庄家启动擒牛主图指标，有赚就出手，信号明确！ 指标公式类型：通达信公式 公式推荐星级： 指标公式安全：已通过5款杀毒软件查杀，请放心下载！ 公式更新时间：2022-07-15 指标公式标签：庄家启动擒牛 公式运行环境： WinXP/Win7/Win8/Win10/Win All 指标公式语言：用简体中文编写 庄家启动擒牛 挺好的
众所周知，银行是经营风险的企业，而管控风险的方法就是数据，银行业在提供金融服务的过程中，积累了海量的用户数据、交易数据以及外部数据。 银行业通过数据挖掘、分析和应用，使静态数据流动起来，一方面，可以赋能现有业务的发展，更好地实现数字化转型；另一方面，能够对客户群体进行精准画像，充
在本文中，我们将探讨如何设计一个可扩展的指标监控和告警系统。 一个好的监控和告警系统，对基础设施的可观察性，高可用性，可靠性方面发挥着关键作用。 下图显示了市面上一些流行的指标监控和告警服务。 接下来，我们会设计一个类似的服务，可以供大公司内部使用。 设计要求 从一个小明去
简单聊聊运维监控的其他用途 说到监控，一般都会聊到这三个基本维度：metrics、log和tracing，以及这几种常用的工具：Prometheus+grafana+alertmanager、ELK、jaeger。 监控通常来展示应用或集群的运行状态，配合告警来达到维护系统稳定性的目的。但除此之外，还可以将监控数据用于其他用途。
5-6 评估指标metrics 损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE, MSE, CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。 但评估指标不一定可以
本文将全面讲解数仓建设规范，从数据模型规范，到数仓公共规范，数仓各层规范，最后到数仓命名规范，包括表命名，指标字段命名规范等！ 一、数据模型架构原则 1、数仓分层原则 优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路
业务衡量指标 支撑产品质量保障(漏测bug数、严重性、高质量bug数量) 代码覆盖率 自动化接口覆盖率 测试用例有效性 效率提升指标 自动化提升团队效能,研发一些提效工具,推广业务团队使用 新技术应用 团队赋能指标 技术分享 导师带新人 还
使用适当的指标进行数据渠道决策。 依赖数据往往使大多数决策是客观的而不是主观的。 但是从人的角度收集和分析数据有其自身的挑战。 为什么要度量工程生产力 业务的大规模发展，需要增加额外的人员，也可以通过提高每个人的生产力来解决。那么我们就要学会如何提供工程师的工
描述性统计分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性统计分析是对数据进一步分析的基础。譬如在流行病描述性研究中按不同地区、不同时间及不同人群特征进行分组，描
监控指标 性能指标： Performance 内存指标: Memory 基本活动指标：Basic activity 持久性指标: Persistence 错误指标： Error 性能指标：Performance Name Description latency Redis响应一个请求的时间 instantaneous_ops_per_sec 平均每秒处理请求总数 hi rate(calculate
监控是整个运维乃至整个产品生命周期中最重要的一环，通过配置合理的告警机制，采集准确的监控指标，来提前或者尽早发现问题，解决问题，进而保证产品的稳定，提升用户的体验。『分布式实验室』特约记者艾尔斯兰（下文称艾尔）采访了Nightingale核心开发者秦晓辉，就什么推动监控系统更新，可观测性
AUC是否能作为召回评估指标 首先，AUC是代表模型的排序能力，因为在召回环节考虑所有推荐物品的顺序没有太大意义，所以不是一个好的评估指标。另外后面所有提到的AUC含义都是针对单个user的，即group by user AUC。 AUC和线上优化指标正相关？ 不相关。我们先从AUC的计算说起，计算auc需要知
H指数：评价一个科研人员的学术水平 如何查h-index：https://www.cnblogs.com/sybil-hxl/p/16325475.html 影响因子：评价期刊的影响力 影响因子的概念最先由Eugene Garfield在1955年提出。影响因子是一本杂志过去两年内发表的所有文章在本年内平均引用次数。 影响因子的计算公式如下： IF
1、多分类指标 前面已经深入讨论了二分类任务的评估，下面来看一下对多分类问题的评估指标。 多分类问题的所有指标基本上都来自二分类指标，但要对所有类别进行平均。 除了精度，常用的工具有混淆矩阵和分类报告 sklearn.metrics.confusion_metrix sklearn.metrics.classification_repo
作为承载海量数据存储的分布式文件系统，用户通常需要直观地了解整个系统的容量、文件数量、CPU 负载、磁盘 IO、缓存等指标的变化。 JuiceFS 没有重复造轮子，而是通过 Prometheus 兼容的 API 对外提供实时的状态数据，只需将其添加到用户自建的 Prometheus Server 建立时序数据，然后通
1. 简介 Prometheus 是古希腊神话里泰坦族的一名神明，名字的意思是"先见之明"，下图中是 Prometheus 被宙斯惩罚，饱受肝脏日食夜长之苦。 下面就是我们 CRUD Boy 所了解的 Prometheus，下面是其官网封面图引导语：From metrics to insight，从指标到洞察力，通过指标去洞察你的系统，为
元数据型资源 HPA HPA全称HorizontalPodAutoscaler，Pod水平自动扩缩，可以根据CPU利用率自动扩缩RC、Deployment、RS或StatefulSet中的Pod数量，目的是自动扩缩工作负载以满足需求。 水平扩缩意味着对增加的负载的响应是部署更多的Pod。 与"垂直（Vertical）"扩缩不同，对于Kubernetes，垂直扩
一、投资组合评估方法 不同的证券类型，不同的组合，他们的风险和收益的计算方式是不同的。 如何繁多的产品放在一起比较评估，就需要以下三种“调整后 adjusted”的指标： 1.1 波动率调整指标 Volatility Adjusted Measure - （反应 整体风险） 夏普比率 和 M-M指标，两个指标完全等价。
国家统计局通用数据爬取思路+代码实现 （超级舒畅的一次爬取经历） 0、前言 在做一些预测的时候常常会用到国家统计局的数据，之前写的一些爬虫也没能够复用，今天又遇到了这个问题，反复检查之后发现国家统计局的各种数据其实都遵循同一套逻辑，而只需掌握这一个逻辑，我们便可以想要啥就要啥。
一、分析前准备 1.研究背景 TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况，结合‘理想解’（正理想解和负理想解），计算得到最终接近程度C值。熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数
用这个随笔来记录一下评价分类模型中的一些性能指标： 1.混淆矩阵（confusion matrix） 混淆矩阵的格式如下： 其中： TP：预测值为正，真实值也为正，即正确预测出的正样本个数； TN：预测值为负，真实值也为负，即正确预测出的负样本个数； FP：预测值为正，真实值为负，即错误预测出的负样本个数（本
目录摘要：(hpa简介)前言：HPA原理HPA创建方式1、文本方式创建（HPA是一种资源对象，通过yaml进行配置：）2、命令行创建 Horizontal Pod Autoscaler总结 摘要：(hpa简介) Horizontal Pod Autoscaling（Pod 水平自动伸缩），简称HPA，K8S通过对Pod中运行的容器各项指标（CPU占用、内存占用、网络请求
prometheus中存储的数据都是时序型，其数据模型都是如下：metric_name{label=value,…} value timestamp下文中说的数据类型只是客户端的封装 prometheus 的4种metricprometheus的客户端中提供了4种metric，对于服务端来说并没有使用这些metric，服务端只是简单当成是独立的时序数据来
