探查。...每一个事实表的行包括:具有可加性的数值型的度量值、与维表相连接的外键、通常具有两个和两个以上的外键、外键之间表示维表之间多对多的关系。   事实表的特征:   1. 非常的大   2....2)周期型快照事实表   周期型快照事实表中不会保留所有数据,只保留固定时间间隔的数据,例如每天或者每月的销售额,或每月的账户余额等。   ...公共指标没有统一计算,当每次需要相同的指标时,则需要重新计算一遍取数逻辑,不仅效率不高(需要关联表,计算指标),而且会造成计算资源浪费。

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    Generalized Few-Shot Object Detection without Forgetting

    与图像分类不同,同时检测两个类别的联合域的能力对于目标检测甚至是至关重要的,因为测试时的样本可能包含两个类别的实例,这要求检测器在计算上高效,并且在没有灾难性遗忘的情况下学习新概念。...Retentive R-CNN的名字来源于它惊人的完全保留基类性能的能力。保留的R-CNN通过偏置平衡的RPN和重检测器结合了基本类和新类检测器,几乎没有引入额外的成本。...在微调阶段,重新检测器的总损失为: 其中 和 采用与Faster R-CNN相同的形式,仅在 上计算,λ表示一致性损失系数...我们还训练这样一个模型(表示为FRCN-BCE),以感兴趣区域分类的二进制交叉熵损失为强基线,使用与保留的R-CNN相同的超参数,除了初始化分类器的偏差,如RetinaNet。...然而,在数据受限的类上,少样本和一般目标检测之间的巨大性能差距表明,这个任务本质上是艰巨的,我们希望这篇文章能够揭示进一步提高新的类度量的工作,而很少或没有对基类的权衡。

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    4.5 PowerBI分析模板-多产品盈亏平衡分析

    盈亏平衡分析,也叫本量利分析(Cost Volume Profit Analysis,简称CVP分析,也有叫量本利分析的,简称VCP分析),是通过固定成本、变动成本、销量、价格、利润之间的关系,计算得出盈亏平衡点...其中,成本加价率,是用来在变动成本的基础上计算产品价格的,产品价格等于变动成本*(1+成本加价率),销量是X坐标轴,支持调整坐标轴的范围。...以A产品模拟销售占比为例,点击建模菜单下的新建参数,选择数值范围,按照数值范围、增量(也就是步长、间隔)创建出模型所需的变量。...参数的本质是一个指定范围的等差数列的计算表和一个自动生成的一个度量值,通过切片器的选择或输入,取度量值用作参数。参数生成后,可以修改计算表的公式调整范围、增量、度量值名称。...STEP 2 除去参数自带的度量值,继续书写其他度量值。

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    阿里大数据之路:数据模型篇大总结

    数据模型方法,以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡 成本:良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余,也能实现计算结果复用,极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。...第三个阶段:迎来了以Hadoop 为代表的分布式存储计算平台的快速发展,同时阿里巴 巴集团自主研发的分布式计算平台 MaxCompute 也在紧锣密鼓地进行着。...主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑:将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型;将高概率同时访问的数据放一起,将低概率同时访问的数据分开存储。...3.2 维度设计高级主题 3.2.1 维度整合 应用间差异: 应用在编码、命名习惯、度量单位等方面会存在很大的差异。...,此时可以考虑使用多事务事实表,不仅其加工计算成本 较低,同时在存储上也相对节省,是一种较优的处理方式。

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    最强最全面的数仓建设规范指南(纯干货建议收藏)

    同时,为了提高数据明细层的易用性,该层会采用一些维度退化手法,将维度退化至事实表中,减少事实表和维表的关联。 另外,在该层也会做一部分的数据聚合,将相同主题的数据汇集到一张表中,提高数据的可用性 。...在实际计算中,如果直接从 DWD 或者 ODS 计算出宽表的统计指标,会存在计算量太大并且维度太少的问题,因此一般的做法是,在 DWM 层先计算出多个小的中间表,然后再拼接成一张 DWS 的宽表。...在数据治理中,我们将需求梳理到的所有指标进行进一步梳理,明确其口径,如果存在两个指标名称相同,但口径不一致,先判断是否是进行合并,如需要同时存在,那么在命名上必须能够区分开。...无相关性:如一些使用频率较小的杂项维度,可以构建一个集合杂项维度的特殊属性。 行为维度:经过计算的度量,但下游当维度处理,例:点击量 0-1000,100-1000等,可以做聚合分类。...通常包含许多事实,因为任何与事实表粒度一致的度量事件都是被允许的。 4) 累积快照事实表 多个业务过程联合分析而构建的事实表,如采购单的流转环节。 用于分析事件时间和时间之间的间隔周期。

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    特征工程

    归一化是依照特征矩阵的行处理数据,其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时,拥有统一的标准,也就是说都转化为 “单位向量”。...对学习器的评价准则 距离度量:差异性或者分离性的度量,常用的距离度量方法有欧式距离等。 信息增益度量:特征f的信息增益定义为使用特征f的先验不确定性与期望的后验不确性之间的差异。...依赖性度量:又称为相关性度量,通常采用皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)来计算特征f与类别C之间的相关度,相关性好,则特征更优。...属性之间的相关性越低越好。 一致性度量:一致性度量观察两个样本,若它们的特征值相同,且所属类别也相同,则认为它们是一致的。尝试找出与原始特征集具有一样辨别能力的最小的属性子集。...则降维问题的优化目标为:将一组N维向量降为R维(R大于0,小于N),其目标是选择R个单位(模为1)正交基,使得原始数据变换到这组基上后,各特征两两间协方差为0,而特征的方差则尽可能大。

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    度量学习总结(二) | 如何使用度量学习处理 高维数据?

    直观地,马哈拉诺比斯距离通过缩放和旋转特征空间来工作,赋予某些特征更多的权重,同时结合特征之间的相关性。在数学上,该函数定义在由d×d正定矩阵参数化的d维向量空间上。...从左下角的内积矩阵可以看出,即使这三个句子都是关于度量学习的,文档A和C之间的距离也很大。...在术语频率模型中,两个文档可以具有非常相似的上下文含义,但是可能不一定共享许多相同的单词。因此,两个文档之间的内积可能非常小,甚至为零,从而导致较大的欧几里德距离。...考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离: 其中: 低阶马氏距离也可以在O(dk)时间内有效地计算,因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算,然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离...注意,后一步可能不需要,因为如下所示,可以在O(dk)时间内计算两点之间的低阶马氏距离,而无需显式计算A。 【总结】:本文介绍了度量学习如何处理高维数据问题。

    1.6K20

    CABR:Beamer的内容自适应速率控制算法

    CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制,可在降低视频编码输出码率的同时,保留更高码率编码的视觉感知质量。...Beamer的CABR解决方案可以在不降低视频质量的情况下降低码率,同时保持较低的计算成本以提升视频服务的营收效果。...使用获得专利的感知质量度量,CABR将每个候选编码与初始编码进行比较,随后选择出最佳候选并将其放置在输出流中,最佳候选是比特率最低但仍具有与初始编码相同的视觉感知质量的编码数据。 ...image.png 编码器为CABR引擎提供每个原始输入帧,以便其在质量度量计算器中进行预分析。...;然后编码器向CABR引擎提供重构的重新编码帧,该帧成为候选帧之一;接下来质量度量模块计算相对于初始编码帧的候选重新编码帧的质量,并将此质量分数以及编码器报告的码率消耗一起提供给CABR控制模块,CABR

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