首先利用Python把HTTP接口封装成Python接口，接着把这些Python接口组装成一个个的关键字，再把关键字组装成测试用例，而测试数据则通过YAML文件进行统一管理，然后再通过Pytest测试执行器来运行这些脚本...在 core/result_base.py 下，定义了一个空类 ResultBase ，该类主要用于自定义关键字返回结果。...()["msg"] result.response = res """` 在多流程的业务场景测试下，通过自定义期望保存的返回数据值，以便更好的进行断言。...在某些情况下，比如测试一个充值接口的时候，在充值后可能需要调用查询接口得到最新账户余额，来判断查询结果与预期结果是否一致，那么可以这样来进行测试： 1, 首先，可以把 充值-查询 的操作封装为一个关键字...，在这个关键字中依次调用充值和查询的接口，并可以自定义关键字的返回结果。
HPA不适用于无法缩放的对象，例如DaemonSet。...对于自定义指标，将使用 custom.metrics.k8s.io API。它由其他度量指标方案厂商的“适配器（Adapter）” API 服务器提供。...检查你的指标管道以查看是否有可用的 Kubernetes 指标适配器。 对于外部指标，将使用 external.metrics.k8s.io API。可能由上面的自定义指标适配器提供。...Metrics Server 供 Dashboard 等其他组件使用，是一个扩展的 APIServer，依赖于 API Aggregator。...HPA扩缩容算法 从最基本的角度来看，Pod 水平自动扩缩控制器根据当前指标和期望指标来计算扩缩比例。
CRD 首先我们需要知道第一个概念就是 CRD(Custom Resource Define)，自定义资源定义，顾名思义就是使用者可以通过 CRD 来创建自定义的资源。...发现资源的实际状态和期望状态有偏差之后，会触发相应 Controller 注册的 Event Handler，让它们去根据资源本身的特点进行调整。...Operator 所以，我们可以简单的理解为 Operator = CRD + Controller 也就是说自定义资源加自定义控制器就是 Operator，使用它我们不仅可以自定义我们想要的资源，还可以通过我们想要的逻辑和方式对它进行操作...编码 首先明确一下我们的目标，我们的目标是创建一个 CRD 和 Controller 来体验一下 Operator。...SetupWithManager：添加了一个监控 Watches 方法的第一个参数就是监控的对象类型，第二个参数就是 handler。
NeuralProphet是一个python库，用于基于神经网络对时间序列数据进行建模。它建立在PyTorch之上，并受到Facebook Prophet和AR-Net库的极大启发。...） 自定义损失和指标 具有前馈神经网络的可配置非线性层， 等等 项目维护者 基于该项目的GitHub页面，该项目的主要维护者是斯坦福大学的Oskar Triebe，Facebook和莫纳什大学的合作。...[live] 我建议创建一个新环境（conda或venv），并从新环境安装NeuralProphet软件包，让安装程序处理所有依赖项（它具有Pandas，Jupyter Notebook，PyTorch...NeuralProphet对象期望时间序列数据具有一个名为ds的日期列，而我们希望将其预测为y。...，包括有关某些参数的其他信息。
前言 pandas 中有一个让人捉摸不透的警告： 有人说，你用了"链式赋值操作"，你应该： 事实上，这样子也会出来警告： 警告信息真的让人无语。...今天我们换一个角度，尝试成为 pandas 作者，看看当时作者到底遇到了什么样的难题，使得他做出这样子设计。 为什么我不把文章发布在 pandas 专栏中？...行2：语法 对象[切片范围] 这不也是一种数据筛选的方式吗？我们自定义的类也能有这样子的语法支持吗？ ---- 魔法方法 从对象的角度来说，它只不过是数据与函数的结合体。...但不出意外的话，很快就会出意外！ ---- 陷阱 许多初学者以为，索引赋值操作会执行2个步骤( 错误理解 )： 执行等号左边的筛选操作。...但我们却期望 f1 被更新 此时，pandas 的作者有点绝望了。因为这是 python 的机制，他无法改变。唯一能做的，就是做一个警告，用于提醒用户。 此时他灵机一动，想到了一个简单可行的机制。
Object自定义指标或外部自定义指标：通常是一个数值，需要容器应用以某种方式提供，例如通过HTTP URL“/metrics”提供，或者使用外部服务提供的指标采集URL。...Metrics Server将采集到的Pod性能指标数据通过聚合API（Aggregated API）如metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io和external.metrics.k8s.io...可以将metrics中的type（指标类型）设置为以下三种，可以设置一个或多个组合，如下所述。 （1）Resource：基于资源的指标值，可以设置的资源为CPU和内存。...Pods类型和Object类型都属于自定义指标类型，指标的数据通常需要搭建自定义Metrics Server和监控工具进行采集和处理。...这时，就可以在metrics参数部分设置type为External来设置自定义指标，然后就可以通过API“external.metrics.k8s.io”查询指标数据了。
要支持优雅退出比较麻烦的话，用 preStop 实现优雅退出是一个非常好的方式 preStop 的定义位置：https://github.com/kubernetes/api/blob/master/core...HPA 的扩缩容算法为： 期望副本数 = ceil[当前副本数 * ( 当前指标 / 目标指标 )] 从上面的参数可以看到： 只要「当前指标」超过了目标指标，就一定会发生扩容。...对于 K8s 1.18+，HPA 通过 spec.behavior 提供了多种控制扩缩容行为的参数，后面会具体介绍。 3. HPA 的期望值设成多少合适 这个需要针对每个服务的具体情况，具体分析。...对 kubernetes 1.18+，可以直接使用 HPA 的 behavior.scaleDown 和 behavior.scaleUp 两个参数，控制每次扩缩容的最多 pod 数量或者比例。...节点亲和性 如果你使用的是 aws，那 aws 有一些自定义的节点标签： eks.amazonaws.com/nodegroup: aws eks 节点组的名称，同一个节点组使用同样的 aws ec2
很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库）都依赖于Numpy库； 2、Scipy包用于科学计算，提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块，其功能包含有最优化、线性代数、...积分、插值、拟合、信号处理和图像处理以及其他科学工程中常用的计算； 3、Pandas用于管理数据集，强大、灵活的数据分析和探索工具，其带有丰富的数据处理函数，支持序列分析功能，支持灵活处理缺失数据等；...● Pandas基本的数据结构是Series和DataFrame； ● Series就是序列，类似一维数组； ● DataFrame相当于一张二维的表格，类似二维数组，它的每一列都是一个Series；...● 为了定位Series中的元素，Pandas提供了Index对象，每个Series都会带有一个对应的Index，用来标记不用的元素； ● DataFrame相当于多个带有同样Index的Series的组合...Datawhale优秀回答者：追风者 解释1 bias 偏差 ：模型的期望（或平均）预测和正确值之间的差别； variance 方差 ：模型之间的多个拟合预测之间的偏离程度。
2 工作原理 在机器人技术和自动化领域，控制回路（Control Loop）是一个非终止回路，用于调节系统状态。...一个控制器至少追踪一种类型的 Kubernetes 资源。这些对象有一个代表期望状态的spec字段。 该资源的控制器负责确保其当前状态接近期望状态。...那一个控制器包含哪些组件那？进而我们可以实现一个自定义的控制器。 控制器有两个主要组件：Informer/SharedInformer 和 Workqueue。...社区提供了一个示例controller -- sample-controller 。大家可以参阅学习。 编写一个自定义控制器，我们需要注意另外一个参数：resyncPeriod。...作用于Namespace上，限定一个Namespace里的各类资源的使用总额。
就好比如，一个湿度控制器只关心用户输入的期望湿度并将房间调整到这个湿度，而一个温度控制器只关心输入的期望温度并去调整室内温度。...在Workqueue中，有三个主要部分：一个主queue用于给Controller取出key，一个dirty set用于存放“脏key”，以及一个processing set用于存放“正在处理的key”...在此之前，先介绍一下controller-runtime库： controller-runtime是由Kubebuilder和Operator-SDK提供的，用于使用户更方便地自定义Controller...与此同时，client-go是由K8s官方提供的、用于与K8s集群打交道的client端，提供了用户自定义Controller的接口。...controller-runtime在client-go的基础上，针对常见的应用场景实现了部分接口，并且对低层接口做了一定包装，提供了更高层的API，使得用户自定义Controller的工作更加轻松。
文档中也描述了抓取的API路径和方法, 另外所有的度量值分类都在Metrics List文档中有详细描述: https://avinetworks.com/docs/20.1/metrics-list/...#vmware-metrics 关于HPA: 查询HPA文档, 发现HPA V1并不支持自定义度量值, 只能通过Metrics-Server提供的CPU / Men使用率来做水平扩缩策略....但文档中有提到HPA V2beta2可以支持custom.metrics & external.metrics....配置环节 找一个你喜欢的Web应用发布成Ingress, SVC Type LB也行....这些文章大多会提供一个Demo App, 该Demo App自己提供度量值然后被Prometheus抓取, 逻辑跟本文一样, 通过Adaptor提供API在被HPA查询到.
1.1.2 引入了一个新的 API，用于注册用户定义的自定义风险和性能指标。我们还使得在不计算任何指标的情况下运行回测成为可能，以改善调试算法时的反馈循环。 有关更多信息，请参阅 Metrics。...1.1.2 引入了一个新的 API，用于注册用户定义的自定义风险和性能指标。我们还使得在不计算任何指标的情况下运行回测成为可能，以改善调试算法的反馈循环。 更多信息，请参阅 Metrics。...1.1.2 引入了一个新的 API，用于注册用户定义的自定义风险和性能指标。我们还使得在不计算任何指标的情况下运行回测成为可能，以改善调试算法时的反馈循环。 有关更多信息，请参阅 Metrics。...1.1.2 版本引入了一个新的 API，用于注册用户定义的自定义风险和性能指标。我们还使得在不计算任何指标的情况下运行回测成为可能，以改善调试算法时的反馈循环。 更多信息，请参阅 Metrics。...修复了一个错误，该错误会导致如果将用户自定义的analyze函数作为关键字参数传递给TradingAlgorithm，则不会被调用（819）。
在 GitHub 上，作者 Nomi（专注于计算机视觉与嵌入式技术，也是 tiny-dnn 的原作者）向我们介绍了一个面向 kaggle 数据科学和离线竞赛的实用工具库 nyaggle，可供开发者专用于特征工程与验证...数据科学思维导图 来源：网络 而 nyaggle 就是一个特定于 Kaggle 和离线比赛的实用工具库，它主要作用于四个部分，即：特征工程、模型验证、模型实验以及模型融合，尤其在特征工程和模型验证方面有较强的性能...其中，run_experiment（）正是用于此类交叉验证实验的高级 API，它在指定目录下输出参数、指标、异常预测、测试预测、功能重要性和 Submitting.csv。...对于连续目标 用给定特定分类值的目标期望值和所有训练数据上目标的期望值的混合替换特征。...此类提供了用于时间序列验证策略的低级 API。
比较典型的方案是使用 prometheus 和 prometheus adapter 对接到 kubernetes 的 metrics api。...代表期望 metrics 的值，比如期望每个 pod 的 cpu 使用量为 0.2 core。...参数实现。...与 HorizontalPodAutoscaler 相似的是，Recommender 也是通过 kubernetes 暴露的 metrics api 获取 pod 的实际资源使用，并根据一系列的策略去计算适用于当前...同时，ClusterAutoscaler 提供了 --expander 参数，通过此参数即可指定不同的选择算法，从而影响当存在多个伸缩组模板时，实际去扩容哪一个伸缩组。
一 Pod的扩容和缩容 Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式，手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod...Object自定义指标或外部自定义指标：通常是一个数值，需要容器应用以某种方式提供，例如通过HTTP URL“/metrics”提供，或者使用外部服务提供的指标采集URL。...Metrics Server将采集到的Pod性能指标数据通过聚合API（Aggregated API） 如metrics.k8s.io、 custom.metrics.k8s.io和external.metrics.k8s.io...Pods类型和Object类型都属于自定义指标类型，指标的数据通常需要搭建自定义Metrics Server和监控工具进行采集和处理。...指标数据可以通过API“custom.metrics.k8s.io”进行查询，要求预先启动自定义Metrics Server服务。
4、HPA对应用控制器，发起扩缩容操作，以达到需要的副本数 HPA算法细节 Pod水平自动扩缩容控制器根据当前指标和期望指标来计算扩缩比例。...--horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay 参数（默认为 30s）用于设置 Pod 准备时间， 在此时间内的 Pod 统统被认为未就绪。...--horizontal-pod-autoscaler-cpu-initialization-period 参数（默认为5分钟） 用于设置 Pod 的初始化时间， 在此时间内的 Pod，CPU 资源度量值将不会被采纳...如果任何一个指标无法顺利地计算出扩缩副本数（比如，通过 API 获取指标时出错）， 并且可获取的指标建议缩容，那么本次扩缩会被跳过。...对应 我们创建了一个HPA，metrics监控的是cpu，阈值时40%，使用压测工具ab进行测试 $ ab -c 100 -n 100000 172.24.3.237:80/ This is ApacheBench
我们的第70篇原创 作者：Ryoko 编辑：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 今天我们聊一个matplotlib绘图问题，就是关于如何对坐标轴标签（常见的x轴标签）按照自定义的顺序走。...核心是第1个参数，可以简单理解为它就是你期望的坐标轴标签顺序。 ? 指定顺序 如果遇到标签较多的情况，我们已知期望顺序列表但是人均排序似乎有点累，这里可以用列表位置索引帮我们快速找到期望顺序。...绘图结果 由于忘记了 matplotlib 和 pandas 之间有着很好的兼容性，笔者一开始打算先得到需求顺序的 x = ['大专', '本科', '硕士', '博士'] 和 y = [ 具体的值 ]...利用 CategoricalDtype 自定义顺序 CategoricalDtype 是 pandas 中一种用于处理【类别】的数据类型，可以指定类别是否有序。...from pandas.api.types import CategoricalDtype grp = df.groupby('学历要求')['平均工资'].mean().reset_index()
常见的统计分析方法 import numpy as np import scipy.stats as spss import pandas as pd 鸢尾花数据集 https://github.com...的方差没有显著性差异，即p>0.05 # 非参数检验，对于数据的分布没有要求 stat, p_value = spss.levene(v1,v2) # 要求数据服从正态分布 stat, p_value...三个物种间的sepal_width有差异 stat, p_value = spss.f_oneway(v1, v2, v3) 也可以使用statsmodels中的函数，结果一致 from statsmodels.formula.api...对于大样本，且频数表中每个单元格的期望频数都比较大（一般要求大于 5），可以不进行连续性校正。...如果观察总例数 n 小于 40，或者频数表里的某个期望频数很小（小于 1），则需要使用 Fisher 精确概率检验 spss.fisher_exact这个函数的输入只能是2X2的二维列联表,R中的fisher.test
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