MetricsSystem-度量系统-指标系统用于记录NameNode指标值基于JMX存储通过HttpServer或JMX暴露对外http访问方式: http://{namenodeIP}:{namenodePort...}/jmxJVMPauseMonitor基于JMX存储创建守护进程在后台运行Runnable循环运行, 以sleep方式测量NameNode程序的反应时间, 反应时间超过阈值进行记录与统计// 开启守护...gcTimesBeforeSleep = gcTimesAfterSleep; } } }MetricsSystem与JVMPauseMonitor在NameNode的架构图
12月23日19:30 TAPD团队的 小萌 将结合研发过程中的具体场景分享 如何基于TAPD实现团队敏捷研发度量 戳【阅读原文】或识别【二维码】预约直播~
今天（12月23日）晚上7：30 TAPD团队的 小萌 将结合研发过程中的具体场景分享 如何基于TAPD实现团队敏捷研发度量 对了！...为了感谢大家对TAPD新鲜Show的支持 我们特意为大家准备了圣诞礼物~ （礼物获取方式详见文末） ? 长按海报识别二维码报名↓ ?...直播间跟随讲师完成指定Case操作/实践 将成功操作的截图提交至指定链接 通过TAPD小助手审核 还有有机会获得以下福利 ?...微信支付万亿日志在Hermes中的实践 ? 【To B管理端】图表设计指南 ? 浅谈项目风险管理 ? 让我知道你在看 ?
在前面我们介绍了vue的综合小案例把前面介绍的一些常用指令我们综合运用了一下，但是还有个小问题，就是现实的创建时间的格式没有处理，虽然我们可以在后台服务处理好后再传递给前端，但是在前端应该也需要能够自主的处理...，而我们刚刚介绍了Vue中的过滤器，刚好可以通过Vue的过滤器来解决这个问题，我们来具体看下~ ?...过滤器应用 案例代码 以下是没有格式化处理之前的代码，效果图就是上面的截图 过滤器来实现，当然你也可以通过全局过滤器来实现 ?...调用过滤器的时候传递参数 ? 效果 ? 最后完成代码 <!
这就涉及到了取舍的问题，当然我们取舍的重点是算法的运行效率。那算法的运行效率到底如何评价呢？有的人说，你写一个测试程序运行一下（事后统计法），看看具体使用了多少时间不就知道了吗？...【事前分析估算】 统计方法： 依据统计的方法对算法效率进行估算 影响算法效率的主要原因： 算法采用的策略和方法 问题的输入规模 编译器所产生的代码 计算机执行速度 算法推倒的理论基础： 算法最终编译成具体的计算机指令...每一个指令，在具体的计算机上运行速度固定 通过具体的步骤，就可以推导出算法的复杂度 我们可以看出，随着n值的增加，每种算法最终的数据会越来越大，这个数据就代表了算法的执行次数，既然执行速度是固定的（第二条规则...怎么判断一个算法的效率？（规则如下）： 判断一个算法的效率时，往往只需要关注操作数量的最高次项，其它次要项和常数项可以忽略。 在没有特殊说明时，我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度。...只有常数项记做1 用什么标志来表示算法的效率？ 大O表示法，如下常见的时间复杂度 常见时间复杂度之间的关系图 上图就是不同的时间复杂度所用的时间表示图。
提出“可恢复性”度量指标，代替过往“低损害性”度量指标[1]。具体来讲，过往很多剪枝方法优先剪去对最终 loss 影响最小的模块，而本文优先剪去最易通过微调恢复性能的模块。 图 1....该方法有三个细节值得讲一讲：可恢复性度量指标、评估可恢复性的过程和少样本微调过程。 3.1 可恢复性度量指标 图 3. 不同层微调前后的误差及不同度量指标的数值对比 图 3....不同层微调前后的误差及不同度量指标的数值对比 为了进一步改进块剪枝，本文研究了选择要丢弃哪些块的策略，特别是在仅有少量训练样本的情况下。...在评估阶段，算法将冻结模型参数，在少样本数据集上更新适配器参数，对比不同块去掉后在相同训练轮次下的恢复损失，作为其可恢复性度量。 3.3 少样本微调过程 最简单的微调方法就是利用交叉熵损失。...然而，正如先前的工作指出的那样，修剪后的模型很容易受到过拟合的影响[2]。因此本文采用知识蒸馏中的特征蒸馏来缓解过拟合问题，同时这样的微调方法也可以在合成数据和域外数据上实现少样本微调。
接着系列文章上一篇Meta Learning 1: 基于度量的方法介绍的孪生网络Siamese Network模型，本篇继续介绍更多基于度量的Meta Learning元学习方法。...在介绍新的模型之前，我们回忆一下基于度量的Meta Learning的三步走解决方案： 对Support/Query Set中的数据（图片/文本等）进行编码，学习数据的向量表示。...对同一个类别内的数据进行归纳，得到类向量。 计算Query向量和类向量的相似度（度量），取相似度最高的类，即为分类结果。 ?...基于度量的方法：编码Encode，归纳Induction，相似度Relation Matching Networks (Vinyals, 2016) Matching Networks[1]严格遵守Meta...CNN/RNN Average Euclidean Distance Relation Network (Sung, 2018) CNN/RNN Sum Nerual Network 总结目前为止介绍的基于度量的方法可以发现
又到了每本周总结和预告的时候，在上周的课程中，我们聊到了看板及度量，那么用好看板的三个要素是什么呢？...将正确价值放在看板上 合理描述价值 度量跟踪价值的实现过程 看板描述： 一般现在我们都会用看板来管理用户故事，所以推荐大家从普通看板到高级看板中的关键一项就是在卡片上合理描述价值 补充描述：...其实在卡片背面还能补充 价值过程： 而对于价值的过程跟踪来自于阶段的定义 和过程的数据量化 或者累积流图 当然也包含了怎么画累积流图 基于这些数据度量再控制WIP在制品就可以帮助我们开始价值交付的管理...，从中找到影响最大的环节（绝大多数情况下是测试），针对这类瓶颈进行有针对性的调整。
一、基于深度学习的图像语义分割技术精度度量标准 1.1 度量标准 为何需要语义分割系统的评价标准？ 为了衡量分割系统的作用及贡献，其性能需要经过严格评估。...由于系统所处背景及测试目的的不同，某些标准可能要比其他标准更加重要，例如，对于实时系统可以损失精确度以提高运算速度。而对于一种特定的方法，尽量提高所有的度量性能是必须的。...（1）Pixel Accuracy(PA，像素精度)：这是最简单的度量，为标记正确的像素占总像素的比例。 ?...（3）Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。...在以上所有的度量标准中，MIoU由于其简洁、代表性强而成为最常用的度量标准，大多数研究人员都使用该标准报告其结果。 1.5 直观理解 如下图所示，红色圆代表真实值，黄色圆代表预测值。
在系列文章中我们会分享Meta Learning的两类解决方案： 基于度量的方法 Metric-Based 基于优化的方法 Optimization-Based 本文为系列文章第一篇，主要介绍Meta...Learning是什么，以及基于度量的方法中最经典的孪生网络。...基于度量的方法 基于度量的Meta Learning解决方案分三步走： 首先是对Support/Query Set中的数据（图片/文本等）进行编码，学习数据的向量表示。...构造任务样本进行训练通常可以得到更好的效果，但是对于基于度量的方法而言，它不是必须的--比如接下来要介绍的论文。...One-shot识别 未完待续 本篇给大家介绍了Meta Learning是什么，以及基于度量的方法中经典的孪生网络。下一篇会介绍更多基于度量的方法，敬请期待。
以下通过某组织的基于功能点分析法的度量库建设实践，对建设度量体系的基本过程简述如下： 1、采用功能点分析法（FPA） 功能点分析法具有30多年的发展历史，是由IBM的工程师Allan Albrecht...北京软件造价评估技术创新联盟（以下简称“联盟”）推出的计算规则，就是基于以上两种场景下的估算功能点方法，通过相应的调整因子，计算出调整后的应用系统的功能点数。 ...利用功能点分析法的好处在于，该方法是基于业务的角度，从用户的视角识别数据文件和基本流程，而不用关心技术上如何实现，利于用户理解和应用。对于组织度量的初始源数据来说，该方法具有高度的可信性。...与功能点数相关的度量要素如表1所示： 表1 度量的要素 基于功能点分析法的度量要素确定后，组织就可以完善或建设自己的度量库了。 3、建设度量数据库 组织度量数据库是多项目度量数据的集合。...因此，基于功能点分析法（FPA）的度量体系建设，对于提升组织和项目的过程控制和管理能力是十分有效的。
由于对方部署电脑性能较差，没有GPU，只能用一些CPU能跑的文本相似性度量算法来实现。...二、用户操作 三、进行招标文件目录的加载 （1）选择好目录，拷贝地址到目录栏中。注意：文件目录给定的方案进行存储，每个文件中有3个WORD等（人员、经费、标书）。 （2）点击“开始加载”按钮。...这时候，可以在后台看到加载的步骤： （3）加载完成后，会将各个招标公司的信息进行呈现，如下图所示。 每个公司对应都呈现三大块内容，如下图所示。...四、进行招标文件检测报告查看 （1）点击左侧的查重报告，经过加载，可以呈现如下图所示的页面。 对每个招标公司而言，要和其他公司进行两两检测。...五、系统功能介绍 简单的一个页面呈现，供了解系统的功能和框架。
Advances in neural information processing systems}, volume={30}, year={2017} } 归纳总结 标签 目的 方法 总结 #度量学习...#嵌入网络 解决小样本问题 学习一个低纬嵌入空间 将分类问题转换成度量问题 主要工作 ProtoNet，即原型网络，其想法非常直接但有效，即对每张图像都先用神经网络得到一个特征表示，然后对支持集中每个类别的所有特征取一个平均...，作为这个类别的类中心，最后比较查询集和各个类中心之间的距离，取最近的一个类别作为预测结果。...作者的思想是构建一个映射函数，可以将每一类映射到一个简单的原型特征点集中。因此作者使用神经网络学习了一个非线性映射，将输入映射到嵌入空间中，并且规定每一类的原型特征为每个嵌入空间的均值。...之后就可以将分类任务看作是在嵌入空间中寻找距离最近的原型特征。
需求: 后台管理系统的数据修改部分需要一个简易的进行登陆权限验证 原本可以的话打算用的是shrio框架进行权限管理，但是shrio框架是因为需要对HttpServletRequest进行配置相关参数，而当前使用的...所以只有自己写一个基于过滤器的建议权限框架。...目录 主要有五个过滤流程： 过滤器： Controller层 Service层 登陆页面 主要有五个过滤流程： 判断是不是需要权限的uri存在/admin之后的页面，以及获取静态资源不进行拦截直接放行...过滤器： import com.miracle.qaodo.dao.ManagerUserRedisDao; import com.miracle.qaodo.entity.ManagerUser; import...--//end-main--> 各种跳转是基于现有的跳转习惯进行修改的，未登录直接进入登陆，登陆失败也会通过themleaf预留的的info值进行显示原因。
基于度量学习的深度哈希图像检索研究是我的毕业设计，是一个计算机视觉方面的项目，旨在解决大规模图像检索时带来的高时间消耗和高内存占用率问题。...3.主要内容与目标 主要内容：对于训练数据集，使用卷积神经网络提取高维度特征；设计度量学习损失函数，用于提取具有不同类别的图像的高区分度的特征；设计深度哈希网络，获取低维度的哈希特征；设计量化损失函数，...目标：对于测试数据集，获取的低维哈希码可以实现快速有效的哈希检索，并在多种精度度量标准（包括map, recall, precision等标准）下都能够取得目前最优的水平。...然而随着数据的爆炸式增长和数据维度的增加，大规模图像在存储和计算上给图像技术带来了很大的挑战。近年来，基于哈希计算的图像检索因其存储成本低且检索速度快，在计算机视觉领域得到了广泛的关注和研究。...使用预训练卷积神经网络作为基础网络，设计度量学习损失函数（从基于样本的损失函数或者基于代理的损失函数两方面进行考虑）对网络参数进行微调。设计深度哈希网络（基于全连接层设计）提取哈希码。
由于这些社会关系可以轻松地用图结构数据来表示，因此图神经网络在这一领域具有很大的发展潜力。然而，现有的基于图的算法在处理数据时往往忽略了用户或事件的偏好偏移量。...此外，作者指出，用户之间的社会联系也应被考虑在内，因为具有相似偏好的用户往往会对彼此产生更大的影响。基于此，作者提出了一种新的算法来解决这些问题。...具体做法是，他们对原始图进行去中心化处理，然后从中学习到用户和事件的表征。去中心化的图是基于原始图中的统计信息生成的。...接着，作者提出了一种用户-用户之间社会关系的建模方式，并将其融入到预测规则中，以提高推荐表现。 然后，基于去中心化图，他们提出了一种基于图神经网络（GNN）的社会推荐协同过滤模型。...基于此，偏好评分可以通过三层神经网络获得，用公式9,10,11表示。这个偏好评分可以理解为包括用户自己的意见和对其社会关联用户评级的参考。
} 使用给定的期望错误率和初始容量创建空的Bloom过滤器（如果不存在的话）。...返回值为0或1的范围的数据，这取决于是否将相应的输入元素新添加到过滤器中，或者是否已经存在。...key:过滤器的名称 capacity:如果指定了，应该在后面加上要创建的过滤器的所需容量。如果过滤器已经存在，则忽略此参数。如果自动创建了过滤器，并且没有此参数，则使用默认容量(在模块级指定)。...error:如果指定了，后面应该跟随着新创建的过滤器的错误率(如果它还不存在)。如果自动创建过滤器而没有指定错误，则使用默认的模块级错误率。见bf.reserve。...redis的bigkeys选项可以分析整个实例中的big keys信息，但是无法分析出MBbloom--类型的key值得大小 这里基于Redis的debug object功能，实现对MBbloom-
12月23日19:30 TAPD团队的 小萌 将结合研发过程中的具体场景分享 如何基于TAPD实现团队敏捷研发度量 对了！...为了感谢大家对TAPD新鲜Show的支持 我们特意为大家准备了圣诞礼物~ （礼物获取方式详见文末） ? 长按海报识别二维码报名↓ ?...直播间跟随讲师完成指定Case操作/实践 将成功操作的截图提交至指定链接 通过TAPD小助手审核 还有有机会获得以下福利 ?
面对毕设题目一堆陌生的术语，我查阅资料进行了初步探索，对毕设有了大致了解。春恋慕 李聪的博客 基于度量学习的深度哈希图像检索研究 图像检索 图像检索是根据特征寻找图像的一种技术。...我的理解：度量学习的目标就是寻找更合适的损失函数 度量学习作为一个理想的替代（对手动规定距离函数的替代），可以根据不同的任务来自主学习出针对某个特定任务的度量距离函数。...我的理解：可以根据不同的任务来自主学习出合适的损失函数 度量学习的方法： 通过线性变换的度量学习：也称为马氏度量学习问题，一些很经典的非监督线性降维算法（如主成分分析）可以看作属于非监督的马氏度量学习。...度量学习的非线性模型：非线性的度量学习更加的一般化，非线性降维算法可以看作属于非线性度量学习。...以图查图是更先进的方法，是基于内容的图像检索(CBIR)。 哈希方法： 使用哈希方法来提升检索速度。如何提速？
本文分享一篇SIGIR’21的推荐系统文章：基于排序的推荐系统度量优化新视角。...论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2106.02545.pdf 动机 直接优化信息检索常用指标已经成为设计基于排序的推荐系统的一种有前景的方式。...现有的大多数方法认为直接优化评测所用指标会得到更好的性能。但是，另一部分研究认为这样一种假设存在问题。因此，本文中，作者针对优化指标的选取对于基于排序的推荐系统的性能影响进行研究。...通过四个数据集上的实验结果得到了以下观点： 使用同样的指标进行优化和评测基于排序的推荐系统并不总能得到最好的推荐性能。...基于RBP损失相较于其他评测指标总能获得最好的性能，RBP有望成为LTR推荐场景下可替代的损失。 基于RBP的listwise优化对于活跃用户性能提升大于非活跃用户。
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