容量预估指的是，在接口尚未上线之前，对接口进行一个前置性的评估，预测接口可能承受的压力，来做接口测试的标准，确保服务上线后能够承受线上流量的压力。所以这是非常重要且必不可少的步骤。...通过在项目中的积累，我们从“凭直觉”预估的方式，到最后精细化理论化容量预估方式，解决了容量预估的难题。...【容量预估的困难】 容量预估的主要困难在于，在上线前，由于服务尚未上线甚至尚未开始开发，是无法通过压测接口获得相关数据的；在上线后，也无法确保现在的容量是足够承载各种意外流量发生的。...【“凭直觉”的预估方案】 在压测最开始的时候，我们使用的是“凭直觉”式的解决方案。...通过上面两个原则和数据，就可以推算出接口预估的QPS值。 比如，一个非集中式访问的接口预测有100万的PV，其整个访问周期是3周。
首先对于表的估算，用到的是DBMS_SPACE包中的CREATE_TABLE_COST这个存储过程，这个存储过程有两个版本，第一个版本是根据平均行长，估算表的容量，第二个版本是根据列的信息，估算表的容量...上面则是根据平均行长，预估的表容量，下面实际测试10万条数据，检索user_segments视图，其占用空间为9437184字节， ?...创建实际索引，检索user_segments视图，其占用索引空间容量为6291456，说明上面的存储过程，预计的结果是准确的， ? 总结： 1....对于表和索引空间的预估，可以使用DBMS_SPACE包的CREATE_TABLE_COST和CREATE_INDEX_COST存储过程，虽然没有看这两个存储过程的实现，但猜测平均行长算法，会根据预计行数...CREATE_TABLE_COST根据列字段定义预估，是比较准确的，根据平均行长，并不很准确。需要注意的是，这里计算的是字段极限值，不会超过此值，但有可能实际用不了这些。
所以，一提到容量预估，大家可能第一时间想到的是，这是大公司的事，我们这种小系统不用考虑这个问题。 这说法其实不太对。...现在这个时代，营销活动满天飞，初创企业更是在绞尽脑汁想着“一炮而红”，所以哪怕不是那些千万级以上的系统也需要考虑容量预估的问题。...虽然如此，但是Z哥觉得，能不能做好「容量预估」，背后体现的是一个人解决没有标准答案的问题的能力。 这是很多程序员都缺乏的一个能力。...Z哥的理解是：容量预估的本质是为了获得技术投入与业务发展之间的合理值，追求的是无限接近于“刚刚好”的状态。...这次呢，Z哥先和你聊了一下容量预估的意义。 然后，分享了我自己做容量预估的思路，通过5步法来实现。
在性能测试中，需要根据具体的性能需求和系统架构等情况，采用不同的测试策略，其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章，就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。 一、什么是容量？如何理解？...2、如何理解 ①、系统的容量（处理能力）是有限的； ②、容量是可度量的； 二、如何统计容量指标？...三、容量测试 容量测试是性能测试里的一种测试方法，它的目的就是测量系统的最大容量，为系统扩容，性能优化提供参考，节省成本投入，提高资源利用率。...，一般吞吐量和IO是比较关注的指标； 四、容量规划 1、为什么需要容量规划？...2、容量规划四步走 ①、业务流量预估阶段：通过分析历史数据以及实时的线上监控，预估未来某个时间点或者某个业务可能会有多少多少的流量冲击； ②、系统容量评估阶段：根据具体的业务场景，分析每个业务场景的流量配比
假设现在有这么一个人，23岁，一线城市白领，常常出入城市CBD，之前没有任何的平台行为，刚刚注册app，那么他会买什么？
之前写了一篇以基于elastic的需求预估的文章，只不过用的是R语言开发的，最近在学python，就仿照逻辑写了一篇python的，主要修改点如下： 用决策树替换了elastic算法 用分层抽样替换了组合抽样...需要看详细理论及思考过程参考链接：商品需求预估 python code如下： # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np
预设Ceph集群中的PG数至关重要，公式如下: （**结果必须舍入到最接近2的N次幂的值)**
一般在对CVR建模的过程中，正样本选择的是在点击后有转化的样本作为正样本，负样本则是在点击后没有转化的样本作为负样本。然而，这样的建模方式存在一定的问题：
如何预估系统QPS 场景举例： 开屏广告，全天流量 = 12000CPM = 1200w PV 根据8/2原则，80%的流量在20%的时间段内产生 峰值QPS = (1200w * 0.8) /...(24 * 60 * 60 * 0.2) = 760 保险起见，预留20%的Buffer，因此可预估系统峰值QPS=920
表示的是一条曝光样本，y\in \left\{ 0,1\right\} 表示的是该曝光样本是否被点击，z\in \left\{ 0,1\right\} 表示的是该样本在曝光点击后是否有转化，对CVR建模是预估转化率
虚拟存储的容量受到下列哪一个因素的限制影响最大?D A. 磁盘空间大小 B. 物理内存大小 C. 数据存放的实际地址 D. 计算机地址位数 分析：这题应该是计算机地址位数才对。...同时，用户编程的时候也摆脱了一定要编写小于主存容量的作业的限制。也就是说，用户的逻辑地址空间可以比主存的绝对地址空间要大。...对用户来说，好像计算机系统具有一个容量很大的主存储器，称为“虚拟存储器”。...这个虚拟逻辑存储单元的存储容量是它所集中管理的各物理存储体的存储量的总和，而它具有的访问带宽则在一定程度上接近各个物理存储体的访问带宽之和。...虚存容量不是无限的，最大容量受内存和外存可利用的总容量限制, 虚存搜索实际容量受计算机总线地址结构限制。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于...逻谛斯克回归对大规模稀疏特征有着很好的学习能力，在点击率预估任务发展的早期一统天下。近年来，DNN 模型由于其强大的学习能力逐渐接过点击率预估任务的大旗。...在点击率预估任务中，我们给出谷歌提出的 Wide & Deep 模型。...【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 以下是本例目录包含的文件以及对应说明: ├── README.md # 本教程markdown 文档 ├── dataset.md...精准的点击率预估对在线广告系统收益最大化具有重要意义。
CTR预估系列家谱 ? 炼丹之前，先放一张CTR预估系列的家谱，让脉络更加清晰。 （一）FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互进行CTR预估 ?...（二）DSIN：利用用户时序行为中兴趣变化进行CTR预估 ? 2.0 前言 在读本文之前，我们需要先搞清楚两个概念，Sequence和Sessions。...相比于常用的AUC，在CTR预估场景中，不同的用户之间存在着差异，这种差异可以理解为一个闲逛的购物者和一个要买小米手机的购物者间的差异。...CTR预估场景下，构造的模型越复杂参数越多，越容易过拟合。实际场景中，存在着大量的长尾数据，这些数据的存在一方面在训练过程中增加了复杂度，另一方面在结果上产生了过拟合。...12.1 背景 CTR预估领域面临着诸多挑战，输入特征的稀疏高维问题，高阶特征的计算复杂度问题等。
最大容量是一种类似弹性的容量，它允许队列利用未用于填充其他队列中的最小容量需求的资源。 上图中的子队列继承其父队列的资源。...用户限制因子设置为队列最小容量的倍数，其中用户限制因子为 1 意味着用户可以消耗队列的整个最小容量。...如果您希望用户也能够增长到队列的最大容量，设置大于 1 的值将允许最小容量被用户多次超越。...抢占 当一个应用程序在其队列中使用弹性容量而另一个应用程序提出要求返回其最小容量（在另一个队列中用作弹性容量）时，传统上应用程序必须等待任务完成才能获得其资源分配....如果单个队列已经接管了所有集群容量，并且另一个应用程序在需要返回其最小容量的队列中启动，则只有最小容量将被抢占，并且其他队列正在使用的所有最大容量将一直保留到容器自然释放。
markdown版本已归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/information-theory 】 信道容量 写出并解释信道容量的定义 分析计算如下信道的信道容量...无噪无损信道 有噪无损信道 无噪有损信道 二进制对称信道 AWGN信道 信道容量的定义 香农指出信道中的噪声对信道造成的根本限制是信道的传信率, 而不是可靠性。...典型信道的信道容量 BSC信道容量 设二进制对称信道的输入概率空间为 [\begin{array}{l} X \\ P \end{array}]=[\begin{array}{cc} 0 & 1 \...BSC 信道容量 C=1-H§ 图片 当信源输入符号的速率为 r_{s} (符号/秒), 信道容量 C_{t}=r_{s}[1-H(p)] 实际信息传输速率 R_{t} 为 R_...Shannon信道编码定理 揭示了信源信息速率与信道容量的关系 如果信源的信息率 (即每秒发出的信息量）小于信道容量, 则存在一种编码方式, 可保证通过该信道传送信息的差错率任意小；反之 , 如果信源的信息率大于信道容量
但系统最终的承载能力，还是取决于它的容量。这篇文章，我想为大家介绍下容量评估和容量规划的相关知识。 理解容量 如何定义容量？...容量即系统处于某种负载状态或某项指标达到所能接受的最大阈值下对请求的最大处理能力。 如何理解容量？ 容量是可度量的； 系统容量（处理能力）是有限的； 如何规划容量？...假设线上预期流量为X，所需容量为Y，容量测试的预期指标为Z，那么：Y=X/Z。...API； 订单服务的服务器配置是4C8G； 容量测试脚本要综合考虑4个API的流量配比和流量模型； CPU%≤40%，核心链路RT≤50ms下，测试结果就是单机容量； 容量评估 容量评估我在之前的文章《...容量评估九步走流程图 容量评估职责内容划分 容量规划 容量规划的价值 互联网公司成本 人力成本； 硬件成本； 运营成本； 容量规划的价值 为性能优化提供参考； 提高资源使用率， 降低成本； 不断促进基础技术设施的建设和优化
JDK构造方法摘要 HashMap() 构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。...HashMap(int initialCapacity) 造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。...一、概念 HashMap 的实例有两个参数影响其性能：初始容量和加载因子。容量是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。...当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。 ...在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
，容量预估值为2000 ×（32 + 16 + 32 + 32） + 2048× 8 = 240384 运行测试脚本，得到结果如下： 结果都是240384，说明模型预估的十分精确。...，容量预估值为[（16 + 16 + 32 + 96 + 32）×200 + 256×8 + 96 + 16 + 32 + 32 ]× 200 + 256× 8 = 8126848 运行测试脚本，得到结果如下...，容量预估值为[（96 + 16 + 53.336 + 32）×200 + 256×8 + 640 + 32 + 96 + 16 + 16 + 32 + 32 ] ×200 + 256 × 8 = 8477888...，容量预估值为[（96 + 16 + 32） ×200 + 48 + 16 + 32 + 32 ] × 200 + 256 ×8 = 5787648 运行测试脚本，得到结果如下： 结果都是5787648...，说明模型预估的十分精确。
最近一段日子，怎么在一个大的新闻候选集合（假设有10w条新闻）选出用来做 CTR 预估的小集合（假设是100条新闻）困扰我们已久，昨夜我夜观星象，突来灵感，遂有此文。...废话，不选个小集合 CTR 预估怎么算得过来。好，那么目的一便是确定一个精简的集合以使 CTR 预估能在线上实时响应。再进一步思考，这100条新闻要是怎么样的新闻？...准确率高：具体指这100条新闻的每一条新闻都有一个相比于普通新闻更容易被点击的理由 覆盖率高：具体指100条新闻要覆盖绝大部分上面一点所说的理由（假设有若干个理由），以减小容易被点击新闻没有进入 CTR 预估流程的概率...这样虽然候选集并不是实时更新，但用户的属性是实时更新的，由于 CTR 预估是实时计算的，这样最终的推荐结果也是实时改变着 参考： http://toutiao.com/i6234278051245457921
1 CVR预估中的延迟反馈问题 1.1 问题描述 在很多推荐搜索的建模中，我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于...从上面这点可以看出，我们希望能很好地预估某个广告的转化概率（最终转化即可，对应到下文P(C=1|X=x). 1.3.2 问题建模 1.3.2.1 变量定义 我们先定义五个变量， image.png...本文选择用一个模型用来预估是否转化，另一个模型来捕获点击到转化的期望延迟时间的解决方案。 我们就有， image.png 的话，必定意味着有一个d与之对应。...两个表示： image.png ， 最终某个广告会被成功转化的概率； image.png , ，广告最终被转化，从点击到转化的时间概率预估。...2 参考文献 cvr 预估中的转化延迟反馈问题概述：https://zhuanlan.zhihu.com/p/74586059 Modelling Delayed Feedback in Display
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