0.怎样量身设置告警阈值？如果不了解服务管理（ITSM），您可能会问：什么是OLA告警？什么是帕累托图？我们需要这些功能吗？...如果基本了解以上问题，您可能会说：告警阈值设置太低，告警太频繁失去焦点 ； 阈值设置太高，起不到监督的作用；那么该怎样根据自身业务特点量身设置告警阈值？两分钟，为您揭晓所有答案！...简单来说，配置OLA就是配置告警规则，提醒处理人及时处理，在处理人失职的时候及时上升管理层。二八原则又称帕累托法则。服务管理领域中，要想解决处理时效低的问题，需集中复盘20%解决时效最长的工单。...配置完成后，安灯会因某些条件「触发告警」并随时间「逐级上升」3.触发条件和升级机制是什么？触发条件：当催单次数、响应时长、解决时长，达到您配置的告警条件，系统便会据「组织架构」逐级告警。...根据二八原则，80%的工单都在一个时长内解决，我们建议把这个时长设置为首轮告警时间（P80线），把P96与P80的时间差设置为升级间隔时间。
结合二八原则和帕累托图，为您量身定义合理的OLA告警阈值，聚焦排查解决时效低的问题。01 告警太频繁咋办？...您或许遇到过这种场景：管理员在配置OLA告警的时候一筹莫展......管理员：告警阈值配置地越快越好吧？不如先设置个5分钟！图片结果一连串的告警宛如“狼来了”，处理人不再重视。...管理员：那告警阈值配置再松一点吧？图片处理人：1小时后才告警？既然不着急我先做点别的事。图片结果客户等了又等，留下了1差评。管理员：我好难啊所以OLA告警阈值到底该怎么配置呢？...帕累托图则很好地将二八原则可视化：绿线代表总工单的累积，蓝色区域代表80%的处理工单，P80橙线右侧的 “粉色重点关注区” 是我们需要复盘改进的20%解决时效最长的工单。...A3：“数据驱动OLA配置优化”为您排忧解难：根据二八原则，80%的工单都在一个时长内完成解决，我们建议把这个时长设置为首轮告警时间（P80线所在时间），把P96与P80的时间差设置为升级间隔时间。
在某些情况下，将分布拟合到块最大值数据是一种浪费的方法，因为每个块只有一个值用于建模，而阈值过剩方法可能会提供更多关于极端值的信息。...文献综述：极值阈值估计和不确定性量化(REVSTAT 10(1): 33-59)中对阈值估计方法进行了很好的概述 。 找到合适的阈值后，超过该阈值的极值子集将用于拟合广义帕累托分布。...根据 Pickands-Balkema-de Haan 定理，超过阈值的值的分布可以近似为广义帕累托分布。 以下代码显示了一个简短的实际示例，该示例使用R将广义帕累托分布拟合到降水数据的时间序列。...样本数据集以 1981 年至 2014 年降水数据为特征。 # 平均剩余寿命图： lplot(prects) # 平均剩余寿命图描绘了阈值 (u) 与平均过剩流量。...# 在一系列阈值上拟合 GPD 模型 threplot(prxts) fitrange (prts) # 设置阈值 th <- 40 # 最大似然估计 pole <- fe # 诊断图 rl_mle
Blob Detection的原理可以概括如下： 1、阈值化：首先，将图像进行灰度处理，并应用适当的阈值化方法，将图像转换为二值图像。这可以通过简单的全局阈值化、自适应阈值化等方法来实现。...圆检测：在累加器数组中找到具有高累加值的位置，这些位置对应于可能的圆心和半径组合。这些位置表示了图像中存在的圆。 阈值和非最大抑制：根据设定的阈值，筛选出累加值高于阈值的圆。...对于相邻的圆，进行非最大抑制，保留具有最高累加值的圆，抑制其他圆。 绘制圆：根据筛选出的圆心和半径，在原始图像上绘制检测到的圆。...这些参数的设置会影响圆的检测结果，需要根据具体的应用场景和图像特征进行调整。 同样，下面给出一段代码，你可以修改代码达到更好地效果。...在钢管识别中，可以利用集成的深度学习模型对预处理后的图像进行钢管识别。根据模型的输出结果，确定图像中存在钢管的位置信息。
Blob Detection的原理可以概括如下：1、阈值化：首先，将图像进行灰度处理，并应用适当的阈值化方法，将图像转换为二值图像。这可以通过简单的全局阈值化、自适应阈值化等方法来实现。...圆检测：在累加器数组中找到具有高累加值的位置，这些位置对应于可能的圆心和半径组合。这些位置表示了图像中存在的圆。阈值和非最大抑制：根据设定的阈值，筛选出累加值高于阈值的圆。...对于相邻的圆，进行非最大抑制，保留具有最高累加值的圆，抑制其他圆。绘制圆：根据筛选出的圆心和半径，在原始图像上绘制检测到的圆。...这些参数的设置会影响圆的检测结果，需要根据具体的应用场景和图像特征进行调整。同样，下面给出一段代码，你可以修改代码达到更好地效果。...在钢管识别中，可以利用集成的深度学习模型对预处理后的图像进行钢管识别。根据模型的输出结果，确定图像中存在钢管的位置信息。
在没有硬性效率约束的情况下，我们以达到最大效果的90%的深度为经验法则。这比最大化效果计算成本提高了3倍，因此我们认为这是一个良好的效率权衡。...下图中，我们将广义帕累托CDF的缩放版本拟合到nDCG@10曲线以测试这一假设。...注意，有些边缘情况很难区分“帕累托”和“单峰”模式。当性能的峰值较早达到最大深度但性能下降较小的情况下发生。根据目前使用的术语，这将被归类为“单峰”情况。...为了建立一个共同的框架，我们采用“T恤”方法如下： 我们将“小”尺寸定义为最有效模型（这里是MiniLM-L-12-v2）达到其最大增益的90%所需的时间，类似于我们在上一节中的建议， 我们以相对方式设置其他尺寸...还有一些失败模式：我们看到某些模型和检索任务的效果在达到最大值后会减少，甚至在任何重排情况下都会减少。在这种情况下，我们发现更有效的模型在某个深度后显著减少“误行为”的可能性。
三、常量与变量 常量和变量是编程语言中最基础的两类数据类型，常量可以理解为为某个值起一个特定的名字，常量通常提供给开发者用于某些只赋值一次但却在程序中多处使用的量值。...，示例如下： /* if let 后面赋值为optional类型的值有这样的效果 如果optional的值不为nil 则会走if条件为真的语句块并且将optional变量的值赋值给let常量 可以在...运算符用来为optional类型的值设置一个默认值，如果optional值为nil，则会使用后面设置的默认值来代替。 ...des() Swift中的枚举也可以添加附加值，在switch语句中取到对应的枚举类型后，可以获取开发者设置的附加值进行逻辑处理，示例如下： enum MyEnum { //为这个类型天啊及一组附加值... print("else") } } } var em = MyEnum.one("第一个元素", 1) switch em { //前面的let指定附加值为常量
虽然从实证结果来看，经验模态分解到第 3层往往能取得较好的结果，但为了更好的表现指标自身的周期演绎情况与指标间的 联动关系，增强算法的数据适应性，本文引入信噪比的概念作为判断依据，将工业 增加值的当月同比数据经过三次经验模态分解后的信噪比作为阈值...，其他数据分解 至信噪比小于该阈值或者分解次数达到 3 次时停止分解。...如何使拐点对应更具包容性 在拐点识别完成后，我们进一步将两两指标中的各自拐点进行对应匹配以确定指标 的领先滞后关系。总体上，我们的算法是以时间相隔远近来确认拐点是否对应。...例一:领先工业增加值的工业品 我们测算了 60 种主要工业品产量同比数据与工业增加值同比的拐点对应情况，根 据总体的评估结果，我们设置 3 个月为有明显领先性的阈值。...在此背景下，本文基于前篇报告所提出的周期定期、领先性确认 的数理流程，在工业部门三大指标体系(产量、库存、增加值)上进行测试，我们 一方面检验该方法的适用性，另一方面试图将总量拆解为分量，探寻工业产业间的
(可以使用jmap -heap pid，篇尾讲解)，或者设置高点永生带内存，修改虚拟机的-XX:MaxPermSize（最大），-XX:PermSize（初始），尽量将两个设置为一样的，这样可以避免扩展内存...默认比例为8：1，一般情况下，新创建的对象都会被分配到Eden区，如果Minor GC一次后还存在，将会加入Survivor，每次对象坚持在Minor GC存活一次，这个对象就会计数＋1，当达到某个数值...（年龄阈值，可以通过-XX:MaxTenuringThreshold来设置）后，就会转移到老年代，新生代的算法是复制算法，关于什么叫复制算法，可以百度，在新生代开始GC时，所有的对象都存在于Eden跟from...中，当GC完成后，Eden中还存在的对象会进入to，在from中的对象，根据计数的个数取决去哪，没达到阈值的进入to,达到的进入老年代，所以每次进行GC后，from跟Eden都是空，第二次GC时，上一次的...什么叫做老年代呢，老年代都是从新生代熬过来的对象，就是达到年龄阈值的对象，所以老年代不会那么频繁的进行回收了，老年代的回收称为Major GC 就是清理老年代，老年代回收频率低于新生代。
是很久以前的数据，但是，这也是一件好事，因为十年后，我们可以预期大多数索赔已经解决。...正如我们看到的，再保险的标准模型是帕累托分布（或更具体地说，是广义帕累托分布）， 这里有三个参数 阈值（我们将其视为固定阈值，但会看到其对再保险定价的影响） 比例参数 尾部指数 策略是考虑一个低于我们免赔额的门槛...在这里，鉴于索赔超过1200万，平均还款额接近600万 > E(15e6,50e6,gpd.PL[1],gpd.PL[2],12e6) [1] 6058125 现在，我们必须考虑达到1200万的概率...我们可以将纯溢价绘制为该阈值的函数， > seuils=seq(1e6,15e6,by=1e6) > plot(seuils,Vectorize(esp)(seuils),type="b",col="...对于较大的阈值，该值在24到26之间。同样，这是第一步，我们可以为更高的再保险层定价，例如可抵扣额为5000万的再保险合同（我们之前有低于该门槛的索赔的再保险合同），而承保额为5000万。
如果该分组的total大于survivor的一半，就将晋升年龄阈值更新为该分组的年龄 注意：不是是超过survivor一半就晋升，超过survivor一半只会重新设置晋升阈值（threshold），在下一次...] 全堆 从上面第一次的GC日志也可以证明这个结论，在这次GC中全堆的内存变化和年轻代内存变化是相等的，所以并没有发生对象的晋升 就像上面的日志中，第一次GC只是将threshold设置为1，因为此时survivor...一半为214728704 bytes，而年龄为1的对象总和有315529928 bytes，超过了Desired survivor size，所以在本次GC后将threshold设置为年龄为1的对象年龄...；在这个“动态对象年龄判定”机制下，就会导致新的晋升阈值被设置为1，导致这些不该晋升的对象发生了晋升 比如程序在初始化，正在加载各种资源时发生了Young GC，加载逻辑还在执行中，很多新建的对象年龄在这次...不过为了稳妥，还是将survivor调到800M，这样desired survivor size就是400M左右，在第一次Young GC后，就不会因年龄为1的对象总和超过了desired survivor
我们称这一数字为项集的支持度。支持度就是在所有篮子中看到项集的次数。 为了使支持度更有意义，再来谈论“兴趣度”，我们必须设置最小支持阈值。最小支持阈值是对问题领域有意义的百分比（0%～100%）。...如果我们将最小支持阈值设置为5%，就意味着如果在所有篮子中至少有5%能发现该项集，则视其为频繁项集。 2-项集的支持度通常用概率标记法书写： ?...一旦有了支持度和置信度，我们就可以开始将频繁项集扩展为关联规则了。 ? 3....在拥有数十万种商品的商店中计算每个可能项集的支持度明显不实际！尽可能减少项集的数量对我们绝对有好处。降低项集数量的策略之一是利用向上闭包减少项集数量，构建如下算法： 1）首先，设置一个支持阈值。...本身，减少在二元组阶段需要比较的项目数量对我们肯定有利。为此，我们将设置一个最小支持阈值，但是这个阈值可以根据你所承担项目的需要进行调整。
这是每天的频率 是很久以前的数据，但是，这也是一件好事，因为十年后，我们可以预期大多数索赔已经解决。...在16年的时间里，该可执行文件的费用应接近1500万。...正如我们看到的，再保险的标准模型是帕累托分布（或更具体地说，是广义帕累托分布）， 这里有三个参数 阈值 （我们将其视为固定阈值，但会看到其对再保险定价的影响） 比例参数 尾部指数 策略是考虑一个低于我们免赔额的门槛...我们可以将纯溢价绘制为该阈值的函数， > seuils=seq(1e6,15e6,by=1e6)> plot(seuils,Vectorize(esp)(seuils),type="b",col="red...") 对于较大的阈值，该值在24到26之间。
定义了HiveCost的四类成本常量及工厂类来获取这些常量，成本之间的四则运算及Cost比较等方法。 成本常量 这些成本常量会在成本比较时，作为初始化值。...如优化器比较Hive Operator Tree中一个Operator成本时，判断其是否达到了降低成本的目标时的比较值。...HiveCost除法计算会分别先判读两个操作数记录数、CPU、IO的是否为空、是否为无穷大条件后，再累乘记录数、CPU、IO计算结果并记录每个指标参与每次累乘次数N，将累乘结果1/N指数计算作为结果返回...Double.isInfinite(cost.getRows())) { d *= this.rowCount / cost.getRows();//判断为非无穷大，并记录数不为0的情况下进行累乘计算...如果文件大小小于此阈值，它将尝试将Common Join转换为Map Join。 IO成本估算： relationInfos参数为Pair类型列表。
*** 队列容量告警 容量使用率 = queueSize / queueCapacity 服务启动后会开启一个定时监控任务，每隔一定时间去计算任务队列的使用率，达到配置的threshold阈值后会触发一次告警...且判断如果周期累计值达到配置的阈值，则会触发一次告警通知（同时重置周期累加值为0及上次告警时间为当前时间），告警间隔内多次触发不会发送告警通知 [651049fe286f4cb099ab8936bfc4b425...且判断如果周期累计值达到配置的阈值，则会触发一次告警通知（同时重置周期累加值为0及上次告警时间为当前时间），告警间隔内多次触发不会发送告警通知 @Override public void execute...且判断如果周期累计值达到配置的阈值，则会触发一次告警通知（同时重置周期累加值为0及上次告警时间为当前时间），告警间隔内多次触发不会发送告警通知 @Override protected void afterExecute...，目前只做告警用，单位（ms） queueTimeout: 100 # 任务在队列等待超时阈值，目前只做告警用，单位（ms）
2 技术背景 tcp连接一旦建立，默认是不会断开的，但是操作系统支持心跳机制，只不过默认是关闭的，心跳机制有几个配置，分别是是否开启，多久没有收到数据或ack后开启发送第一个心跳包，隔多久发送一个，发送多少个后认为连接断开...这个属性的功能是，在多久没有收到ack后，操作系统就认为这个连接断开了。看一下相关代码。 ? 设置阈值 这是设置阈值的代码。 ? 这是超时时判断是否断开连接的代码。...1 设置了TCP_USER_TIMEOUT时，如果发送包数量大于1并且当前时间具体上次收到包的时间间隔已经达到阈值。 2 没有设置TCP_USER_TIMEOUT，但是心跳包发送数量达到阈值。...另外libuv的修改是在libuv仓库，不是在nodejs仓库。 4 结果 下面是跑测试用例的漫长过程。 ? 跑测试用例 下面是修改的代码文件 ? 下面是pr，还没review。...github.com/nodejs/node/pull/34193 libuv: https://github.com/libuv/libuv/pull/2907 总结：第一次尝试参与开源，感觉很有趣，但是也比较累，
，达到一定时间阈值时，将其从黄名单中剔除掉扫面线程定时扫描红名单IP，达到一定时间阈值时，将其从红名单中剔除掉，并添加到黄名单匹配到合法流量后，客户端IP加入绿名单并计数加1，当前IP所属所有流量不进行...泊松抽样泊松抽样是随机抽样的一种，由于它不易产生同步问题，可以对周期行为进行精确测量；也不易受其它新加抽样的影响，因此，IPPM 将泊松抽样推荐为网络流量抽样的使用方法。...检测到异常流量时，设置自适应抽样的抽样概率为 p1 = 0.2，p2 = 0.1，p3 = 0.01，未检测到异常流量时，设置为固定抽样概率 p = 0.2流超时老化策略令常数 T1、TN 表示两个超时阈值...，T1常量，且 TN-T1是 tg 的整数倍数，如果我们使用超时阈值集合{T1, T1+tg, .........对于任意一个超时阈值 t，当使用它对某个 IP trace 进行网络流识别时，其生成的所有网络流数量记为 Ft，对于比它大的后一个超时阈值 t+tg，基于相同的 IP trace 生成的所有网络流数量记为
> 0) { // 如果旧的容量大于最大容量 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // 阈值设置为...newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 旧的阈值>0,初始容量设置为阈值...注意负载因子（即 loader factor）默认 为 0.75，如果暂时无法确定初始值大小，请设置为 16（即默认值）。...HashMap1.8如何避免多线程扩容死循环问题 1.8中将原来的链表拆分为高位链表和低位链表，在重新装到扩容后的数组中 ，所以，不会造成多线程情况下扩容死循环的问题。 13....小于6转为链表，而不是都是8 在hashMap实现中可知，默认的转红黑树阈值为8，转链表的阈值为6，根据个人猜想，在节点个数过少的情况下，采用链表比红黑树的效率更高。
//无操作 留给子类去扩展 afterNodeInsertion(evict); return null; } 为了方便，我们的节点仅展示hash值，而且put值走的路径是 在一个桶中增加值...，达到容量阀值后先进行数组扩容，直到数组长度达到64，然后接着在该桶中增加值，链表长度达到8后，触发该桶从单向列表转变为双向列表再树化，这样我们可以把主要的情况都涉及到。...//判断是否达到出发链表转红黑树的阈值 是的话就调用转红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1){ // -1 for 1st...接着我们继续执行put操作，将一系列值均put到数组下标为6的桶中。直到该桶中的节点数达到8。...非常容易操作，而节点也可以均匀的分布在各个桶中。 此时我们的数据结构下图 ? 就这样一直向编号6的桶中增加值，直到数组长度达到64。 下一篇我们继续学习，桶中节点树化和相应的扩容。
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