histogram_quantile对histogram类型是在服务器端计算，而对sumamry是在客户端计算，即通过promql计算分位数试，summary有更好的性能。
例：查询 2023-01-18 19:08:59 的 jvm_memory_used_bytes 指标
PromQL 是 Prometheus 提供的一个函数式的表达式语言，可以使用户实时地查找和聚合时间序列数据。表达式计算结果可以在图表中展示，也可以在 Prometheus表达式浏览器中以表格形式展示，或者作为数据源，以 HTTP API 的方式提供给外部系统使用。PromQL 虽然以 QL 结尾，但是它不是类似 SQL 的语言，因为在时间序列上执行计算类型时，SQL 语言相对缺乏表达能力。而 PromQL 语言表达能力非常丰富，可以使用标签进行任意聚合，还可以使用标签将不同的标签连接到一起进行算术运算操作。内置了时间和数学等很多函数可以使用。
PromQL（Prometheus Query Language）为Prometheus tsdb的查询语言。是结合grafana进行数据展示和告警规则的配置的关键部分。
表达式语言数据类型 在Prometheus的表达式语言中，任何表达式或者子表达式都可以归为四种类型：
Alertmanager主要负责对Prometheus产生的告警进行统一处理,因此在Alertmanager配置中一般会包含以下几个主要部分:
监控服务主动拉取被监控服务的指标，被监控服务一般通过主动暴露metrics端口或者通过Exporter的方式暴露指标，监控服务依赖服务发现模块发现被监控服务，从而去定期的抓取指标
Apache Kafka利用循环技术为多个分区生产信息。其中自定义分区技术常用于为已经定义好的分区生产特定类型的信息，并使生产出来的信息能被特定类型的消费者使用。这种技术使我们能够掌控信息的生成和使用。Windowing使用基于时间限制的事件时间驱动分析以及数据分组。有三种不同的Windowing方式，分别是Tumbling，Session和Hopping。
without 不包含标签，与jvm_memory_used_bytes 等价
我们得比较一下，作者的ellranger的aggr整合多个10X单细胞转录组得到的表达矩阵，跟我们使用seurat3的merge功能整合8个10X单细胞转录组样本后的表达矩阵是否有差异。
导语 | Prometheus是一个开源的完整监控解决方案，本文将从指标抓取到查询及可视化展示，以及最后的监控告警，对Prometheus做一个基本的认识。 一、简介 Prometheus是古希腊神话里泰坦族的一名神明，名字的意思是“先见之明”，下图中是Prometheus被宙斯惩罚，饱受肝脏日食夜长之苦。 下面就是我们CRUD Boy所了解的Prometheus，下面是其官网封面图引导语：From metrics to insight，从指标到洞察力，通过指标去洞察你的系统，为我们的系统提供指标收集和监
点号(.)：表示和任意字符串匹配，星号(*)：表示重复“左边的字符串”，（x|y）表示和x或者y匹配
对于每个请求，它统计响应信息并提供请求数，平均值，最大，最小值，错误率，大约吞吐量(以请求数/秒为单位)和以kb/秒为单位的吞吐量.
---- 写在前面 题目描述 建模方法 特征工程 我的几次提升方法 从其他队伍那里学习到的提升方法 总结和感想 神经网络方法的一点思考 大数据量与分布式计算的一点思考 参加比赛和学习知识的对比 最后的感受 趣事 写在前面 我是一个之前PhD做分布式计算、虚拟机调度，毕业之后年初才转ML的家伙，自恃有点学习开发能力和混迹ICPC竞赛的底子，对数据还有些敏感度，有那么几个可以跟着学习的人，斗胆在5月底开始利用业余时间玩一玩。 最后的成绩是预赛58名，队名robust（预赛结束前一周还混迹在前15名
集群部署在 k8s 上，告警使用 Prometheus + alertManager + prometheusManager，helm 方式部署。
译者 | 阿尔法计算生（个人微信：ixci001） 摘要 卷积神经网络使计算机视觉领域发生了革命性的变化。本文探讨了CNNs的一个典型应用：利用卷积网络来预测股票价格的变动，即利用卷积网络来预测过去价
它类似于 SQL 的语言，但是PromQL表现力非常丰富，并且内置函数很多，在日常数据可视化以及 rule 告警中都会使用到它。
HPA 是 Kubernetes 中横向伸缩的实现，里面有很多可以借鉴的思想，比如延迟队列、时间序列窗口、变更事件机制、稳定性考量等关键机制， 让我们一起来学习下大佬们的关键实现。
传说中的春运抢票，是一项对手眼协调速度、徒手计算机操作速度、奇特图形辨识速度等个人身体能力，对计算机配置、网速、网络稳定性等硬件基础设施条件，对地区经济发展、交通运输水平等宏观经济背景，以及运气等不确定因素的综合比拼。
原作者：Bane Radulovic 译者： 魏兴华 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 When will my rebalance complete “磁盘组的rebalance什么时候能完成？”，这个问题我经常被问到，但是如果你期望我给出一个具体的数值，那么你会失望，毕竟ASM本身已经给你提供了一个估算值（GV$ASM_OPERATION.EST_MINUTES），其实你想知道的是rebalance完成的精确的时间。虽然我不能给你一个精确的时间，但是我可以给你一些rebalance的
Malignent Lymphoma （ML）恶性淋巴瘤是最常见的血液系统恶性肿瘤之一。
在许多任务中我们会用可获得的海量数据来训练深度网络，那么在实际训练中我们怎样可以快速确定应该使用哪些数据呢？像主动学习(active learning)和核心集选择(core-set selection)之类的数据选择方法是确定训练数据的强大手段，但是这些方法计算花销大且难以大规模使用。
jmeter是基于java语言的压力测试工具，除了通过命令来执行压测脚本，还提供图形界面功能。用户在图形界面中可以设置“测试计划”、“线程组”、“取样器”、“逻辑控制器”、“定时器”、“配置项”、“断言”、“变量”、“观察结果树”、“结果报表”、“结果图”。一开始接触这个工具时就感觉好多名词，记一遍忘一遍，忘一遍再记一遍。为了理清思路，我们可以从测试用例四大要素：条件、输入、执行、预期结果，来理解这些组件。先准备好条件和输入，然后执行测试，当实际结果与预期结果一致时，测试用例通过。正所谓万变不离其宗。
用过zabbix的人应该知道，一个zabbix服务器可能存在多个group（组），一个group下又可能存在多个host（主机），每个host下又可能有多个application（应用），每个application下有可能有多个item（监控项）。假设你要在grafana上看某个监控项的实时数据，就需要在grafana上配置该监控项的panel，那么这样一来可能会存在很多个监控项，比如我管的一台zabbix server上光一个host下监控项就有几百个，如果这几百个监控项每个都在grafana上配置一个panel，这绝对是一个非常折磨人的工作。还好grafana提供了一个template的功能，允许动态的修改panel中的参数，这样panel显示的内容也会随着参数的变化而变化。
你好，我们现在正好遇到一个spark的问题。 在mysql库中有2.5kw网吧轨迹数据， 需要计算同行关系:计算两人在相同网吧十分钟前后上下网三次及以上 (如:a和b在19号十分钟前后出现在了A网吧，又在21号十分钟前后出现在了B网吧， 再在22号十分钟前后出现在了D网吧) 就需要保留他们的身份ID和一起上下网的次数。 2.5kw轨迹中有8k+网吧请问有什么思路吗？ 如果flink有更好的处理方式也可以。 使用用一个mysql的连接器，但是这东西需要配置一个分区列。 直接用的网吧编号。这样会分8000多分区(而且后面的逻辑也没有用到这个分区列)， 是不是有问题？今天测试了一下。 两个网吧，3w多数据，两个小时没跑完。。 (我们是先用连接器抽出数据，按照网吧分组计算单次然后聚合筛选3次及以上的) 网吧数据从几条到几万条不等。
我们在日常生活中做出决定时，总会在心里提前打个“小算盘“——估算一下概率值P，研究者做某项检测，根据概率值P，得出最终的结果；资本家做投资，根据以往数据的统计分布，估算P值，得出最终的决策等等。P值在潜移默化地影响着我们的生活，那么有没有想过我们所依赖的P值到底可靠吗？
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL，允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形，也可以显示为表格数据，或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
MarketsAndMarkets在去年的一份报告中，预测IT运营分析（ITOA）市场将从2015年的21.7亿美元增长到2020年的9.79亿美元，2015年至2020年的年复合增长率（CAGR）为35.2％。这再加上每GB硬盘的成本下降（如下图所示）和数据收集技术的成熟，似乎在度量收集方面产生了“军备竞赛”。
http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/19977839
最近看到了我在Github上写的rabbitmq-examples陆续被人star了，就想着写个rocketmq-examples。对rabbitmq感兴趣的小伙伴可以看我之前的文章。下面把RocketMQ的各个特性简单介绍一下，这样在用的时候心里也更有把握
PromeQL是prometheus内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在prometheus的日常应用当中，包括数据查询，可视化，告警处理当中，grafana绘图就是利用了prometheus里面的PromQL的功能
Metrics本来是一个Java库, 捕获JVM和应用程序级指标。也就是说可以获得代码级别的数据指标，比如方法调用了多少次之类。
在进行业务开发时,可能经常需要根据累计的样本数据，进行判断；并根据判断的结果进行相关的处理。
性能测试执行 3.1并发负载测试执行 我们采用二分逼近法来寻找并发负载测试的拐点，持续运行10分钟，如果测试错误百分比在5%以内（含5%）认为测试正常，否则认为测试出现异常。设置通过的最小值与失败最大值之间差值 (精度) 为<=15。 1）打开第1节搭建好的ebusiness_login.jmx。 2）运行，保证接口测试正确 3）去掉Debug Sampler 4）关闭JMeter图形界面。 5）在ebussine_login.jmx目录下打开命令行工具。 6）运行
大家好，这里是 NewBeeNLP。之前我们分享了详解各种LLM系列｜LLaMA 1 模型架构、预训练、部署优化特点总结
经过2023年的发展，大语言模型展示出了非常大的潜力，训练越来越大的模型成为有效性评估的一个关键指标，论文《A Comparative Analysis of Fine-Tuned LLMs and Few-Shot Learning of LLMs for Financial Sentiment Analysis》中，作者全面分析了微调大语言模型(llm)及其在金融情绪分析中的零样本和少样本的能力。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 标题：Order Flow, Technical Analysis And Neural Network: Predicting Short-term Direction Of Futures Contract 来源：te
爬虫或业务场景运行中经常会出现丢数据的情况，可能随机丢一分钟，或者丢几十分钟，完全没有规律，如果想用上一个有效值来补全的话单纯用lag函数无法实现
行程指用户在一定时间内，连续的、不间断的驾驶车辆进行移动行为。根据停车时间超过15分钟划分行程。驾驶行程采样指的是从一份数据里面取部分数据，这部分数据作为驾驶行程数据的样本。
CronTrigger通常比SimpleTrigger更有用，如果你需要一个基于类似日历的概念重复出现的工作调度计划，而不是SimpleTrigger的精确指定时间间隔。使用CronTrigger，你可以指定任务触发的时间表，例如“每周五中午”或“每个工作日和上午9:30”，甚至“每周一至周五上午9:00至10点之间每5分钟”和1月份的星期五”。即使如此，和SimpleTrigger一样，CronTrigger有一个startTime，它指定何时生效，以及一个（可选的）endTime，用于指定何时停止任务调度。
–> 返回专栏总目录 <– 代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
在性能测试中，有时需要模拟一种实际生产中经常出现的情况，即：从某个值开始不断增加压力，直至达到某个值，然后持续运行一段时间，然后继续加压达到某个值持续运行，如此循环直到达到预期的峰值，运行一段时间。
大学第一年的学业成就对于让学生走上通往长期学业和人生成功的道路至关重要，但人们对塑造大学早期学业成就的因素知之甚少。鉴于睡眠在学习和记忆中发挥的重要作用，我们在此扩展了这项工作，以评估夜间睡眠时长是否可以预测期末平均绩点(GPA)的变化。来自三所独立大学的一年级学生在他们的五项研究中提供了在冬春季学期前一个月的睡眠活动记录仪。研究结果表明，较长的早期夜间总睡眠时间预示着较高的期末GPA，即使在控制了上学期的GPA和日间睡眠后，这种效应仍然存在。具体来说，在学期初期每晚平均睡眠时间每增加一个小时，期末GPA就会增加0.07。使用睡眠阈值进行的敏感性分析也显示，与前一学期的GPA相比，每晚睡眠不足6 h是睡眠对期末GPA从有益转变为有害的时间段。值得注意的是，与GPA之间的预测性关系仅针对夜间总睡眠时长，而非睡眠的其他标志物，如学生夜间睡眠时间窗口的中点或就寝时间变异性。这些来自五项研究的发现确立了夜间睡眠时间是学业成功的一个重要因素，并强调了在大学第一年的形成期测试早期学期总睡眠时间干预的潜在价值。
Prometheus 中的一些关键设计，比如注重标准和生态、监控目标动态发现机制、PromQL等。
导读：本文详细讲述Oracle 12c 在2小时内完成一张14亿条记录的表结构字段类型变更的过程，希望可以帮到工作中的大家，如有任何疑问，欢迎在本文的评论区交流讨论。
天上掉钱了！都是红色的毛爷爷！同学们拿着盆跑到操场上接钱，当然谁的盆大谁接到钱的可能性就越大。
【新智元导读】如果您是一家企业或机构的 CEO，承担着为股东创造价值的重任，已经预感到 AI 时代将发生重大变化，但对机器学习、深度学习、图像识别这些名词还不太清楚，那么您至少应该了解本文提到的 5 件事情。 Shelly Palmer 是战略咨询公司 The Palmer Group 的 CEO，他对 AI 时代企业转型或产业升级所面临的阵痛有较为深入的了解。在他的博客中，高屋建瓴地指出了 5 点企业 CEO 应特别注意的事项—— 机器学习、AI、认知计算、自然语言理解、图像识别、模式识别……这些近年来流
但是仍然是有部分学徒迟迟不肯开始，觉得单细胞过于复杂，为了最大化激励大家行动起来，我们甚至承诺大家只需放开手分享，提供带有数据集的文献，我们直接帮忙写代码，让学徒们去理解和解读。手把手教学
上篇文章【第04期：Prometheus 数据采集（三）】介绍了 Prometheus 数据采集流程，本文开始将介绍 Prometheus 数据查询。本文会介绍数据查询的基本使用。
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