在集群检查阶段，可以通过以下性能监控指标来判断Ceph集群的性能是否达到预期： 1....磁盘性能指标： IOPS（Input/Output Operations Per Second）：每秒的输入/输出操作数。较高的IOPS表示更高的磁盘性能。...较低的网络延迟表示网络性能较好。 4. 总体性能指标： QoS（Quality of Service）：系统提供的服务质量。较好的QoS表示更高的性能。...吞吐量（Throughput）：单位时间内传输的数据量。较高的吞吐量表示更好的数据处理性能。 通过监控和分析上述性能指标的数值，可以判断Ceph集群的性能是否达到预期。...如果指标数值在预期范围内，并且集群满足业务需求，可以认为Ceph集群的性能达到预期。
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。
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。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
精度，召回率，ROC曲线和F1得分概述 介绍 知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。...其中一些指标是精度，召回率，ROC曲线和F1得分。 显然，当我们选择一个指标时，我们必须牢记机器学习应用程序的最终目标。因此，我们需要了解整个决策过程才能建立一个好的模型。...第三部分：F1得分 全面了解精度和召回率的一种好方法是使用F1得分。F1分数为我们提供了精确度和查全率的调和平均值。在下面我们可以看到公式。 ?...重要的是要知道，当我们使用不平衡的二进制分类数据集时，F1分数比准确度更好。 无论如何，我们可以从sklean指标中导入分类报告，该报告为我们提供了F1得分以及所有指标，例如精度和召回率。 ?...结论 在分类问题中，这些是最常用于评估模型性能的指标。因此，每次必须建立分类模型时，最好使用本文中介绍的指标来评估模型的性能。
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: ?
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说jmeter的性能指标_jmeter性能测试指标分析,希望能够帮助大家进步!!! 参数化是自动化测试脚本的一种常用技巧。...简单来说，参数化的一般用法就是将脚本中的某些输入使用参数来代替，在脚本运行时指定参数的取值范围和规则； 这样，脚本在运行时就可以根据需要选取不同的参数值作为输入。...函数字符串：即生成的参数化后的参数，可以直接在登陆请求中的参数中引用，第一列为用户名，函数字段号为0，第二列为密码，函数字段号为1，以此类推进行修改使用即可 替换参数化后的参数，然后修改线程数，执行脚本...:当前线程组中的线程有效; △Current thread:当前线程有效; 完成之后，将刚才生成的参数写入参数对应的值里面： 以上两种常见的参数化的方法，推荐使用CSV控件方法（因为函数助手参数化功能相比其较弱...，通过页面下方的四个按钮，可以增加删除参数的可能取值。
（哎，别问我为什么不是左眼用研，右眼数据……） 通过线上数据反馈，我们可以准确地发现问题，找到规律，求证猜想，平息主观之争，为产品改进和运营优化的制定和实施提供明确的方向。...北极星指标 任何一个业务要能不断优化和提升，做出更好的效果，都需要正确设立核心指标，持续监控，并根据实际数据与阶段性预期进展之间的差距进行分析，触发相应的调整动作，以使得业务的发展和计划保持一致。...这个可度量的指标，与目标呈直接的正相关关系，该指标被称为北极星指标。...北极星指标体系通常分为多级，每一级指标的设立选取，都是为了更好的支持上一级指标的达成，以最终共同实现公司顶层战略（公司级的北极星指标）。 在这里举个实际例子。...站在宏观维度来看，三级指标的达成可以确保二级指标的达成，二级指标的达成可以确保顶层指标的达成，从而为业务目标提供保障。因此，指标体系的合理拆分和严密监控纠偏对公司目标实现至关重要。 2.
这可以帮助您找到瓶颈，了解访问哪些资源需要最多的时间，并注意到操作突然花费的时间比预期的时间长。...饱和度数据提供有关服务或应用程序有效运行所依赖的资源的信息。由于一个组件提供的服务可能会被另一个组件使用，因此饱和度是暴露底层系统容量问题的粘合指标之一。...在考虑在机器级别收集哪些指标时，请考虑可用的单个资源。这些将包括服务器硬件的表示以及操作系统提供的核心抽象，如进程和文件描述符。...由于这是与您的系统的第一个接触点，因此在此级别收集指标可提供整体用户体验的近似值。 虽然前面描述的指标非常有用，但本节中的指标通常是设置警报时最重要的指标。...，因此超出这些指标可接受范围的值可能表明对用户有直接影响。
另外，当北极星指标没有符合预期目标时，也需要参考其他群星指标，以便为团队提供当时的上下文，识别合理的改进时机（后文“识别度量数据发出的改进信号”会详细讨论如如何通过度量数据，识别改进时机）。...所以，指标数量和维度需要取得平衡，既要少到能恰好代表软件开发生产力关键要素，也要多到恰好能提供用于持续改进的上下文。为了更好地用度量驱动改进，我们需要平衡式的指标。...如果把DevOps的4个关键指标当作北极星指标，那么这4个指标属于哪些维度？这些维度是否恰好能满足为度量驱动改进提供上下文，从而设计群星指标？...为了找到用于提供改进上下文的群星指标，有些团队会将DevOps的4个关键指标所涵盖的“流速快”和“质量好”这两个维度的指标进行扩充，增加了诸如“迭代完成率”（流速快）、“构建时长”（流速快）、“代码重复率...总结 度量软件开发生产力的指标维度和数量，需要取得平衡，既要少到能恰好代表软件开发生产力关键要素，也要多到恰好能提供用于持续改进的上下文。
：表示纯流失造成的收入减少 4.用户身价LTV 4.1 LTV说明整个用户活跃的订阅周期的营业额，帮助市场部门策划活动，销售策略执行提供快速衡量投入产出比的标准。...总之：美国SaaS产业衡量一款产品是否有未来主要看客户身价是否超过了 3 倍的获客成本。 8.用户健康度指标 8.1 如上指标都属于事后指标，同时对单个用户层面来讲实际执行缺乏意义。...为了能够反应用户的实时动态指标，通过用户健康度指标进行观察，一般来说会是几个关键事件（比如平均登录次数，帮助页面的PV，联系客服的次数，使用核心功能的次数）整合后得出的数字。...通过对一段时间内流失的客户进行详细的行为分析，圈定几个在流失前发生频率有明显下降的事件，持续监测新的流失客户在圈定事件上的表现，如果一致，那么就可以加到健康度指标内。...建议一开始跟踪的事件不要超过5个，并每隔一段时间就对比一次流失客户和健康度的指标。 健康度指标模型不可能一劳永逸，随着产品的进步，健康度指标也会不断的变化，要准备好随时更新。
序 本文主要研究一下lettuce的指标监控 DefaultCommandLatencyEventPublisher lettuce-core-5.0.4.RELEASE-sources.jar!...，而其指标的采集则依靠recordCommandLatency方法来记录 CommandHandler lettuce-core-5.0.4.RELEASE-sources.jar!...percentiles={50.0=41680, 90.0=41680, 95.0=41680, 99.0=41680, 99.9=41680}]]} 小结 lettuce通过内置eventBus，然后对其命令的执行发布相应的延时事件...，client端可以根据需求消费eventBus的数据来获取lettuce的相关指标。...可以说在指标监控场景，采用事件驱动的方式进行实现，显得更为灵活，把Event-Driven Architecture的思想发挥的淋漓尽致。
与其把宝贵的时间花在跟踪每个指标上，你需要监控真正重要的 SaaS 指标。这将为你提供关于产品增长和用户参与度的有价值的见解。...SaaS 产品可以使用哪些指标？ SaaS产品的指标可以洞察与产品相关的客户、客户行为和客户习惯。此外，它可以帮助你衡量客户的整体满意度水平。 指标可以帮助你理解你的业务是如何运作的。...因此，NPS 可以: · 通知用户入门 · 为产品开发提供信息 · 帮助减少客户流失 · 提升留存 为了计算 NPS 指标，你需要从推广者的百分比中减去批评者的百分比。...产品采用 功能采用率 功能采用率提供了使用特定功能的用户数量。通过这种方式，你可以找到最有价值的产品功能。...交叉销售是指销售相关的服务或产品，这些服务或产品通常是独立的，但与现有用户的角色相匹配，而不是提供升级版本。 与交叉销售不同，附加组件是非独立产品，只有当用户已经拥有基础产品时才能工作。
参考： 本文参考 1.接地气的陈老师的数据指标系列 2.科普 | 零售行业的数据指标体系及其含义、应用阶段 3.”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！...所以，总销售额 = 销售商品数量*销售商品价格 人效=总销售额/店员人数，坪效=总销售额/门店面积 与货有关的业务流程 基础指标 扩展指标 电商 电商与零售的区别 1.电商能记录页面流量、用户ID...与零售指标的异同 采购、库存、促销基本类似 卖场内容有差异，实体店讲门头、陈列、堆头，线上讲页面布局，推广渠道 新增的：流量指标、用户指标 新增：流量购买 类似线下的铺租，线上流量也有成本...最差情况下，只有合同数据 toB的合同，和toC的消费订单看起来很像，似乎也可以做RFM之类的指标BUT，做归做，背后的逻辑完全不一样 toC的大部分消费，都是高频，低金额，客户买了还会再买toB的...，客户采购逻辑很复杂（觉得我们便宜、好用、有关系、把我们当鲶鱼的……） 不了解客户逻辑，单纯计算的RFM指标就是废的 toB各阶段，要收集哪些信息（标签/指标） toB还要额外收集哪些指标？
娃感冒了，把我传染了，他好了，我还没好O(∩_∩)O，请了两天直播课的假，带娃也被妈妈和老公全权承包，当了两天幸福的废物。今天开始复工复产咯，小朋友们珍惜你们的假期，明天还剩最后一天咯。...X_test) y_pred_probs = logreg.predict_proba(X_test)[:, 1] print(y_pred_probs[0]) 0.20665323740381789 概率的阈值时...2.ROC曲线 随着阈值的变化，混淆矩阵的每个数值都在发生变化，那么TPR和FPR也在变化，所以可以画出一条曲线。
文章目录 知识总览 1. CPU利用率 2. 系统吞吐量 3. 周转时间 4. 等待时间 5. 响应时间 知识回顾与重要考点 知识总览 1. CPU利用率 2....
toc介绍可观测性是微服务架构的关键特征，应用程序指标是程序可观察性的一个维度，当应用程序在生产环境中运行时，我们可能想知道各种操作指标，如内存、CPU、线程池使用率等，以及业务指标，例如对特定操作发出了多少请求...tomcat.sessions.created", "tomcat.sessions.expired", "tomcat.sessions.rejected" ]}这些是 spring boot 开箱即用提供的指标...我们可以简单地在我们的自定义指标提供程序中注入 MeterRegistry 的实例，如下所示：@Componentpublic class InventoryMetrics{ private Counter...：计数器是单调递增的指标。...小节本节我们学习的时候微服务中的指标监测，指标是微服务中重要组成部分，Spring Boot 可以轻松收集指标并将其暴露给各种数据接收器。
举例 假设一个程序串行的执行时间为100s，在经过并行化后，在8核处理器上其运行的时间下降到20s，那么并行化获得的加速比为：100/2=5，而并行效率为：5/8=0.625。...一般而言，如果并行效率低于0.5就说明并行优化是失败的（这可能意味着双核的性能还比不上单核，当然如果你有几十个核，可能会认为并行效率为0.5以下也是成功的。），通常此时应当减少核心数目而非相反。...Amdahl 定律 Amdahl 定律,固定工作量不变，即在固定问题规模的前提下，增加处理器的数量对加速比的影响。 定义 ? 公式 ? 图示 ?...Gustafson 定律 Gustafson 定律,固定时间不变，即在增加处理器数量的同时相应的增大问题的规模对加速比的影响。 定义 ? 公式 ? 图示 ? Sun and Ni's 定律 定义 ?
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息，理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量？答案是有得，今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。...但是取四分位数据的时候会因为数据的偏向问题影响，有可能上四分位和下四分位数据值相差太大，所以做为离散程度指标也欠妥。 ?...4.标准差 方差得到的数值偏差均值取平方后的算术平均数，为了能够得到一个跟数据集中的数值同样数量级的统计量，于是就有了标准差，标准差就是对方差取开方后得到的： ?...基于均值和标准差就可以大致明确数据集的中心及数值在中心周围的波动情况，也可以计算正态总体的置信区间等统计量 5.平方差 方差用取平方的方式消除数值偏差的正负，平均差用绝对值的方式消除偏差的正负性。...平均差相对标准差而言，更不易受极端值的影响，因为标准差是通过方差的平方计算而来的，但是平均差用的是绝对值，其实是一个逻辑判断的过程而并非直接计算的过程，所以标准差的计算过程更加简单直接。
教育部、科技部2020年二号文件《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用树立正确评价导向的若干意见》提出“取消直接依据SCI论文相关指标对个人和院系的奖励”“不宜以发表SCI论文数量和影响因子等指标作为学生毕业和学位授予的限制性条件...缺乏公正评价体系 SCI为评价提供相对公正客观的指标 改革之初，中国科研界处于主观评价的状态，人们亟需公正、客观的评价标准，同时为对接国际，让科技走上世界舞台，SCI成为科研界的“救命稻草”。...科研评价机制亟需科学、客观、公正、的改革与探索，助力提高科研效率与质量。 “去指标论”势在必行 但非完全摒弃指标 “去指标”就能走出“唯指标”的误区吗？也并非如此。...“唯指标”与“完全去指标”都是两个极端的误区，我们需要做的是寻找这中间能发挥指标最大意义与价值的位置。...虽然我们从SCI评价指标的角度展开对“唯指标论”和“去指标论”的过程阐述，看似科研界的指标论从SCI开始，去指标又以SCI为导火索，SCI真的是其中的关键吗？
而对于新业务的洞察，也可以不断融入新的数据指标，丰富指标体系，灵活且全面地把握业务发展趋势，为未来的决策提供借鉴。...2、指导业务运营 不懂数据的产品不是好运营，为了便捷地了解产品现状及业务效果，指标体系中会有很多拆解的细分指标，这些数据的变动反映的是用户对于运营情况的最新反馈，为运营的业务决策提供了数据支持。...（3）业务数据之会员数据建设实例 会员制是一种人与人或组织与组织之间进行沟通的媒介，它由某个组织发起并在该组织的管理运作下吸引客户自愿加入，目的是定期与会员联系，为他们提供具有较高感知价值的利益包。...会员制兴起于线下门店，那时候互联网还未风靡，各行各业的门店会给长期光顾其门店的用户提供会员增值服务，人们去喜爱的商店消费需要带上实体会员卡，每个品牌实体卡片都很精致，且有用户的唯一标识，这就是早期的会员制雏形...财务分析是指运用特定技术和方法，依托会计、报告和其他相关数据，根据不同的财务分析实施主体和目的，对企业的经营能力、盈利能力、偿付能力、增长能力等进行分析评价，可了解企业的过往、评估其现状乃至预测未来，为正确的决策提供判断依据
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