(1) QPS(每秒Query量) QPS = Questions(or Queries) / seconds mysql > show global status like 'Question%';...(2) TPS(每秒事务量) TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds mysql > show global status like'Com_commit...'; mysql > show global status like'Com_rollback'; (3)key Buffer 命中率 mysql>show global status like...> mysql -e "show global statuslike 'Open_files'; mysql> mysql -e "show global statuslike 'Open_tables...---- 我们需要根据自己的情况进行配置优化，好的做法是MySQL服务器稳定运行了一段时间后，根据服务器的”状态”再进行优化。
里面涉及到常用业务指标，如果忘记的话，可以在《衡量业务：指标体系》里回顾 1.购买人数 购买人数，要用到“销售订单表“中的”顾客ID“来分析出人数 在实际销售中一个用户可以在一个交易网点购买多次，或者在多个网点购买多次....人均购买频次 人均购买频次是平均每个顾客购买几次，人均购买频次=总订单数/用户总数 count(订单号)/count(distinct 顾客ID) as 人均购买频次 到现在，我们已经得到了问题中的常用指标...顾客ID) as 人均购买频次 from 销售订单表 where year(交易日期)="2020" and quarter(交易日期)=1; 分析结果： 【本题考点】 1.考察了日常经营分析中经常用到的指标...，常用的指标可以回顾《衡量业务：指标体系》 2.分组汇总是常用的分析方法 3。...考察字段别名的应用，把复杂的计算字段用as改成别名，缩短SQL 语句，让查询语句比较简洁 4.考察日期和时间处理函数的用法，常用的日期和时间函数如下： 日期时间段除了用以上提取函数外，还可以用between
Prometheus Operator 安装完成后会有很多默认的监控指标，一不注意就大量的报警产生，所以我们非常有必要了解下这些常用的监控指标，有部分指标很有可能对于我们自己的业务可有可无，所以可以适当的进行修改...，这里我们就来对常用的几个指标进行简单的说明。...Kubernetes 资源相关 1.1 CPUThrottlingHigh 关于 CPU 的 limit 合理性指标。查出最近5分钟，超过25%的 CPU 执行周期受到限制的容器。...=""} == 0) 相关指标： node_filesystem_avail_bytes：空闲容量 node_filesystem_size_bytes：总容量 9....应答报文中有效的字段，主要用来说明 DNS 应答状态，是排查域名解析失败的重要指标。
存货的绩效评价量化指标 对存货明确而又一致的绩效评价是存货管理过程中的关键一部分，绩效评价既要反映服务水平又要反映存货水平。...仓储服务水平评价指标 1 缺货率 计算公式：缺货率＝（缺货次数/顾客订货次数）×100%。...如果这个指标过高，原因不外乎以下几方面： （1）产品品质不良； （2）服务态度不佳； （3）交货时间无法满足实际需求； （4）交货延迟； （5）和同行业比较有差距； （6）客户本身存在的问题。 ?
所以，依靠强大的监控系统，收集尽可能多的指标，意义重大。但哪些指标才是有意义的呢，本着从实践中来的思想，各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值。...在各位运维工程师长期的工作实践中，我们总结了在系统运维过程中，经常会参考的一些指标，主要包括以下几个类别： CPU Load 内存 磁盘 IO 网络相关 内核参数 ss 统计输出 端口采集 核心服务的进程存活信息采集...关键业务进程资源消耗 NTP offset采集 DNS解析采集 每个类别，具体的详细指标如下，这些指标，都是open-falcon的agent组件直接支持的。...falcon-agent每隔一定时间间隔（目前是60秒）会采集一次相关的指标，并汇报给server端。 2....SMART工具输出 使用 smartctl 工具读取磁盘 SMART 信息，目前所有指标仅作为数据收集，不一定意味磁盘损坏（只是表示概率变大），每个metric都会有一组tag描述，表明盘符，例如device
AUC AUC: Area Under ROC Curve，同目标检测中的 AUC 指标。
性能指标 吞度量 响应延迟 P95 P999 并发量 可用性指标 可提供的服务时间 / (可提供的服务时间 + 不可提供的服务时间) 请求成功次数 / 总请求次数 可扩展性指标 是否能实现水平扩展，通过增加服务器数量增加计算能力...一致性指标 实现多副本之间一致性的能力。不同的应用场景对于数据一致性指标要求不同，需要根据场景做具体的评估。
，用于综合反映整体的指标。...3、综合评价指标F-measure Precision和Recall指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure（又称为F-Score）。...那么尽量把有病的揪出来是主要任务,也就是第一个指标TPR,要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的,也就是第二个指标FPR,要越低越好。 不难发现,这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感,稍微的小症状都判断为有病,那么他的第一个指标应该会很高,但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么第一个指标达到1,第二个指标也为1。 我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。 ?
，用于综合反映整体的指标。...综合评价指标F-measure Precision和Recall指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure（又称为F-Score）。...那么尽量把有病的揪出来是主要任务,也就是第一个指标TPR,要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的,也就是第二个指标FPR,要越低越好。 不难发现,这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感,稍微的小症状都判断为有病,那么他的第一个指标应该会很高,但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么第一个指标达到1,第二个指标也为1。 我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。
机器学习性能评价标准是模型优化的前提，在设计机器学习算法过程中，不同的问题需要用到不同的评价标准，本文对机器学习算法常用指标进行了总结。 阅读目录 1. TPR、FPR&TNR 2....，用于综合反映整体的指标。 ...那么尽量把有病的揪出来是主要任务,也就是第一个指标TPR,要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的,也就是第二个指标FPR,要越低越好。 不难发现,这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感,稍微的小症状都判断为有病,那么他的第一个指标应该会很高,但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么第一个指标达到1,第二个指标也为1。 我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。 ?
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...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。...F1-Score指标综合了Precision与Recall的产出的结果。...45度的直线一般被常用作Benchmark，即基准模型，我们的预测分类模型的ROC要能优于45度线，否则我们的预测还不如50/50的猜测来的准确。 所以，回到下图。
[root@localhost ~]# zcat /usr/share/doc/zabbix-server-mysql-4.4.10/create.sql.gz |mysql -uzabbix -pzabbix.../bin/bash c1=`mysql -s -e "show global status like 'Com_commit';"|awk '{print $NF}'` r1=`mysql -s -e...[root@localhost scripts]# cat /etc/zabbix/zabbix_agentd.d/mysql.conf UserParameter=mysql.byte[*],/...bin/bash /etc/zabbix/scripts/mysql_byte.sh $1 UserParameter=mysql.in.r,/bin/bash /etc/zabbix/scripts/.../bin/bash /etc/zabbix/scripts/mysql_qps.sh $1 UserParameter=tps,/bin/bash /etc/zabbix/scripts/mysql_tps.sh
在进行数据分析时，经常会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。 01 平均数(average) 一般指算术平均数。...02 绝对数(absolute number)与相对数(relative number) 绝对数：是总量指标，它是反映客观现象总体在一定时间、地点条件下的总规模、总水平的综合指标。...相对数：是指两个有联系的指标对比计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。...百分点：指不同时期以百分数形式表示的相对指标（如：速度、指数、构成等）的变动幅度。...男生30人，女生20人，男生比例是30：50， 女生的比例是20：50，男生与女生的比率是30：20 06 倍数(multiple)与番数(doubling) 倍数：表示一个数据是另一个数据的几倍，通常用一个数据除以另一个数据获得
在前一篇文章《ClickHouse的运行指标监控可以怎么玩?》中，我介绍了怎么利用 ClickHouse 内置的 /metrics 服务，轻松与 Prometheus 和 Grafana 集成。...所以今天就接着聊一聊，在 ClickHouse 中有哪些常用的监控指标。...由于 ClickHouse 内部记录的指标非常多， 这里不可能列全，所以今天只能算是抛砖引玉，供大家参考。...metrics.MemoryTracking 分配给server的内存总数 MarkCacheHits/MarkCacheMisses MarkCache缓存的命中率 除了上述的几类常规操作之外，对于副本而言也有一些常用的监控指标...，我没有列全，大家可以顺着思路继续添加自己喜欢的指标。
评估指标 Evaluation metrics 可以说明模型的性能，辨别模型的结果。 我们建立一个模型后，计算指标，从指标获取反馈，再继续改进模型，直到达到理想的准确度。...今天先来简单介绍几种回归和分类常用的评估方法。 ---- 回归： 均方误差： ? ? 其中 D 为数据分布，p 为概率密度函数。...F1 度量： 也是综合考虑查准率，查全率的度量，比 BEP 更常用： ?...---- ROC ： 反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。
作者：陈安东，湖南大学，Datawhale成员 我与评价指标的首次交锋是第一次实习面试时，面试官开头就问分类任务的评价指标。我当时TP,FP,FN,TN各种组合一顿上，回答得乱七八糟。...后来经历多了，发现评价指标的确是面试的高频考点。 这次让我们几分钟时间搞懂评价指标，尤其是较难理解的ROC、AUC、精确率、召回率，为之后的数据科学之路打下基础。...那么回到ROC曲线，这个ROC曲线的两个指标分别为灵敏度和假正率，效果如图： ? 两个模型用这个指标做评价的时候，如果一个模型A可以包裹住另一个模型B，那么这个模型A就优于模型B。...其中回归任务的评价指标衡量的是，模型预测数值和标签提供数值之间的差距。其中对于评价指标的优劣其实并不好评价，这里只列出常用的指标。 MAE(Mean Absolute Error)平均绝对误差 ?...对MSE指标求平方根。 结尾 评价指标学习完毕啦。对于比较难理解的ROC、AUC、精确率、召回率，文中都列举了场景，希望可以帮助到大家。其实搞懂核心概念，之后都是它的衍生。
OTB数据集中的指标： Distance Precision Rate (DPR)越大越好，DPR代表预测框的中心和gt框中心的距离小于阈值\alpha的比例，大部分数据集\alpha=5，少数是20...其他指标： 除了常用AUC代表成功率外，还有的用 Average Overlap (AO) 来表示success rate....A O=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \operatorname{IoU}\left(p_i, g_i\right) 除了常用\alpha=5时的DPR表示Precision rate
Dice Index Dice 系数是一种评估相似度的函数，通常用于计算两个样本的相似度或者重叠度： ?
图（a）就是有名的混淆矩阵，图（b）由混淆矩阵推出的一些有名的评估指标。 我们首先好好解读一下混淆矩阵里的一些名词和其意思。...它是综合评价整体结果的评估指标。所以，哪总类型（正或者负）样本多，权重就大。也就是通常说的『对样本不均衡敏感』，『容易被多的样品带走』。...BEP还是有点简化了，更常用的是 F1 度量： F1-Score 就是一个综合考虑了 Precision 和 Recall的指标，比 BEP 更为常用。...四、如何选择评估指标？ 答案当然是具体问题具体分析啦，单纯地说谁好谁坏是没有意义的，我们需要结合实际场景选择合适的评估指标。...五、IOU 上面讨论的是分类任务中的评价指标，这里想简单讲讲目标检测任务中常用的评价指标：IOU（Intersection over Union），中文翻译为交并比。
本期给大家介绍机器学习分类任务的常用评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F1-score。...二、评价指标？ 评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。 不同的机器学习任务，有不同的评价指标。...本文重点说明分类任务的评价指标。 三、举个例子：好瓜检测仪 假设，我们有一个“好瓜检测仪”，用于区分好瓜和坏瓜。然后我们用这个检测仪检测了一批西瓜，并得到了下表所示的结果。...所以“好瓜检测仪”的Accuracy是： 注：这个指标存在局限性，比如一个不平衡样本，分类中一个占比特别多一个特别少，把少的全预测错了，而分类准确率依然很高。...F1-score（召回率） Precision和Recall指标有时是此消彼长的，即精准率高了，召回率就下降。
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