有没有捕获Spring Batch Micro指标的示例代码？ - 腾讯云开发者社区

precisionrecall+precisionF1=21recall+1precision=2recall×precisionrecall+precision F1是针对二元分类的，那对于多元分类器，有没有类似...macro-F1 假设对于一个多分类问题，有三个类，分别记为1、2、3， TPiTPi是指分类ii的True Positive； FPiFPi是指分类ii的False Positive； TNiTNi是指分类...正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先： 1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 2....300) = 70% 召回率 = 1400 / 1400 = 100% F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35% 由此可见，正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例...；召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。

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SpringCloud微服务架构开发实战：微服务的集中化配置

编译时，最常见的有两种，一是源代码级的配置，二是把配置文件和源代码-起提交到代码仓库中。打包时，即在应用打包阶段通过某种方式将配置(一般是文件形式)打入最终的应用包中。...运行时，是指应用启动前并不知道具体的配置，而是在启动时，先从本地或远程获取配置，然后再正常启动。 4.按配置的加载方式划分按配置的加载方式划分，可分为启动加载和动态加载配置。...启动加载是指应用在启动时获取配置，并且只获取-次，在应用运行过程中不会再去加载。这类配置通常是不会经常变更的，如端口号、线程池大小等。...动态加载是指应用在运行过程中，随时都可以获取到的配置，这些配置意味着会在应用运行过程中经常被修改。配置中心的需求创建符合要求的、易于使用的配置中心，至少需要满足以下几个核心需求。...源码本节示例所涉及的源码，见 micro-weather-eureka-server. micro-weather- eureka-client及mi-cro-weather-config-server

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深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积

概述 1.1 前文回顾 0x02 基本概念 2.1 背景知识 2.2 产生原因 2.3 本质 2.4 VS 数据并行 2.5 解决问题 0x03 PyTorch 梯度累积 3.1 自动累积 3.2 代码示例...Gradient Accumulation 通过多个 micro-batch的梯度累加使得下一个 micro-batch 的前向计算不需要依赖上一个 micro-batch 的反向计算，因此可以畅通无阻的进行下去...在流水线并行下， Gradient Accumulation 使得不同 stage 之间可以并行执行不同的 micro-batch，通过多个 micro-batch的梯度累加使得下一个 micro-batch...3.2 代码示例下面给出一个传统代码示例： for i,(images,target) in enumerate(train_loader): # 1. input output images...，每个“时间点” 可以在多个阶段（stage）上同时做不同的micro-batch，图中每个方块中的标号表示了第几个 micro-batch；同一个 micro-batch 还是串行的经过所有的 stage

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服务架构开发实战：熔断与降级的区别、如何集成Hystrix

.管理目标的层次不同。服务熔断针对的是整个框架级的处理，每个微服务都是需要的，并无层级之分;而服务降级一般需要对业务有层级之分，比如降级—般是从最外围服务开始。...在 micro-weather-cureka-client-feign的基础上稍作修改，即可成为一个新的应用micro-weath-er-eureka-client-feign-hystrix，并将其作为示例...Spring Boot 2.0.0.M3。 Spring Cloud Starter Netflix Eureka Client Finchley.M2。...spring.application.name: micro-weather-eureka-client-feign-hystrix eureka.client.serviceUrl.defaultZone...源码本节示例所涉及的源码，见 micro-weather-eureka-server、micro-weather-cureka-client-feign.msa-weather-city-eureka

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微服务架构开发实战：分布式消息总线，实现配置信息的自动更新

实现配置信息的自动更新在上一篇文章中节演示了集成Spring Cloud Bus 的过程。在示例中，当微服务实例启动的时候，可以去加载最新的配置信息。...本节将演示如何基于Spring Cloud Bus来实现配置信息的自动更新。刷新配置信息 Spring Cloud Bus提供了多种方式来更新微服务实例的配置信息。总结如下。...这就是Spring Cloud Bus所带来的好处，让更新信息在多个微服务实例之间进行广播，从而能够通知到所有的微服务实例。...其中，micro-weather-config-client-bus:8080指的是各个微服务的ApplicationContext ID。 destination参数也可以用来定位特定的微服务。...ngrok可捕获和分析所有通道上的流量，便于后期分析和重放。简单来说，就是通过ngrok建立一个隧道，让用户在外网也可以访问自己本地的计算机，这就是所谓的反向代理。

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流水线并行技术与飞桨优化实现详解

如下图(b)所示，以Gpipe论文中的示例进行说明，朴素的流水线并行，同一时刻只有一个设备进行计算，其余设备处于空闲状态，计算设备利用率通常较低。...：每个 micro-batch 的前向时间，：每个 micro-batch 的反向时间其中: 图片 : 一个mini-batch的计算时间， m: 一个 mini−batch 中 micro-batch...每个 micro-batch 的变量域负责保存每一个 micro-step 前向计算中的中间变量，用于反向计算 micro-batch 的梯度；全局变量域负责保存 mini-batch 需要用到其相对的各个...micro-batch 的梯度。...如果想深入了解模型切分的一般规则，欢迎感兴趣的同学点击阅读原文链接查看更多示例代码： https://github.com/PaddlePaddle/FleetX 总结综上所述，流水线并行将模型按照模型层切分到多个设备上

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Spring Batch在大型企业中的最佳实践｜洞见

2 使用Spring Batch 3.0以及Spring Boot 在使用Spring Batch时推荐使用最新的Spring Batch 3.0版本。...引入Spring-batch框架只需要在build.gradle中加入一行代码即可： compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-batch...这样无论是开发、测试还是运维人员都对整个job的执行情况了如指掌。...比如一个step执行过程中会将失败的数据条目记录到一个报告中，而下一个step会判断有没有生成报告，如果生成了报告则将该报告发送给指定联系人，如果没有则不做任何事情。...并行执行不同的Step在Spring batch中很容易实现，以下是一个示例： public Job job() { return stepBuilders.get("parallelSteps

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PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类：WOS数据集为例（层次分类）

] [ INFO] - global step 1880, epoch: 2, batch: 940, loss: 0.03892, micro f1 score: 0.56682, macro...17:55:31,980] [ INFO] - global step 1890, epoch: 3, batch: 10, loss: 0.03603, micro f1 score: 0.63455...17:55:35,138] [ INFO] - global step 1900, epoch: 3, batch: 20, loss: 0.03549, micro f1 score: 0.62788...17:55:38,457] [ INFO] - global step 1910, epoch: 3, batch: 30, loss: 0.03717, micro f1 score: 0.62339...17:55:41,742] [ INFO] - global step 1920, epoch: 3, batch: 40, loss: 0.03842, micro f1 score: 0.61973

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微服务架构之Spring Boot（六十七）

45.3.23用户配置和切片如果以合理的方式构造代码，默认情况下会使用 @SpringBootApplication 类作为测试的配置。...假设您正在使用Spring Batch，并依赖于它的自动配置。...Batch，这绝对不是您想要做的。...假设您以合理的方式构建代码，则需要扫描其他包。...OutputCapture 是一个JUnit Rule ，可用于捕获 System.out 和 System.err 输出。

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Spring Cloud Data Flow配置数据源、应用程序、任务

以下是一个 MySQL 数据源的配置示例：spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driverspring.datasource.url=jdbc...配置应用程序在 Spring Cloud Data Flow 中，应用程序是指实现特定功能的可执行程序，例如数据处理、消息传递等。...以下是一个基于 Spring Boot 的数据处理应用程序的配置示例：spring.application.name=my-data-processorspring.cloud.stream.bindings.input.destination...具体配置方法请参考 Spring Cloud Data Flow 的官方文档。配置任务在 Spring Cloud Data Flow 中，任务是指一组有序的步骤，用于完成某个特定的工作。...以下是一个基于 Spring Batch 的任务的配置示例：spring.application.name=my-batch-taskspring.cloud.task.batch.enabled=truespring.cloud.task.batch.jobs.job1

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PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类：WOS数据集为例（层次分类）

] [ INFO] - global step 1880, epoch: 2, batch: 940, loss: 0.03892, micro f1 score: 0.56682, macro...:55:31,980] [ INFO] - global step 1890, epoch: 3, batch: 10, loss: 0.03603, micro f1 score: 0.63455...17:55:35,138] [ INFO] - global step 1900, epoch: 3, batch: 20, loss: 0.03549, micro f1 score: 0.62788...17:55:38,457] [ INFO] - global step 1910, epoch: 3, batch: 30, loss: 0.03717, micro f1 score: 0.62339...17:55:41,742] [ INFO] - global step 1920, epoch: 3, batch: 40, loss: 0.03842, micro f1 score: 0.61973

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深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现

如何将mini-batch进一步划分成更小的micro-batch，同时利用pipipline方案，每次处理一个micro-batch的数据，得到结果后，将该micro-batch的结果发送给下游设备，...size，赋给 mini_batch_size；从参数中得到 micro_batch_size，设置到 micro_batch_size；如果 micro_batch_size 没有意义，则：...如果 p.num_micro_batches 大于 mini_batch_size，则 p.num_micro_batches 为 mini_batch_size；把 micro_batch_size...micro_batch_size = p.micro_batch_size if not micro_batch_size: # 如果 micro_batch_size 没有意义...// p.num_micro_batches micro_batch_size = mini_batch_size // p.num_micro_batches if mini_batch_size

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PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

具体参考项目链接：本项目链接：基于ERNIR3.0文本分类：CAIL2018-SMALL罪名预测为例(多标签)2.基于ERNIR3.0文本分类任务模型微调以下是本项目主要代码结构及说明：├── train.py...prune_config.py # 裁剪训练参数配置├── requirements.txt # 环境依赖└── README.md # 使用说明以公开数据集CAIL2018—SMALL中罪名预测任务为示例...INFO] - global step 530, epoch: 1, batch: 530, loss: 0.19550, micro f1 score: 0.01304, macro f1 score...15:04:29,497] [ INFO] - global step 550, epoch: 1, batch: 550, loss: 0.18063, micro f1 score: 0.01302...结论本项目主要讲解了犯罪名预测任务、以及doccano标注指南（对于多分类多标签问题），和对性能指标的简单探讨，可以看到实际更多问题是关于多标签分类的。

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浅谈keras中自定义二分类任务评价指标metrics的方法以及代码

FP) recall=TP/(TP+FN) F1score=2*precision*recall/(precision+recall) return F1score #编译阶段引用自定义评价指标示例...function的方式建模（自己定义） model = model.compile() # 自定义 # 模型训练 model.fit(X[train], Y[train], epochs=150, batch_size...或者function的方式建模（自己定义） model = return model model = KerasClassifier(build_fn=model, epochs=150, batch_size...多分类就是说，一个目标的标签是几种之一（如：0，1，2…） 2.评价指标主要包含了：准确率（accuracy），错误率（error rate），精确率（precision），召回率（recall）=...3.代码注意：以下的代码是合在一起写的，有注释。

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PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

具体参考项目链接：本项目链接：基于ERNIR3.0文本分类：CAIL2018-SMALL罪名预测为例(多标签) 2.基于ERNIR3.0文本分类任务模型微调以下是本项目主要代码结构及说明： ├─...prune_config.py # 裁剪训练参数配置 ├── requirements.txt # 环境依赖 └── README.md # 使用说明以公开数据集CAIL2018—SMALL中罪名预测任务为示例...INFO] - global step 530, epoch: 1, batch: 530, loss: 0.19550, micro f1 score: 0.01304, macro f1 score...15:04:29,497] [ INFO] - global step 550, epoch: 1, batch: 550, loss: 0.18063, micro f1 score: 0.01302...KUAKE-QIC)为例【多分类(单标签)】基于Ernie-3.0 CAIL2019法研杯要素识别多标签分类任务本项目主要讲解了犯罪名预测任务、以及doccano标注指南（对于多分类多标签问题），和对性能指标的简单探讨

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Spring Retry

引入依赖　　从2.2.0开始，重试功能从Spring Batch中撤出。它现在是Spring Retry新库的一部分。　　...加入@EnableRetry 　　示例： ?...所以在这种情况下，Spring推荐我们调用一个实际的方法，然后捕获我们在value中抛出的异常，然后根据@Retryable 的饿配置来进行调用。...使用了@Retryable的方法，你要把异常进行抛出处理，要不不会被Retry捕获 ---- 　　当然了，有了异常的捕获，就有专门针对的处理了，看代码 @Override @Retryable...@Recover来进行重试失败后的处理，其中的参数Exception 就是我们在上面的重试代码中捕获的异常了。

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AI Infra论文阅读之将流水线并行气泡几乎降到零（附基于Meagtron-LM的ZB-H1开源代码实现解读）

本例中的每个batch由8个micro-batch组成，每个蓝色或绿色框中的数字是给相应micro-batch的唯一标识符（比如，第一个batch由1− 8个micro-batch组成，第二个batch...这里说的严格的 Optimizer 语义是指，一个 batch 内的所有 micro-batch 的数据遇到的模型都是同一个版本的模型。...VPP的idea是于让 micro batch （micro batch size 更小）更多来减少气泡。...我理解这里的同步训练指的就是1F1B中一个 batch 内的所有 micro-batch 的数据遇到的模型都是同一个版本的模型。...batch是8，warmup的micro batch是4，那么1F1B阶段的micro batch就是4了。

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GPT-3模型为何难以复现？这也许是分布式AI框架的最优设计

拆分成多个 micro-batch ，每个 micro-batch 前后向计算后的梯度累加，在最后一个micro-batch累加结束后，统一更新模型。...Gradient Accumulation 通过多个 micro-batch的梯度累加使得下一个 micro-batch 的前向计算不需要依赖上一个 micro-batch 的反向计算，因此可以畅通无阻的进行下去...单纯通过 micro-batch，我们就实现了 GPipe （2018）论文中的流水并行，在 stage 数量为 4， micro-batch 数量为 8 （每个 batch 在计算 8 个 micro-batch...且累加 8 次梯度后更新一次模型）下的时间线如下图所示：使用梯度累加后的 Pipeline 时间线在 GPipe 的流水并行示例中，每个“时间点” 可以在多个阶段（stage）上同时做不同的micro-batch...，因此需要把后向计算的优先级提高，让 micro-batch 标号小的后向比 micro-batch 标号大的前向先做。

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聊聊spring事务在异常场景下发生不按套路出牌的事儿

前言最近看了一下网上总结的spring事务失效的N个场景，网上列出来的场景有如下数据库引擎不支持事务没有被 Spring 管理方法不是 public 的自身调用问题数据源没有配置事务管理器...，我会先做清表操作，再演示下个例子场景一：异常被吃 1、示例一：代码如下 private String addSql = "INSERT INTO tx_test (tx_id) VALUES (?)...Transaction的部分源码，当我们业务代码进行捕获时，他是执行不到completeTransactionAfterThrowing(txInfo, ex);这个方法，这个方法里面就是执行相应的回滚操作...logger.error("Application exception overridden by rollback exception", ex); throw ex2; } 2、示例代码二...，数据可以插入成功，这次也是同样把异常捕获，数据却无法插入成功原因：这就得从spring事务的传播行为说起了，spring事务的默认传播行为是REQUIRED。

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SpringCloud微服务架构开发实战：如何集成BuS？

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SpringCloud微服务架构开发实战：微服务的集中化配置

深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积

服务架构开发实战：熔断与降级的区别、如何集成Hystrix

微服务架构开发实战：分布式消息总线，实现配置信息的自动更新

流水线并行技术与飞桨优化实现详解

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PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类：WOS数据集为例（层次分类）

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PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类：WOS数据集为例（层次分类）

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浅谈keras中自定义二分类任务评价指标metrics的方法以及代码

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Spring Retry

AI Infra论文阅读之将流水线并行气泡几乎降到零（附基于Meagtron-LM的ZB-H1开源代码实现解读）

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