Seaborn的sns模块包含了许多用于绘图的函数，同时提供了一些内置的数据集，例如著名的"tips"数据集。...本文将介绍如何使用pip安装Seaborn，并解决使用sns.load_dataset(“tips”)时可能遇到的一些问题。...在命令行中输入以下命令： pip install seaborn 然后代码的时候导入即可： import seaborn as sns # seaborn的常用别名为sns。...使用管理员权限运行命令行。 使用conda安装。 换梯子，大家懂得。 自己手机买个短时流量包，用手机热点也可以。...使用以下命令安装Seaborn的依赖库： pip install matplotlib pandas scipy numpy 注意这四个库都是不可缺少的。
今天看了篇文章，谈到SNS站点应用中的分库分表问题，这里我也谈谈我对SNS站点和应用数据存储的看法。 一、数据存储 SNS站点中数据层根据业务和访问特性可分为几类： 1....cache的数据，这种方式虽然更新不是很及时，但可以保证首页的稳定，同时也起到了拉动活跃的效果，还是很不错的。...二、数据库分库分表 数据无论是保证在内存cache还是db中，都存在一个分库分表的问题，通常的做法是分成十库十表、百库百表或千库百表，这里推荐使用千库百表的方式，这样最大可以拆分到100000...三、总结 本文主要讨论了SNS站点和应用数据存储的问题，上面给出的方案基于业务可用性、稳定性、冗灾以及成本的综合考虑，用一位前辈的话就是“一切都是均衡”，业务的稳定性不能单独靠高成本去保证。 ...SNS应用业务的特点很大，这里可能并不能全面的覆盖，后续我会根据新业务的特性继续补充，欢迎大家关注讨论！
我们平时光计算用户的关系亲密度，比如两者的SNS互动次数、媒介场景关系度、地理位置相关度，这些缺陷都很依赖用户之间的活跃程度。后来又有人提出了好友的好友、圈子、共同兴趣、共同话题等方面角度进行研究。...例如使用人人网时, 经常看到一些久未联系的老同学出现在推荐好友列表中。 优点是简洁、易实现, 效果明显。...兴趣相似度 社交网络中用户留下的文字和行为可以反映用户兴趣和需求。通常用户可使用自然语言或者标签主动展示其喜好。...基于标签的推荐中, 很多时候用户主动标记使用的标签很少, 这可能是由于用户没有使用标签的习惯或者用户新近加入或者用户活跃度较低。...Top-k推荐中常用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)以及综合准确率和召回率的F1-measure。其定义如下: ?
全区全服的SNS游戏代表有 QQ 农场、摩登城市、夜店之王，分区分服的游戏代表有幻想、御龙在天等。 接下来以摩登城市（ QQCity ）为例，谈谈在全区全服的 SNS 游戏开发中遇到的问题。...QQCity 是一款模拟经营性质的 SNS 休闲游戏，以城市建设为主线，融合偷菜的玩法，最高在线人数上十万，日活跃上百万。...由于SNS游戏的特性，在做扩容的时候最好能做到不停机。...1.逻辑服务器扩容 由于 GameSvr 之间关系相对独立，在不停机增加 GameSvr 的时候我们只需要将新增加的服务器与各个内部的功能模块之间建立通信关系就可以了，摩登城市游戏服务器之间通信使用了...既可以游戏中体验经典的三国历史故事，又可以收集各种武将并带领他们去参加各种激烈的战斗哦！ 相关推荐 缓存系统在游戏业务中的特异性 如何使用私有网络部署全球同服游戏服务
Spacebuilder步入开源之路文章提到官方开源的原因：Spacebuilder是拓宇专注6年发展的产品，日益暴露出一些影响产品快速发展的问题：知名度没有达到预期、难以形成以 Spacebuilder...开源以后可以让更多的人，了解并使用到Spacebuilder，一个产品一旦使用的人多了发展就会更加迅速起来，这样对用户或开发团队都是很有意义的事。 2....开源后第三方开发人员可以对Spacebuilder进行二次开发，开发出来以后的功能，还能够自己使用或出售给使用者，而Spacebuilder本身的“平台+应用”设计思路正好就与第三方开发者形成了，共生共赢的关系...3.当开源触发的Spacebuilder平台+应用的生态链形成以后，使用者用这个产品构建社区就能够实现投入产出最大化，用更少的投入实现更多的站点功能，从而实现更大的价值。...据官方人员介绍本次源码开放的程度，将让开发者可以自主的进行应用、插件、皮肤的开发，从而完成Spacebuilder的自主功能定制。在此预祝Spacebuilder在开源的道路上为大家创造更多的惊喜!
预置条件 安装kafka、prometheus 使用JMX exporter暴露指标 下载jmx exporter以及配置文件。...Jmx exporter中包含了kafka各个组件的指标，如server metrics、producer metrics、consumer metrics等，但这些指标并不是prometheus格式的...static_configs: - targets: ["localhost:7072"] 采集producer/consumer的指标 kafka的producer metrics和consumer...consumer target，reload prometheus 配置即可发现consumer的指标，producer的指标采集与consumer类似。...注：由于不同的配置Jmx exporter生成的kafka指标名称是不一样的，因此并没有统一的kafka grafana dashboard，最好还是自己绘制。
前提 首先请安装好prometheus、pushgateway以及grafana，如果还没安装请参考： Prometheus与pushGateway安装与使用 Grafana安装指南 对hudi相关指标进行监控...，只需要在将数据写入hudi的时候进行监控配置即可，本文以Flink SQL Client实战CDC数据入湖为例，对其指标进行监控。...基本环境介绍 本文使用的prometheus、pushgateway以及grafana的地址和端口分别为： promotheus：hadoop1:9090 pushgateway：hadoop1:9091...grafana：windows安装的程序，直接接入prometheus数据 本文使用的示例与Flink SQL Client实战CDC数据入湖文章所述基本一致，只是在创建hudi目标表有所不同，并且原来的表名为...中可以看到： 而grafana通过接入prometheus中的数据，可进行展示： 而当数据停止写入到hudi中时，下述指标中的红线后部分，我们可以发现其趋于稳定： 注意事项 某些指标在刚开始数据写入的时候并没有上报
热点数据的实时缓存（比如feed，数据库、缓存同时写） 3. 热点列表数据缓存（首页、热门话题等） 4. counter（计数器，大多是用缓存实现的） 5.
如果是单台数据库的瓶颈：开启多个并行度就没法提升性能、一般建议按照一定路由规则写入多台数据库、建议使用分布式数据库(如Hbase：提前建立分区、避免数据热点写入等)。...3、为什么和维表关联后任务处理数据的能力变慢？ 建议：小数据量不常更新的维表使用ALL模式。大数据量的维表使用使用LRU模式，并且根据数据库不同做相应的处理(比如关系型数据库则建立索引等)。...排查方法： 1）借助Flink web-ui 提供的的反压功能查找具体的operatorChain。...、Kafka11有采集该指标。...4.如何使用：在提交任务的时候加上 -planner dtstack/flink即可。 ---- 本文作者：刘星（花名：吹雪），袋鼠云大数据开发工程师。
本文探讨了如何在 Kubernetes 上使用 Thanos 构建一个健壮、可扩展且有弹性的指标系统，涵盖从设置到最佳实践的方方面面。 Thanos 和 Kubernetes 指标系统到底是什么？...使用 Thanos 和 Kubernetes 构建的指标系统就像将您的 Prometheus 监控提升到一个新的水平。...这使得 Thanos 成为拥有大规模 Kubernetes 部署或希望保留指标以进行长期分析的组织的首选解决方案。 我为什么要使用它？...使用 Thanos 和 Kubernetes 构建的指标系统的组件 Thanos 不仅仅是一个工具——它是一套组件，它们协同工作以创建一个功能齐全的指标系统： Thanos Sidecar: 它与每个...目标是使用 Prometheus 作为核心指标收集器，并使用 Thanos 作为扩展 Prometheus 功能的层，为 Kubernetes 集群建立一个可扩展的长期指标系统。
[1m]) 上述表达式的曲线图如下 CPU使用率：理论分析 有了上面的基础，接下来自己试着写一个实用的表达式看看，先写一个常见的概念：CPU使用率 先把基础知识准备好，来看一个CPU使用率的截图，.../output.mp4 在ffmpeg转码的时候，CPU消耗是比较严重的，如下图，每个CPU核的空闲状态(idle)只剩下了30%，所以整体的CPU使用率大概在70%左右 CPU使用率：编写表达式...在prometheus计算CPU使用率，要用到的原始指标是node_cpu_seconds_total，它代表CPU每种模式下花费的时间，是counter型的，会随着时间一直增长 前文咱们为应用服务器配置了...ffmpeg转码的时间，正好消耗了较多内存，导致可用内存降低 总内存的指标是node_memory_MemTotal_bytes，有了这四个参数，计算内存使用率也就很简单了，参考CPU使用率的做法...，导致磁盘使用率变大，这是符合实际情况的 磁盘IO 磁盘IO有两个指标 node_disk_read_bytes_total：读IO node_disk_writes_completed_total
例如，cpu 抓取器用于收集 CPU 使用率指标，disk 抓取器用于收集磁盘使用率指标，memory 抓取器用于收集内存使用率指标,load 抓取器用于收集 CPU 负载指标。...在这个配置文件中，我们只启用了 filesystem 抓取器，用于收集文件系统使用率指标。 filesystem 抓取器的配置中，指定了要排除某些文件系统类型和挂载点的指标收集。...通常用于收集与 Kubernetes 工作负载相关的指标，例如 CPU 使用率、内存使用率和网络流量。这些指标可用于监视 Kubernetes 集群和工作负载的健康状况和性能。...当前支持的元数据包括以下内容： container.id - 使用从通过 /pods 暴露的容器状态获取的容器 ID 标签来增强指标。...如果要在 prometheus 配置中使用 字符，则必须使用 比如我们可以通过下面的配置来让收集器接收 Prometheus 的指标数据，使用方法和 Prometheus 一样，只需要在 scrape_configs
特性 vmagent 相比于 Prometheus 抓取指标来说具有更多的灵活性，比如除了拉取（pull）指标还可以推送（push）指标，此外还有很多其他特性： 可以替换 prometheus 的 scraping...支持不可靠远端存储，如果远程存储不可用，收集的指标会在 -remoteWrite.tmpDataPath 缓冲，一旦与远程存储的连接被修复，缓冲的指标就会被发送到远程存储，缓冲区的最大磁盘用量可以用...可以从多个文件中加载 scrape 配置 部署 接下来我们以抓取 Kubernetes 集群指标为例说明如何使用 vmagent，我们这里使用自动发现的方式来进行配置。...，比如上面配置中我们使用了一个 keep_if_equal 的操作，该操作的意思是如果指定的标签值相等则将该条数据保留下来。...可使用的内存大小，我们把一些重要的指标收集起来，通过 Grafana 进行展示，能够更好的帮助我们分析 vmagent 的状态。
ThinkSNS（简称TS），一款全平台综合性sns社交系统，为国内外大中小企业和创业者提供社会化软件研发及技术解决方案，目前最新版本为ThinkSNS+（简称TS+），也称作ThinkSNS-plus...我什么时候可以使用TS+，等等太多问题了，今天在这里，给大家全面对比一下这两个版本，以供大家选择。...，而移动端最大的改变则是iOS从Objective-C换成了Swift，也就是说TS+选择了目前市面最新的框架和语言，这也是为了让TS能够跟得上技术的革新，更进一步的提升了TS系统的性能，特别值得一提的是...，因为H5端使用了VUE.js，目前的H5的体验是直逼原生APP的优质体验。...所以，TS V4是不能够直接升级为TS+的，因为他们的框架、语言都不一样，唯一的途径则是，迁移用户数据。
前提条件 设置 SigNoz 设置 OpenTelemetry Collector 使用 Signoz 仪表板监控 参考:OpenTelemetry Collector 收集的 NGINX 指标 总结...这将使用 NGINX receiver 为指标和文件日志 receiver 为日志配置 Collector。...你可以使用以下命令停止 collector 服务： kill "$(< otel-pid)" 大约在30秒内，你应该能够在你的 Signoz Cloud UI 上看到指标。...由 OpenTelemetry collector 收集的 NGINX 指标 你可以使用 SigNoz 中的查询构建器轻松创建图表。以下是将新面板添加到仪表板的步骤。...创建用于平均连接接受的仪表板面板 你可以围绕发出的各种指标构建一个完整的仪表板。以下是使用收集的指标构建的示例仪表板。 示例仪表板 你还可以在任何指标上创建警报。了解如何在这里创建警报。
具体来说，在层归一化之后，CFN使用 1\times 1 卷积将通道维度增加一个因子 \eta ，并将特征图等分为两个分支，分别利用 3\times 3 和 5\times 5 深度卷积增强局部空间信息...IV Experiments and Analysis Evaluation metrics 作者使用几个标准指标将提出的SCTransNet与现有最先进（SOTA）方法进行了比较。...这证明SCTransNet在误报和检测精度之间取得了优越的平衡，这一点从显著高的综合指标F-measure可以体现出来。...（用于图像去雨的Sparse transformer），以及不带全局空间和局部通道模块的变体CFN（_CFN w/o GSLC_）。...如表6所示，LeFF在指标上略优于FFN，这表明在前馈神经网络中采用的局部空间信息聚合对于红外小目标检测（IRSTD）是有效的。
因此，我们就能得到这样四个基础指标，我称他们是一级指标（最底层的）： 真实值是positive，模型认为是positive的数量（True Positive=TP） 真实值是positive，模型认为是...二级指标 但是，混淆矩阵里面统计的是个数，有时候面对大量的数据，光凭算个数，很难衡量模型的优劣。...因此混淆矩阵在基本的统计结果上又延伸了如下4个指标，我称他们是二级指标（通过最底层指标加减乘除得到的）： 准确率（Accuracy）—— 针对整个模型 精确率（Precision） 灵敏度（Sensitivity...）：就是召回率（Recall） 特异度（Specificity） 我用表格的方式将这四种指标的定义、计算、理解进行了汇总： 三级指标 这个指标叫做F1 Score。...，对猫而言，F1-Score=（2 * 0.769 * 0.556）/（ 0.769 + 0.556） = 64.54% 同样，我们也可以分别计算猪与狗各自的二级指标与三级指标值。
首先看真阳性：真阳性的定义是“预测为正，实际也是正”，这个最好理解，就是指预测正确，是哪个类就被分到哪个类。对类A而言，TP的个位数为2，对类B而言，TP的个数为2，对类C而言，TP的个数为1。...那么，这些指标分别如下： 精确率 = 700 / (700 +200 + 100) = 70% 召回率 = 700 / 1400 =50% 可以吧上述的例子看成分类预测问题，对于“鲤鱼来说”，TP真阳性为...，观察这些指标的变化。...因此在不同的场合中需要自己判断希望Precision比较高或是Recall比较高，此时我们可以引出另一个评价指标—F1-Score(F-Measure)。...F1-Score F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。
机器学习中的分类指标包括精确率、召回率、准确率和F函数等。 1）准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为： ?...（2）召回率（Recall），也叫查全率，表示正确分类的正例个数占实际正例个数的比例，计算公式为： ?...（3）精确率（Precision），也叫查准率，表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例，计算公式为： ?...4）F1-score是基于召回率（Recall）与精确率（Precision）的调和平均，即将召回率和精确率综合起来评价，计算公式为: ?
coroot-pg-agent 和 postgres_exporter 的不同之处在于， coroot-pg-agent 主要是根据 pg_stat_statements 这个extension来采集sql...维度的指标。...而 postgres_exporter 更关注的是metrics维度的指标。 coroot-pg-agent 的部署也很简单，参考官方github即可。...coroot-pg-agent" static_configs: - targets: ["192.168.31.181:9096"] reload prometheus即可 指标不是很多...，但是都是跟pg_stat_statements 相关联的，这些指标，在分析sql耗时和耗io排行时候还是有用的。
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