下层基础决定上层建筑，写出一个好的度量值的前提是有好的指标设计。什么样的指标才是好指标呢？...这是一个很重要的问题，你设计的指标是评价一段时间的发生值，还是某一时点值? ? 前天出版社的编辑老师告诉我新书的第一批库存快卖光了，要开始加印。让我在关注销售册数的同时又加入了一个库存量指标。...显然销售册数是时间段指标，库存量是时间点指标。 ? 对于时间段指标通过日期表可以得到年、季度、月、周的对应值，并且利用时间智能函数可以轻松求得环比、同比等等，这并不难。...基本的思路就是把指标拆解成流入和流出，再分别求累计至今的发生值。 ?...以上是目标管理的SMART原则，也可以作为判断指标好坏的参考。简而言之，能够解决问题的就是好指标。
我们将深入探讨该领域常用的一些指标，并解释 Elastic 为有效监控模型性能所做的决策。N-gram 指标在这一系列指标中，主要思路是检查生成文本与“真实答案”的相似程度。...由于这些原因，研究人员尝试寻找改进的指标。内在指标困惑度（PPL）困惑度（通常缩写为 PPL）是评估语言模型（LLMs）的最常见指标之一。计算困惑度需要访问模型生成的每个词的概率分布。...由于这些缺点，NLP 社区探索了更高级的外在指标来解决这些问题。基于模型的指标内在指标和 N-gram 指标的一个显著缺陷在于它们没有利用语义理解来评估生成内容的准确性。...基于模型的指标被认为是解决这一问题的更有前途的解决方案。...这是当你拥有一个评估指标时最先想到的问题。它是预测 LLMs 质量的有效工具吗？
KDJ指标又叫随机指标（Stochastics） 是一种相当新颖、实用的技术分析指标。它起先用于期货市场的分析，后被广泛用于股市的中短期趋势分析，是期货和股票市场上最常用的技术分析工具之一。...KDJ指标概述 组成：KDJ指标由K线、D线和J线三条曲线所组成。...KDJ指标的应用与解读 超买超卖区域：KDJ指标通常被划分为超买区（80-100）、超卖区（0-20）和徘徊区（20-80）。...当KDJ指标进入超买区时，表示买盘强盛，股价可能面临短期回调；当指标进入超卖区时，则代表卖盘沉重，股价可能即将见底反弹。...根据计算结果，我们可以绘制出KDJ指标的曲线图，并结合股价走势进行研判。例如，如果KDJ指标在超卖区形成金叉且股价出现底背离现象，则可能是买入的良机。
二、影响房价指标画像分析-明细 1 建筑类别 建筑类别指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现不同类别的建筑在房屋价格上的分布有一定的区别，但是整体趋势不是很明显。...10 低质量成品 低质量成本指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现低质量成本指标和房屋销售价格之间没有很明显的关系。...12 地下室全套浴室 地下室全套浴室指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现整体来看地下室全套浴室指标值越大，房屋销售价格越高。...13 地下室半浴室 地下室半浴室指标不同值对应的房屋价格趋势如下： 可以发现地下室半浴室指标值对房屋销售价格影响不大。...三、影响房价指标画像分析-总结 总结的影响房价指标画像如下： 至此，数值型的房价影响指标已讲解完毕。后续文章会对类别型的房价影响指标和房价趋势进行预测，敬请期待。
指标是在一段时间内报告的数值度量值，主要用于监视应用程序的运行状况并生成警报。 例如，Web 服务可能会跟踪每秒接收到的请求数、响应所花的毫秒数，以及向用户返回错误的响应数。...入门 在 .NET 应用中使用指标涉及两个部分： 检测： .NET 库中的代码采用度量值，并将这些度量值与指标名称关联起来。...收集： 由一个 .NET 应用开发人员来配置需要传输应用中的哪些命名指标来进行外部存储和分析。 某些工具还使工程师能够利用配置文件或单独的 UI 在应用外部配置此功能。...但如果你是应用开发人员，并且任何现有指标都不符合你的需求，你还可以创建新指标。...后续步骤 检测教程 - 如何在代码中创建新指标 集合教程 - 如何存储和查看应用的指标数据 内置指标 - 发现已可以在 .NET 运行时库中使用的指标 比较指标 API EventCounters -
由于AUC指标能较好地概括不平衡类别的样本集下分类器的性能，因此成为很多机器学习系统中的最终判定标准。
一些指标包括在标准 .NET 库中，但可能需要添加与应用程序和库相关的新的自定义指标。 在本教程中，你将添加新的指标并了解可用的指标类型。...若要详细了解这些选项，请参阅比较指标 API。...“hats-sold”检测隐式定义了一些指标，可通过这些度量计算这些指标，例如售出的帽子总计数或每秒售出的帽子数。...查看新指标 有很多选项可用于存储和查看指标。 本教程使用 dotnet-counters 工具，此工具适用于即席分析。 还可以查看指标集合教程，了解其他替代方法。...如果要定义大量 (>100) Histogram 指标，则可能需要指导用户不要同时启用所有指标，或者将其工具配置为通过降低精准率来节省内存。
在本教程中，我们将展示几个关于如何收集指标的示例： 使用 OpenTelemetry 和 Prometheus 在 Grafana 中填充指标。...有关自定义指标检测的详细信息和检测选项的概述，请参阅比较指标 API。 创建一个示例应用程序 先决条件：.NET Core 3.1 SDK或更高版本 在收集指标之前，我们需要生成一些度量值。...为简单起见，我们创建一个小型应用，该应用具有一些简单的指标检测。 .NET 运行时还内置了各种指标。...若要详细了解 .NET 中现成的指标，请参阅内置指标。...备注 本教程使用的是编写本文时 OpenTelemetry 的 Prometheus 支持的预发布版本。 OpenTelemetry 项目维护人员可能会在正式发布之前对其进行更改。
同时这个指标也更为直观，不仅直接反应了用户对企业的忠诚度和购买意愿，也在一定程度上可以看到企业当前和未来一段时间的发展趋势和持续盈利能力。...也是用户忠诚度分析指标，NPS的推荐意愿，更能代表用户内心对产品的满意度，并预测未来的发展趋势。
表字段分析 关键指标类型 关键指标名称 关键指标含义 SYS_SUMM CPU% cpu占有率变化情况； IO/sec IO的变化情况；
9 优化指标和满足指标 这里有组合多个评价指标的另一个方法。 假设你同时关系算法的精度和运行时间。...在这里运行时间就是一个“满足指标(satisficing metric)”，你的分类器只要在这个指标上表现的足够好即可，这意味着你的算法最多耗时100ms，而准确率是一个“优化指标(optimizing...你可以考虑将其中N-1个标准设置为“满足指标”，然后将最后一个指标定义为“优化指标”。如，你将模型文件的大小，和运行时间设置为一个可接受的阈值，然后在这些约束下不断优化你的算法准确度。...该系统性能的一个合理目标是最大限度的减少误报率（优化指标），同时满足每24个小时操作不会出现一个假正例（满足指标）。 一旦你的团队按照评估指标进行优化，那你们肯定可以更快的取得进展。
组件分享之后端组件——基于Golang实现的用于收集、处理、聚合和编写指标的代理telegraf 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题...组件基本信息 组件：telegraf 开源协议：MIT license 内容 本节我们分享一个基于Golang实现的用于收集、处理、聚合和编写指标的代理telegraf image.png...它有四种不同类型的插件： 输入插件从系统、服务或第 3 方 API 收集指标 处理器插件转换、装饰和/或过滤指标 聚合器插件创建聚合指标（例如平均值、最小值、最大值、分位数等） 输出插件将指标写入各种目的地
今天总结一下常见的服务器监控指标，希望各位开发人员都搞一个脚本运行着以保障自己的生命安全。...CentOS release 6.5 (Final) Release: 6.5 Codename: Final 信息比较丰富，可以截取字符串中需要的部分； CPU CPU 负载是我们要监控的首要指标...内存 内存是我们要监控的另外一项核心指标，内存占用率太高，无疑会导致进程无法正常分配内存执行。...网络 网络在 linux 作为 web 服务器时也是一项很重要的指标，相关命令有很多，但各有所长，我们一般监控以下状态： 使用netstat查看监听端口。...，最后利用 && 符号的 短路 特性来控制结果输出: ping -w 100 -c 1 weibo.com &>/dev/null && echo "connected" 硬盘 硬盘不是特别重要的监控指标
一些指标包括在标准 .NET 库中，但可能需要添加与应用程序和库相关的新的自定义指标。 在本教程中，你将添加新的指标并了解可用的指标类型。...若要详细了解这些选项，请参阅比较指标 API。...接下来，我们将查看指标。...并非所有指标工具都会将计量名称保留为最终指标名称的一部分，因此，将检测名称本身设为全局唯一是有益的。...查看新指标 有很多选项可用于存储和查看指标。 本教程使用 dotnet-counters 工具，此工具适用于即席分析。 还可以查看指标集合教程，了解其他替代方法。
记录了prometheus 告警指标 主机和硬件监控 可用内存指标 主机中可用内存容量不足 10% - alert: HostOutOfMemory expr: node_memory_MemAvailable_bytes...description: SystemD service crashed\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS: {{ $labels }} 主机物理元设备(有的虚拟机可能没有此指标...Physical hardware component too hot\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS: {{ $labels }} 主机节点超温报警(有的虚拟机可能没有此指标...node temperature alarm triggered\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS: {{ $labels }} 主机RAID 卡阵列失效(虚拟机可能没有此指标...\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS: {{ $labels }} 主机RAID磁盘故障(虚拟机可能没有此指标) 在{{ \$labels.instance }} 的RAID
CAT监控指标 CAT 是基于 Java 开发的实时应用监控平台。...Transaction/Event数据分析出来系统可能出现的异常，包括访问较慢的程序等 Heartbeat报表 JVM内部一些状态信息，比如Memory，Thread等 Business报表 业务监控报表，比如订单指标...与Transaction、Event、Problem不同，Business更偏向于宏观上的指标，另外三者偏向于微观代码的执行情况 概述 CAT是需要导包引入的，同时也要手动埋点的，默认有自己的维度，
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...=TP/(TP+FP)=700(700+300)=70% Recall=TP/(TP+FN)=700/(700+700)=50% 将上述例子，改变一下：把池子里的所有的鲤鱼、虾和鳖都一网打尽，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。
指标是数据分析的基础，搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效，还能量化业务质量。在真实场景中，经常会遇到异常指标，清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。...今天将系统地介绍一下指标体系的搭建和异常指标分析思路。 指标体系搭建 对于互联网行业，通常依据 AARRR 模型来搭建指标体系。...可选择时间、省份城市、渠道等维度，指标可选择新用户数等。 促进活跃（Activation）：如何让新用户转化为活跃用户。这时需要关注活跃用户数、产品使用时长、复购等指标。...异常指标分析 这个流程只是一个整体框架，每一步都需要结合真实业务场景进行具体分析。 检查数据的准确性，判断是否指标口径定义错误，或者 SQL 代码取数逻辑出错。 观察指标的时间特性。...对异常指标进行维度拆解。可以计算不同维度对数据异常的影响系数： 影响系数某维度异常前指标数值异常指标数值某维度异常前指标数值 竞品分析。
记录了prometheus 告警指标 主机和硬件监控 可用内存指标 主机中可用内存容量不足 10% - alert: HostOutOfMemory expr: node_memory_MemAvailable_bytes...description: SystemD service crashed\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS: {{ $labels }} 主机物理元设备(有的虚拟机可能没有此指标...Physical hardware component too hot\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS: {{ $labels }} 主机节点超温报警(有的虚拟机可能没有此指标...node temperature alarm triggered\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS: {{ $labels }} 主机RAID 卡阵列失效(虚拟机可能没有此指标...\n VALUE = {{ $value }}\n LABELS: {{ $labels }} 主机RAID磁盘故障(虚拟机可能没有此指标) 在{{ \labels.instance }} 的RAID
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