avc在微观经济学意为：平均可变成本(average variable cost,avc) 短期平均成本又可分为平均固定成本(average fixed cost)和平均可变成本(average variable cost) .
本文作者：allenxguo，腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标，常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载：是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程：使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程：正在等待某些 IO 访问，一般是和硬件交互，不可被打断（不可被打断的原因是为了保护系统数据一致，防止数据读取错误） 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态，如下： PID USER
其实关于“因果推断”的疑惑在我的本科阶段就埋下了种子。我相信几乎所有上过计量或者统计的同学，上课的课件里一定会有一句：Correlation is not causation（相关性不是因果性），仿佛先给你打好预防针：我给你讲的是“相关”，你别当“因果”。其实我当时是困惑的：“那因果性是个啥？因果性和相关性这俩又是啥关系？”但我没有深究为什么，只想着做做题应付考试就好，但自那时起这些疑问似乎成为了一个心结，被封存在长时记忆里，却经常蠢蠢欲动。直到六七年后，我开始重新认真思考这个问题。一次偶然，我在“因果推断”的书籍里发现了一个简单的而又绝妙的推导，我不禁拍案叫绝（是真的拍，拍掉了我的煎饼果子），因为它恰好回答了这个问题。我想通过这篇文章分享这个推导过程，希望能让各位读者也感受到“因果推断”这个领域的奇思妙想。
目标检测论文中出现过很多容易混淆的评价指标，比如FLOPS、FLOPs、 GFLOPS，包括最基本的AP、mAP这些定义，索性将这些基本概念搞清楚，做个总结。
本文是对开源监控工具Ganglia使用的RRD数据库的一个简单介绍，此外还有一些有关RRDTool的基本操作。
异常值检测各个领域的关键任务之一。PyOD是Python Outlier Detection的缩写，可以简化多变量数据集中识别异常值的过程。在本文中，我们将介绍PyOD包，并通过实际给出详细的代码示例
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习，我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下，在学这个专栏前，你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？我想你的答案，可能不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN（Not a Number）转换为整数类型引起的。在本篇文章中，我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
什么是好用的代码呢？其实就是代码质量比较高，如何评价代码质量的高低呢？最常用的、最重要的评价标准，就是代码的可维护性、可读性、可扩展性、灵活性、简洁性、可复用性、可测试性。
遇到性能问题怎么分析定位？这个问题太难回答了，各种底层环境、依赖系统、业务场景，怎么可能有统一的答案。于是产生了各种分析性能问题的“流派”。两个典型的 ANTI-METHODOLOGIES：
你是否曾将一篇冗长的文档归纳为一个小的段落？你用了多长时间呢？手动归纳总结耗费时间、枯燥乏味。文本自动摘要可以克服此类难题，帮你轻松归纳出一篇文章的中心思想。
数据库往往是系统中的性能瓶颈，所以通常在系统设计中会引入各种各样的缓存机制，以避免频繁访问数据库。另外，数据库由于其重要性，高可用要求也是避免不了的，因为一旦数据库挂了基本上整个系统也就不能使用了。
Excel是一个功能强大的电子表格软件，它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员，掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中，我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
08:26am up 7 min, 2 users, load average: 0.17, 0.16, 0.12
它不仅是Python中使用最多的第三方库，而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
黑话是群体搞出来，在某种群体内部流通，从而体现出群体特征的各种特别的词汇和独特含义的词。作为内卷人，那必须也要顺应潮流，及时掌握互联网圈的各种缩写和特殊词汇的含义，从而能够迅速的把自己装扮成“圈里人”。
mpstat： mpstat 不但能查看所有CPU的平均信息，还能查看指定CPU的信息。
实际上，标准的Python中，用列表保存数组的值。由于列表中的元素是任意的对象，所以列表中list保存的是对象的指针。虽然在Python编程中隐去了指针的概念， 但是数组有指针，Python的列表list其实就是数组。这样如果我们要保存一个简单的数组 [0,1,2],就需要有3个指针和3个整数对象，这样对于Python来说是非常不经济 的，浪费了内存和计算时间。
android文件众多，根据名称来辨别用途很重要，因此命名要规范 这篇文章可参考：Android 命名规范 （提高代码可以读性） 刚接触android的时候，命名都是按照拼音来，所以有的时候想看懂命名的那个控件什么是什么用的，就要读一遍甚至好几遍才知道，这样的话，在代码的审查和修改过程中就会浪费不少不必要的时间。如果就是我一个人开发，一个人维护的话还好，可是如果一个项目是团队分工合作，这样让你的同事去看你的代码就更加吃力了，因为大家之间的编程方式不一样，所以，在开发过程中，命名规范统一尤为重要，最好是团队中
每个特征的标准化：(原数据 - 特征平均值) / 标准差。 得到的就是特征平均值为0，标准差为1
经过前面的学习，我们知道一个 task 有如下几种状态，但用top时往往会以缩写的形式展现，这里我们总结下。
进程管理经常用到的工具有：top、htop、glances、dstat，下面一一介绍。
本文基于以下教程： http://www.runoob.com/python3/python3-stdlib.html
本文的案例讲解的是机器学习中一个重要问题：回归问题，它预测的是一个连续值而不是离散的标签。
最近发现自己记忆力严重下滑，很多sql命令，linux命令都记不住，特别是linux命令，很多命令参数很多，一段时间不用，再去使用就需要从网上重查了，很烦人，为此花了一些时间把之前笔记中的Linux命令给整理了一下，汇总出30个常用的分享出来，下次再想不起来直接看这篇文章就行了。
uptime $ uptime 11:50:22 up 112 days, 23:58, 1 user, load average: 0.00, 0.00, 0.00 该命令可以大致的看出计算机的整体负载情况，load average 后的数字分别表示计算机在 1min、5min、15min 内的平均负载。 dmesg | tail $ dmesg | tail [9763086.775830] [UFW BLOCK] IN=eth0 OUT= MAC=52:54:00:32:21:01:fe:ee:f
作为系统管理员，你可能经常会（在某个时候）需要查看系统中有哪些用户正在活动。有些时候，你甚至需要知道他（她）们正在做什么。本文为我们总结了4种查看系统用户信息（通过编号（ID））的方法。
CPU 过高、Full GC次数过多、内存使用过多、硬盘空间不足等问题，都会带来系统突然运行缓慢的问题，也是面试特别容易被问到的，下面针对系统运行缓慢等问题进行展开。
本篇文章将总结时间序列预测方法，并将所有方法分类介绍并提供相应的python代码示例，以下是本文将要介绍的方法列表：
在数据增强、蒸馏剪枝下ERNIE3.0模型性能提升 项目链接： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4436131?contributi
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本章将介绍以下命令： ps : 显示当前所有进程的运行情况。 top : 实时显示当前所有任务的资源占用情况。 jobs : 列出所有活动作业的状态信息。 bg : 设置在后台中运行作业。 fg : 设置在前台中运行作业。 kill : 发送信号给某个进程。 killall : 杀死指定名字的进程。 shutdown : 关机或重启系统。 一、进程如何工作 父进程创建子进程 一个程序的运行可以触发其它程序的运行。 进程的有序进行 内核会保存每个进程的信息以便确保任务有序进行。 比如，每个进程
上期我们一起学习了全卷积神经网络FCN，今天我们看下目标检测中的评价指标都有哪些？
参考资料：https://help.salesforce.com/articleView?id=managing_duplicates_overview.htm Salesforce 很重要的一个平台
在Python中，规定了一种定义函数的格式，下面的举例就是一个函数，以这个函数为例来说明定义函数的格式和调用函数的方法。
数据分析/挖掘是以概率论、线性代数、统计学、信息论为基础，根据之前接触到的数据挖掘流程，可定义为：数据准备-->数据探索--> 数据预处理-->特征工程-->模型建立-->模型评估，其中数据探索、数据预处理、特征工程针对某一属性同时进行。
作为一个测试工程师，可能我们并不需要像运维人员那样时时刻刻去关注系统的运行情况，但是对于一些查看系统运行情况，以及性能情况的命令，我们还是需要了解并掌握的，本文就来给大家介绍一下Linux系统重非常重要的top命令。
###英文图纸标题栏的一些资料 英文工程图纸的右下边是标题栏（相当于我们的标题栏和部分技术要求），其中有图纸名称（TILE）设计者（DRAWN）审查者（CHECKED）材料（MATERIAL）日期（DATE）比例（SCALE）热处理（HEAT TREATMENT）和其它一些要求，如：
一亿行挑战（1BRC）是一项有趣的探索，旨在了解现代Java在从文本文件中聚合十亿行数据方面的极限。拿起你的（虚拟）线程，使用SIMD，优化你的GC，或者尝试其他任何技巧，创建解决此任务的最快实现！
温馨提示，动图已压缩，流量党放心查看。CPU方面内容不多，我们顺便学点命令。本篇是《荒岛余生》系列第二篇，垂直观测CPU。其余参见：
读取文件节点/proc/loadavg，分别是1min/5min/15min内CPU的负载情况。 读取方式的代码示例：
保险费率制定中的风险敞口可以看作是审查数据的问题（在我的数据集中，风险敞口始终小于1，因为观察结果是合同，而不是保单持有人），利息变量是未观察到的变量，因为我们必须为保险合同定价一年（整年）的保险期。因此，我们必须对保险索赔的年度频率进行建模。
文本摘要任务中最常用的评价方法是ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)。ROUGE受到了机器翻译自动评价方法BLEU的启发，不同之处在于，采用召回率来作为指标。基本思想是将模型生成的摘要与参考摘要的n元组贡献统计量作为评判依据。
yield from 后面需要加的是可迭代对象，它可以是普通的可迭代对象，也可以是迭代器，甚至是生成器。
目的：对生产环境RocketMQ集群进行性能测试,该集群4主4从。 过程：线程数1、线程数10、线程数30、线程数60、线程数100、线程数150、线程数200对消息大小为1K、3K；队列为8个、16个分别进行测试。 结果：其中最大TPS为12.6万，最小TPS为3.6万。
使用Telegraf+Grafana监控Microsoft SQLServer数据库
平均负载指单位时间内系统，系统处于 可运行状态 和 不可中断状态 的平均进程数，也就是平均活跃
「声明：此实践来自于 R2RT大神博客中的 RNN in Tensorflow 的两篇教程之一，版权归 R2RT 所有，不妥删。这里渣翻译主要是为了自己理解学习，且后面训练的结果有些不太一样，有些内容也没详细翻译。感谢 R2RT 以及评论中的一些大神对于概率算法的的解释。」
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