其次,注册outlook软件的COM服务,只有注册这种服务之后,才可以通过这种方法打开;
活动介绍 TMQ第四十二期在线沙龙分享活动圆满结束啦! 本次分享的主题:Android App质量监控及工具应用实战 共有238位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗? 请往下看吧! 嘉宾
随着iOS16系统的正式推出,用户升级到iOS的量级也在不断增加,最近一段时间有用户反馈在iOS16系统上播放视频、音频有明显的发热和卡顿。所以我们也把iOS16的性能测试提到了日程上了,但是由于我们之前使用的性能测试工具已经无法支撑日常工作了。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript,
在做性能监控的时候,如果能把监控的CPU和内存增长变化用图表展示出来会比较直观,花了点时间用Python实现了下,来看下怎么用Python绘制Android CPU和内存变化曲线,生成增长曲线图表的PNG图片。
近期在使用python写一套模拟API请求的监控项目,考虑数据可视化这方面就采用grafana来呈现,下面来看看怎么弄。
作者 :sileng 前言 近年来,机器学习领域取得了突破性的发展,越来越多的应用场景受益于此,也取得突破。机器学习善于解决重复性,有规律的的问题,而运维的某些业务场景也恰是被枯燥的、重复性的工作所堆积。为此作者尝试使用机器学习的方法来解决运维场景下的某些问题,记录此文。 机器学习与平时编程解决问题的区别 我们平时编程解决问题,主要是基于规则,而通过机器学习来解决问题是通过建立模型。 1、基于规则 我们通过经验或者智慧,主动发掘可以解决问题的规则(也许就是一条条if语句),然后将许多规则结合在一起形
本文主要介绍了一种基于机器学习的秒级监控指标异常检测方法,该方法利用历史数据构建正常指标曲线,并基于该曲线分析异常点,从而快速发现异常情况。在实践过程中,该方法在 10 秒内可以发现异常,并能够准确识别异常类型,方便运维人员及时进行处理。
树莓派加上温度传感器实现室内温度监控。可用于家庭,轿车,工业,农业 等许多方面。可做温度预警,自动降温等操作。各位小伙伴可自行脑补发挥。
我是蛮三刀把刀,目前为后台开发工程师。主要关注后台开发,网络安全,Python爬虫等技术。
随着科技的不断发展,自动化交易成为了投资者们追逐的一种高效、智能的投资方式。Python作为一种简洁、灵活且功能强大的编程语言,被广泛应用于自动化交易领域。本文将介绍如何使用Python进行自动化交易,并提供一些示例代码。
一个优秀的模型上线报告以及一个优秀的上线后模型监控报表,在我们日常风控建模中是非常的常用并且有用的,今天这个话题就来和大家聊聊怎么去制作优秀的模型上线报告以及上线后的模型监控报表,主要聊聊思路,先要有一个全局的感受,具体实现放在下一期吧。以下内容均基于自己浅薄的经历提炼的,如有纰漏,欢迎指正或补充哦,欢迎交流~
原文链接https://indico.io/blog/python-deep-learning-frameworks-reviewed/ 麦迪逊月 - 2017年1月31日 ---- 我最近偶然发现了我在“神经网络的最佳python库”这个主题的一个旧的数据科学堆栈交换的答案,它让我深感python深度学习生态系统在过去的两年半内的快速发展。我在2014年七月推荐的一个库pylearn2,现在已经不再被积极地开发和维护,并且一大批深度学习的库已经占据它的位置。其实每一个库都有它的优势和弱点。我们已经使
PLAXIS 2D/3D程序是由荷兰PLAXIS B.V.公司推出的一系列功能强大的通用岩土有限元计算软件,已广泛应用于各种复杂岩土工程项目的有限元分析中,如:大型基坑与周边环境相互影响、盾构隧道施工与周边既有建筑物相互作用、大型桩筏基础(桥桩基础)与邻近基坑的相互影响、板桩码头应力变形分析、库水位骤升骤降对坝体稳定性的影响、软土地基固结排水分析、基坑降水渗流分析及完全流固耦合分析、建筑物自由振动及地震荷载作用下的动力分析、边坡开挖及加固后稳定性分析等等。
ElasticSearch是一款开源的分布式搜索分析引擎,它可以提供近实时(Near Real Time)的分布式存储/搜索/分析引擎服务。
在软件开发领域,Go语言和Python都是备受推崇的高级编程语言,它们各自具有独特的优势和适用场景。Go语言以其简洁、高效的特性而闻名,而Python则因其简单易学、灵活多样的语法而备受青睐。本文将探讨Go语言与Python的优势,并分析它们在不同场景下的适用性。
孟凡杰,腾讯云容器技术专家,FinOps产品研发负责人。 余宇飞,腾讯云专家工程师,专注云原生可观测性、成本优化等领域,Crane 核心开发者,现负责 Crane 资源预测、推荐落地、运营平台建设等相关工作。 背景 在《Effective HPA:预测未来的弹性伸缩产品》 一文中,我们提到原生HPA并不完美。基于阈值被动响应机制的滞后性与众多应用冷启动慢等原因导致很大一部分应用无法安心配置弹性。 基于DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)算法的预测机制,Crane确保在
闭关几个月后,其实早有继续码文章的打算,先后写了一下核函数与神经网络的一些思考、文本预处理tricks、不均衡文本分类问题、多标签分类问题、tensorflow常用tricks、噪声对比估算与负采样等文章,结果全都半途而废,写了一半然后各种原因丢掉了就不想再接着写。结果电脑里稿子攒了好多,却让订阅号空了这么久。今天终于下定决心必须要码一篇了,下午临时决定写一篇神经网络调参的文章,嗯,就是这一篇啦。
准备学习编程前,你一定会打开电脑搜索一下“先学Python还是先学Java?”扑面而来的是海量回答。如果你问一名Java程序员,肯定会建议你先学Java,因为他们认为Python像个乳臭未干的黄毛小子。但如果你问Python程序员,可能会得到一个完全相反的答案,他们认为Java是刻板啰嗦的老大爷,而人生苦短,我用Python。
引导语 数据分析中,我们常常有下面几种分群方式: 基础属性类:年龄、性别、城市、学历、用于首次来源 特点: 基本是不变化的,虽然年龄、城市等也会发生变化,但本质上我们是将其作为一个用户固定属性进行分析。 优势: 用户属性稳定,分群永远不变化。 劣势: 是维度有限,很多分析维度很难找到固定属性。 图:某业务用户数分年龄段曲线(来自腾讯灯塔截图) 动态属性类:当天启动方式、当日拉活渠道、新老用户、当日播放视频数、当日是否领取红包。 特点: 基本上是基于用户当天的一些行为或状态数据,例如启动方式,每
目前做性能测试,比较简单常用的工具就是jmeter,但是对于一些复杂需求和场景需要编写java代码,如果只会Python能做性能测试吗,当然可以,今天就介绍一下Python强大的性能测试框架Locust。
越来越多的软件产品正在以服务的方式发布。当应用上线后,我们希望对产品有持续的监控,在客户发现问题之前,能够感知系统的运行状态,健康状况,性能表现,以便快速应对系统故障,为客户提供持续不断的优质服务。New Relic的产品为解决这一问题提供了完整的解决方案。New Relic提供了端到端的监控能力,从前端页面性能,到后台服务端的响应速度,都有非常详尽的监控数据。
我们不可能像「太上老君」那样,拿着浮尘,24 小时全天守在「八卦炉」前,更何况人家还有炼丹童、天兵天将,轮流值守。
一个产业的模型,快速地将它产生出来。“快”是第一位的,不需要花太多精力在架构设计上。在网站进入扩张期才需要对架构投入更多的精力来承载网站在爆发时的流量。饿了么成立已经8年,现在日订单量突破900万,我们也有了较为完善的网站架构。 每周只有两天可以发布; 周末是绝对不可以发布的; 业务的高峰期绝对不允许发布; 等等…… 我们发现,发布的最大问题在于发布上去之后没有简单可执行的回退操作。回退操作到底是谁来执行,是发布人员就可以执行,还是需要专人来执行?如果是发布人员的话,发布人员并非24小时在线工作,出了问
别焦虑,为了让广大运维同仁能够尽快步入 AIOps 的技术殿堂,降低实施 AIOps 的技术门槛,腾讯织云团队即将开源运维学件!( ps: 学件由南京大学周志华教授提出,运维学件由腾讯 SNG 赵建春先生提出并率先开源,云计算开源产业联盟和高效运维社区荣誉共同推广。)
云监控系统,可以做到实时的检测云产品的关键指标,并可自定义告警阈值和发送告警的规则。配置监控的步骤比较简单,跟着页面提示勾勾选选即可完成。但是深究起来,发现里面埋着很多数学计算的复杂逻辑。
上一篇我们介绍了Hystrix的基础使用,我们可以通过Hystrix做到依赖隔离和熔断等操作。但是只有工具的使用而没有监控,我们就无法在第一时间发现出现问题的依赖,也不能判断服务整体的健康状态/运行状态。所以我们还要做好相关的监控工作。
前言 近日,Dashboard 发布了新版本,本次发布的均为超超超实用的功能,是习惯通过标签管理 CVM 实例、喜欢通过升 / 降序查看某图表 Top 部分绑定实例的 曲线、以及使用腾讯云容器服务用户的福音。为什么是福音?这次发布前,这几大场景的使用感有多一言难尽,看看 Dashboard 产品经理面对我们原始需求池瑟瑟发抖的样子就知道了。但是云监控团队真的有把用户的鞭笞刻在心里,这次终于可以跟用户说:我们做到啦!~ What's New 前言部分提到的本次上新的三大亮点: 01 支持标签功能 Das
文章介绍并整理了一直在维护的一个小项目:京东价格监控,并详细整理了该项目前前后后几次重构的技术选型,作为一篇总结。
新型冠状病毒疫情汹涌而来,全国各地严防死守,而疫情的实时数据也通过不同的渠道,如微信城市服务的疫情动态订阅、支付宝的疫情实时追踪、新浪新闻的疫情实时动态等等,各种平台纷纷将疫情的实时动态进行展示,确保人们可以第一时间了解疫情的发展情况。
梯度提升是应用机器学习最强大的技术之一,因此很快成为最受欢迎的技术之一。 但是,如何为您的问题配置梯度提升?
没有多少系统的告警是设计得当的。良好的告警设计是一项非常困难的工作。如何知道你收到的告警是糟糕的?多少次你收到了告警之后,立即就关掉了的?是不是成天被这些然而并没有什么卵用的东西给淹没?最常见的告警设置:cpu使用率超过90%,然后告警。这种设置在大部分场合下是没有办法提供高质量的告警的。
之前阐述了模型本身的评价指标:混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积,本文介绍模型稳定性指标PSI。
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)
饿了么监控系统 EMonitor :是一款服务于饿了么所有技术部门的一站式监控系统,覆盖了系统监控、容器监控、网络监控、中间件监控、业务监控、接入层监控以及前端监控的数据存储与查询。每日处理总数据量近 PB ,每日写入指标数据量百T,每日指标查询量几千万,配置图表个数上万,看板个数上千。
Unity机器学习代理最新版ML-Agents v0.2现已发布!在本版本里,我们作了以下改进: 为Unity SDK和Python API增加了新特性 更多新示例环境 改进了默认的增强学习算法(PPO) 修复Bug及小功能改进 在这篇文章中,我们将重点介绍一些主要的新增功能。 下载ML-Agents v0.2 下载地址: https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents 发行说明: https://github.com/Unity-Technologies/m
KS-检验与t-检验等方法不同的是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布时,KS-检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS-检验作为非参数检验,在分析两组数据之间是否存在异常时相当常用。
作者:Daniel Berman 译者:张斌 想要重复部署你的ELK STACK更方便一点?在这篇帖子中,我们来看看如何通过使用Ansible来实现这一点。 通常,安装ELK很容易。 但是,为了开
本文分别介绍了6款实用的开源监控工具,不仅可以对你的网络资源进行监控,还可以监控服务器、用户请求、网站性能等,给您网站提供全面的,一站式的指导。
作为一名DBA,相信你一定处理过主从延迟,最近在生产中遇到一个比较有意思的延迟问题,在此与大家进行分享。
在CDSW1.7及以后版本引入了Prometheus + Grafana提供了一套可视化的Dashboard,可以监视CDSW中各个Pod是如何使用集群的CPU/GPU、内存及存储资源。Prometheus是一个内部的时序数据源,会自动记录CDSW中每个部署资源使用数据,Grafana是一个可视化的监控仪表盘,可以自定义自己的监控图表。CDSW默认已提供了3个Grafana的Dashboards:K8 Cluster,K8s Container 和K8 Node,通过提供的基础监控仪表盘可以创建更多的自定义监控图表。本文档会介绍如何查看及使用Grafana。
——————————————————————————————————————————
IT运维领域要保障服务正常运行,通常第一步是将运维的对象监控起来,这其中主要就是对运维对象的指标进行实时监控:通过设定的(算法)规则对指标进行实时检测,当某个指标值不符合设定的规则时,则判定为异常,然后发送相应的告警到告警平台。
逻辑回归模型的几个衡量指标如洛伦兹曲线、ROC曲线、lift曲线等皆来源于混淆矩阵,如果针对同一个问题构建不同的模型,当进行模型间效果比较时,经常会用到这三个曲线。
订购系统集成伙伴提供的"iDAQ系统启动服务包",可以收到针对您项目需求的定制例子程序,实现以下功能。
在dailyReport项目中,我通过SpringBoot + Mongodb + Redis构建了后端RESTful接口,现在需要客户端展现了,但是我的web和移动开发都是初学者,只能从头学起。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云