本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。负责：中央/分销

机器学习策略Ⅰ在构建一个好的监督学习系统时，通常需要确保以下四个方面：系统需要在训练集上能够很好地拟合数据，达到某种可接受的性能水平（如接近人类水平）。如果训练集表现不好，可以使用更大的模型（深度神经网络）、改进优化算法（Adam）、增加训练时间或数据量。系统还需要在验证集上

高级语言程序设计第八次个人作业这个作业属于哪个课程：https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2024C这个作业要求在哪里：https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2024C/homework/13307学号：102400103姓名：李润君1还行2和第一题类似，但多了一些条件3要对特殊情况分类讨论，上网搜了

监控四个黄金指标（FourGoldenSignals）是用于评估和监控分布式系统性能和健康状况的关键指标。这四个指标是：1.延迟（Latency）定义：延迟是指系统处理请求所需的时间，通常以毫秒或秒为单位衡量。重要性：高延迟可能导致用户体验下降，影响应用的响应能力。监控方法：监测请求的平均响应

序言在深度学习的广阔领域里，性能度量是连接理论与实践的桥梁，它不仅是评估模型效果的关键指标，也是指导模型优化与改进的重要依据。随着大数据时代的到来和计算能力的提升，深度学习模型在图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域取得了突破性进展。然而，如何准确、全面地评

随机Hash：堆叠必要条件如果我们有一种方法来检验某个对象的某个性质，当对象满足这个性质的时候，这个方法必然能使该对象通过检验；否则这个方法会使该对象以\(p\)的概率通过检验。那么我们将得到一个极可能正确的检验方法：连续使用前述方法检验该对象足够多次。误通过检验的概率\(x

详解数据分布不匹配时，偏差与方差的分析估计学习算法的偏差和方差真的可以帮确定接下来应该优先做的方向，但是，当训练集来自和开发集、测试集不同分布时，分析偏差和方差的方式可能不一样，来看为什么。继续用猫分类器为例，说人类在这个任务上能做到几乎完美，所以贝叶斯错误率或者说贝叶

目录第五题线性判别分析(LDA)概述假设公式优点缺点二次判别分析(QDA)概述假设公式优点缺点比较第六题​编辑​编辑第八题逻辑回归1-最近邻比较与结论第九题第十二题第五题LDA（线性判别分析）和QDA（二次判别分析）是两种常用的分类算法，它们在统计学

如何改善模型的表现学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首

当使用smartctl命令查看硬盘的SMART信息时，以下是您列出的各项参数的解释，以及可能包含的一些额外信息：Raw_Read_Error_Rate（原始读取错误率）：概念：表示在读取数据时发生的原始错误率。较低的值表明硬盘对数据读取更为可靠。正常值：通常希望这个值较低，但具体的“正常”范围取决于硬

elk看微服务日志-elastic负载测试：通过提高负载，观察系统各项指标的表现（如CPU使用率）压力测试：找到系统瓶颈或不能接受的性能点，判断系统能提供的最大服务级别性能测试流程：需求分析性能指标制定：响应时间，吞吐量，资源使用率，每秒点击次数，当前用户数使用性能测试工具脚本

可避免偏差如果希望学习算法能在训练集上表现良好，但有时实际上并不想做得太好。得知道人类水平的表现是怎样的，可以确切告诉算法在训练集上的表现到底应该有多好，或者有多不好，让我说明是什么意思吧。经常使用猫分类器来做例子，比如人类具有近乎完美的准确度，所以人类水平的错误是1%

为什么是人的表现？在过去的几年里，更多的机器学习团队一直在讨论如何比较机器学习系统和人类的表现，为什么呢？认为有两个主要原因，首先是因为深度学习系统的进步，机器学习算法突然变得更好了。在许多机器学习的应用领域已经开始见到算法已经可以威胁到人类的表现了。其次，事实证明，当试

两类错误率灵敏度=真阳性（决策正确的阳性）/状态阳性（真阳性+假阴性）Sn=TP/TP+FN特异度=真阴性（决策正确的阴性）/状态阴性（真阴性+假阳性）Sp=TN/TN+FP第一类错误率（假阳

目录1.adaboost算法的基本思想2.具体实现1.adaboost算法的基本思想集成学习是将多个弱模型集成在一起变成一个强模型提高模型的准确率，一般有如下两种：bagging:不同的basemodel可以并行计算，输出预测结果少数服从多数，回归问题则对多个模型输出的结果求平均。boosting：后一

 1.性能测试满足用户量计算（2、8原则）：e.g:业务量10000     时间1min   接口平均响应时间为0.4S   调度时间300s ①吞吐量(QPS)=(10000*80%)/(1*60*20%)=667②并发数=线程数（不循环）=QPS*平均响应时间=667*0.4=266             

引言在数字化时代，企业的成功离不开信息系统的稳定运行。为了确保系统如时钟般精准运转，我们需要建立可靠的监控机制，而其中核心的一环就是选择合适的指标数据。本文将深入研究这门看似简单却又极其精妙的艺术——指标数据选择，揭示背后的原则和方法。业务导向：了解核心需求任何监控系统

袋外错误率（Out-of-BagError）是在使用自助采样（BootstrapSampling）构建集成模型时的一个重要评估指标，尤其是在随机森林中常被使用。在自助采样中，由于每个模型的训练集都是通过有放回地从原始数据集中采样得到的，一部分样本可能没有被采样到，这部分未被采样到的样本称为袋外样本（Out-of-

AlexNet相对于LeNet的主要优势包括:1.更深的网络结构AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。2.使用ReLU激活函数AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。3.引入Dropout操作AlexNet在全连接层使用Dro

我们在做性能测试时需要根据性能需求配置不同的压测模式如：阶梯模式。使用jmeter时我们需要安装插件来配置测试模式，为了方便用户使用，RunnerGo内嵌了压测模式这一选项，今天给大家介绍一下RunnerGo的几种压测模式和怎么根据性能需求选择合适的压测模式。RunnerGo提供了以下五种压测模式

   VSAN集群主机报"检测到物理网卡错误率较高"告警：    1、使用命令检测物理网卡的丢包情况：esxclinetworknicstatsget-nvmnicX。也可以通过主机->监控->VSAN->性能->物理适配器->选择物理适配器观察丢包率和吞吐量情况。     例如：NICstatisticsforvmnic0 

在进行性能测试时，测试场景的正确配置非常关键。首先，需要根据业务场景和需求，设计出合理的测试场景，再利用相应的工具进行配置，实现自动化的性能测试。在JMeter中，用户需要自己组织测试场景，或是在同一文件中维护多个测试场景，而且每个测试场景必须单独设置各种元素，并且执行测试场景也需

在进行性能测试时，测试场景的正确配置非常关键。首先，需要根据业务场景和需求，设计出合理的测试场景，再利用相应的工具进行配置，实现自动化的性能测试。在JMeter中，用户需要自己组织测试场景，或是在同一文件中维护多个测试场景，而且每个测试场景必须单独设置各种元素，并且执行测试场景也需要

我们在做性能测试时需要根据性能需求配置不同的压测模式如：阶梯模式。使用jmeter时我们需要安装插件来配置测试模式，为了方便用户使用，RunnerGo内嵌了压测模式这一选项，今天给大家介绍一下RunnerGo的几种压测模式和怎么根据性能需求选择合适的压测模式。RunnerGo提供了以下五种压测模