为了解决上述问题，指标库应运而生。 1.2 名词术语 ? 1.3 产品定位与功能 指标库给予每个指标一个精确且唯一的定义。通过指标库可以快速且规范的查询，开发和使用指标。...第三步：生成派生指标。 有了维度，原子指标等元数据，就可以定义派生指标了。利用指标库的 SQL 生成功能可以快速生成技术口径。同时在指标库上可以快速创建单个派生指标的数据开发平台调度任务。...当然指标库上也支持临时查询指标的数据。 二、主要功能 2.1 数据源同步 指标库中指标数据的来源一般都是从 DW 库，数仓统一中间层的表中通过计算得来。不是所有的库表都可以进入指标库。...试想一下，如果任意业务方 DM 库下的库表都允许添加进指标库，如何保证指标的口径是正确的？甚至各业务方可能会在任意时间修改自己的库表结构。...所以指标库最基础的元数据，比如维度信息，原子指标信息等都是使用数仓统一中间层。 数仓可以通过指标库快速添加某一张表，同时将表上的字段关联到指标库推荐的维度和原子指标，这也有助于数仓规范库表字段的命名。
例如，node exporter 可以收集机器 cpu，内存等指标，cadvisor 可以收集容器指标。然而，如果需要收集一些定制化的指标，还是需要我们编写自定义的指标。...本文讲述如何使用 prometheus python 客户端库和 flask 编写 prometheus 自定义指标。...安装依赖库 我们的程序依赖于flask 和prometheus client 两个库，其 requirements.txt 内容如下： flask==1.1.2 prometheus-client=.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route(...库编写自定义指标的文章就介绍到这了,更多相关prometheus python 库编写自定义指标内容请搜索ZaLou.Cn
---- 作者：PyTorch Lightning team 编译：ronghuaiyang 来源：AI公园 导读 非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting...找出你需要评估的指标是深度学习的关键。有各种各样的指标，我们可以评估ML算法的性能。...你可以使用开箱即用的实现来实现常见的指标，如准确性，召回率，精度，AUROC, RMSE, R²等，或者创建你自己的指标。...所有指标都在cpu和gpu上经过严格测试。...它们是作为输入的简单的python函数。并返回相应的torch.tensor的指标。下面的代码片段展示了一个使用函数接口计算精度的简单示例： ?
多分类问题就转换为了oneVsRest问题，可以分别使用二分类评价指标了，可参考： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13682052.html 比如说绘制ROC和计算...3、多分类评价指标？ 宏平均 Macro-average Macro F1：将n分类的评价拆成n个二分类的评价，计算每个二分类的F1 score，n个F1 score的平均值即为Macro F1。...计算出每一类的评价指标： from sklearn.metrics import classification_report t = classification_report(y_my_test, y_my_score...0.6186737400530504, 'recall': 0.6133333333333333, 'f1-score': 0.6032000000000001, 'support': 75}} 我们可以分别计算每一类的相关指标
用Python可视化股票指标 一个完整的量化交易策略指考虑到交易的方方面面，但是能不能赚钱，谁知道呢 :) 但是一个量化交易可以通过回测系统建立信心然后让其一如既往的运行，以达到让钱生钱的目的，并且是自动的...代表指标: RSI。 评语: 积少成多。...技术指标 这里主要讨论一下常用的技术指标，比如MACD, 均线, RSI.除此之外还有一些有意思的图形指标,通过判断图表的形状来判断买卖，而图形派是既能做趋势跟随也能做价值回归 下面是它们的计算公式及介绍...可视化 多说无益，让我们看看这些指标的买卖情况吧。...总结 没有万能的指标，关键在于使用指标的人。
本文从开源项目的指标入手，总结如何分析一款开源产品及当前国际、国内主流数据库及周边产品的开源表现如何。希望未来，有更多优秀开源产品/项目诞生。 1....3).指标分析 针对上述Github指标及内部统计数据，可将指标进行分类。本文统计中，后三类指标都是以最近的一个月的数字为参考。...项目维度：stars、forks 上述指标，，反映项目整体活跃程度。...后两个指标相比还可间接反馈出软件重构度。 2. 全球数据库开源情况 人生基本上就是两件事，选题和解题。最好的人生是在每个关键点上，既选对题，又解好题。...数据库中间件，在过去几年中发展非常迅速，很好地解决互联网公司的众多场景。但近些年来，随着分布式数据库的兴起，数据库中间件似乎有所沉寂。
对于MySQL数据库中，千万级别或者上亿级别的大表如何优化？...首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引，然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库，如果还达不到效果，就要使用MySQL数据库集群，配置读写分离架构，配置MySQL表分区，配置MyCat...慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表。 如果MySQL数据库是主－从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响又小。...接下来查询一下MySQL数据库的与table_cache相关的值。...TPS（Transaction Per Second，每秒事务量）是指每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量，是衡量系统处理能力的重要指标。
明确了目的后，我们需要收集相关的数据，这些数据可能来源于不同的业务系统和数据库，因此数据的整合和清洗也是分析过程中的重要步骤。 接下来，我们要选择合适的分析方法。...四、竞争者分析 标题竞争者分析的内容： 包括识别现有的直接竞争者和潜在竞争者的现状和未来动向，收集与竞争者有关的数据库，对竞争者的战略意图和各层面的战略进行分析，识别竞争者的长处和短处，洞察竞争者在未来可能采用的战略和可能做出的竞争反应...十六、业务指标选择 数据分析人员在选择数据指标时需要明确指标的目标定位。 如何选择数据指标 首先,如何选择数据指标?...在设计业务指标时,要关注指标之间的逻辑关系,没有逻辑关系的两个指标是没有意义的。如果不按照业务流程来建立指标体系,虽然指标很多,但是指标之间没有逻辑关系。...根据前面步骤找到战略层指标,业务层指标,和业务执行指标,到这一步可以把这些指标进行汇总,通过指标体系对业务进行监控,另一方面通过增加新的指标不断更新指标体系。
之前对数据库恢复做了相对全面的整合，为了校验数据恢复质量，我们开启了近半年的数据随机恢复测试，也就是说为了验证数据库的恢复质量和效率，我们会每天从备份机里面随机选取12个数据库实例进行数据恢复测试...在早期的指标设定中，我们很快达到了从70%改进到了90%，按照这个步调，想达到更高的目标看起来指日可待，比如我拍脑袋指定了一个指标99.9%，但是尴尬的是，以月份为单位，总是会在有那么1个实例恢复失败，...12*n/(12*n+1)=S 得到n=S/(12-12S)，我们把S=0.999带入 得到n=83 这是什么概念，也就意味着我需要在将近3个月以内只能有1次失败，才能保证达到这个指标...同理计算可得，每天需要恢复近142次，才能满足这个指标，同样这个指标也是高得离谱，我们按照1个月来计算，每天也需要30次左右才可以。...所以拍脑袋的指标真是啪啪打脸，还是得做一个简单的计算来坐下评估，当然对于这个问题我觉得可以基于统计学的角度来做更进一步的分析，因为结合实际的业务场景，有很多改进的角度，我会在评估后给出一个可行的指标。
用法： 瀑布线是趋势性指标，因其在运行的过程中，形态与瀑布极其相似，故得名为瀑布线。...''' 补充知识：Python使用逻辑运算符and、or、nor判断整数正负 今天刷Leetcode的时候，对整数进行翻转，由于Python的除法是向下取整，因此要对输入整数进行正负的判断，当时想到的是使用三目运算...由于最开始接触的C语言，学习Python的时候就没有太在意逻辑运算符，以为跟C语言一样返回的是一个布尔值，不知道为何会返回1和-1，查了相关资料发现Python中逻辑运算原理如下： x and y 布尔...总而言之，使用Python中的逻辑运算符返回的并不是非False即True，而与输入x，y相关。...= 0): a = a*10 + x%10 x //=10 return a*sign if a<2**31 else 0 以上这篇python 瀑布线指标编写实例就是小编分享给大家的全部内容了
其次，模型评估指标会失去意义。...但这些采样方法会增加样本的总数，对于决策树这个样本总是对计算速度影响巨大的算法来说，我们完全不想轻易地增加样本数量，所以我们要寻求另一条路：改进我们的模型评估指标，使用更加针对于少数类的指标来优化模型。...2 混淆矩阵 从上面内容可以看出，如果我们的目标是希望尽量捕获少数类，那准确率这个模型评估逐渐失效，所以我们需要新的模型评估指标来帮助我们。...为了评估这样的能力，我们将引入新的模型评估指标：混淆矩阵来帮助我们。 混淆矩阵是二分类问题的多维衡量指标体系，在样本不平衡时极其有用。 在混淆矩阵中，我们将少数类认为是正例，多数类认为是负例。...，这些评估指标的范围都在[0,1]之间，所有以 11 和00 为分子的指标都是越接近 1 越好，所以以 01 和 10 为分子的指标都是越接近 0 越好。
[什么是ADX] ADX(average directional indicator) 平均趋向指数，常用的趋势衡量指标。
目标检测评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision...该指标是目标检测算法中最重要的一个。 在正样本非常少的情况下，PR表现的效果会更好。 10、IoU IoU这一值，可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。...IOU正是表达这种bounding box和groundtruth的差异的指标： 11、ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线与AUC（Area Under...（当然也可以只分析ROC曲线左边一小段） PR曲线： （1）PR曲线使用了Precision，因此PR曲线的两个指标都聚焦于正例。...最后可以根据具体的应用，在曲线上找到最优的点，得到相对应的precision，recall，f1 score等指标，去调整模型的阈值，从而得到一个符合具体应用的模型。
具体的计算公式如下： 因而3.2中的最后结果准确率为（2+3）/（2+1+0+3）=83.333 4.F值 当数据中存在偏差的话，使用“准确率”这一指标来评估模型是非常危险的，在机器学习中较为广泛使用的是精确率...、召回率、F值这些指标来进行性能评估。
使用Python推送指标数据到Pushgateway 需求描述 实践环境 Python 3.6.5 Django 3.0.6 prometheus-client 0.11.0 代码实现 !.../usr/bin/env python -*- coding:utf-8 -*- from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway...浏览器访问推送网关地址http://162.13.0.83:9091，如下 关于时间戳(timestamp) 如果你在 t1 时刻推送Metric，你可能认为普罗米修斯会“刮取(scrap)”这些指标...，并使用相同时间戳 t1 作为对应时序数据的时间戳，然而，普罗米修斯不会这样做，它会把从推送网关(Pushgateway)“刮取”数据时的时间戳当作指标数据对应的时间戳。...由于没有任何让附加不同的时间戳有意义的场景，并且许多用户试图错误地这样做（尽管没有客户端库支持），Pushgateway拒绝任何带有时间戳的推送。
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。
diabetes_y_pred, color='blue', linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程...n为样本数量，p为特征数量 消除了样本数量和特征数量的影响 以上这篇Python 线性回归分析以及评价指标详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
1性能 传统上，监视数据库性能一直是关注基本要点，观察资源利用率（CPU，内存，I / O）随时间的变化，以及确定前十个执行最差的查询，以便您可以调整它们。...随着数据库越来越多地被包含在DevOps中，导致更多的变化，更常见的是，另一个附加措施已经发挥作用。...因此，除了跟踪失败的登录以及sysadmin组中有多少帐户之外，DBA还需要监视SQL注入攻击，服务器和数据库设置的更改以及对权限，用户和角色的修改。...3备份 几乎每个数据库都应定期备份，包括频繁的事务日志备份。除非您有一个工作来默认备份实例上的每个数据库，否则很容易错过添加新数据库。顺便说一句，确保您有一个流程来测试备份文件。...4文件增长 随着时间的推移，数据库文件可能会耗尽可用空间，就像这些文件所在的卷一样。因此，事务必须在数据库文件增长时等待，如果文件中没有更多空间或卷上的空间用完，应用程序将停止运行。
三、统计指标类型 统计指标按照其反映业务的内容或业务数值的表现形式,可以分为总量指标,相对指标,和平均指标三种类型。...总量指标在企业管理中的作用有两个方面, 一是总量指标反映一个企业的人力,物力,财力状况的基本指标。 二是总量指标是计算相对指标和平均指标的基础指标。...相对指标大致可以分为6个类别,分别为,计划完成相对数结构相对数指标,结构相对数指标,比例相对数结构相对数指标,比较相对数结构相对数指标,动态相对数结构相对数指标,和强度相对数结构相对数指标。...四、数量指标和质量指标 统计指标按照它所反映业务的内容和特点,以及数量特性的性质不同可分为数量指标和质量指标。 数量指标是指在企业经营中用以反映规模大小和数量多少等数量特征的各种业务指标。...通常业务统计指标按管理功能作用不同，可以分为描述指标，评价指标，和预警指标。 描述指标：比如,反映企业运行的状况指标有厂房面积指标,资金拥有量指标,职工人数指标,研发投入指标。
HeatingQC 加热质量和条件 2 读取数据 接着把数据读取到Python中进行预处理，读取数据代码如下： import os import numpy as np import pandas...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。
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