混淆矩阵 构造一个高正确率或高召回率的分类器比较容易,但很难保证二者同时成立 ROC 横轴:FPR(假正样本率)=FP/(FP+TN) 即,所有负样本中被分错的比例 纵轴:TPR(真正样本率)=TP/(TP+FN) 即,所有正样本中被分对的比例 横轴越小越好,纵轴越大越好,即,ROC曲线在斜对角线以下,则表示该分类器效果差于随机分类器,反之,效果好于随机分类器,当然,我们希望ROC曲线尽量除于斜对角线以上,也就是向左上角(0,1)凸. AUC ROC下的面积,即, ROC曲线反映了分类器的分类能

查找前十条性能差的sql. SELECT * FROM (select PARSING_USER_ID,EXECUTIONS,SORTS, COMMAND_TYPE,DISK_READS,sql_text FROM v$sqlarea ; 查看占io较大的正在运行的session SELECT se.sid,se.serial#,pr.SPID,se.username,se.status, se.terminal,se.program,se.MODULE,se.sql_address,st.ev

ETLDB性能差(HIS转储200万门诊处方zjysb012) 解决方法: 1.禁用cdc.Hismz_capture 2.停止cdc.Hismz_capture 3.关闭zjysb012,zjysb012 CDC功能 4.启用cdc.Hismz_capture 5.开始:cdc.Hismz_capture 6.开启zjysb012,zjysb012 CDC功能 7.手工执行zjysb012  表的更新操作产生新的cdc,进行自动补录三天数据 (命令:Update zjysb012   set

几乎所有的程序员在初学编程之时,都被灌输过"托管语言(Java.C#)性能比非托管语言(C.C++)差好多" 的迷信教条.如果你问他们为什么,他们一定会说:托管语言需要通过虚拟机或JIT编译器对中间语言进行解释,会耗费更多的内存和CPU运算时间,而非托管语言则会被直接编译成本地代码,可以直接运行,省去了大量运算. 那么,事实真的是这个样子吗?当然不是! 持以上论调的程序员一般分两类:一类是用C.C++起家的工程师,他们从来没有用过托管语言,也没有深入了解过相关原理,对托管语言的运行机制

一.粉丝的反馈 问:stream比for循环慢5倍,用这个是为了啥? 答:互联网是一个新闻泛滥的时代,三人成虎,以假乱真的事情时候发生.作为一个技术开发者,要自己去动手去做,不要人云亦云. 的确,这位粉丝说的这篇文章我也看过,我就不贴地址了,也没必要给他带流量.怎么说呢?就是一个不懂得测试的.不入流开发工程师做的性能测试,给出了一个危言耸听的结论. 二.所有性能测试结论都是片面的 性能测试是必要的,但针对性能测试的结果,永远要持怀疑态度.为什么这么说? 性能测试脱离业务场景就是片面的性能测试.你

阅读本文大概需要 6 分钟. 一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS: 是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips: 最好

一.什么影响了数据库查询速度 1.1 影响数据库查询速度的四个因素 1.2 风险分析 QPS: QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS: 是 TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tips: 最好不要在主库上数据库备份,大型活

1. 问题背景 在我的力推下,部门业务开发转向ABP,其中ORM采用的是EntityFrameworkCore. 然而,在数据查询方面,出现了重大的性能问题... 请看代码: //在一个百万数据量的表中分页获取十条数据居然花了180ms左右,简直不能忍. var entityList = await query .PageBy(input) //这是个字符串:MonthCode desc .OrderBy(input.Sorting) .ToListAsync(); 这是很常见的Abp示例项目中

Java技术栈 ,一般把连接数设置得大一些). 并发量:同一时刻数据库服务器处理的请求数量 3.超高的 CPU使用率:CPU资源耗尽出现宕机. 4.磁盘 IO:磁盘 IO性能突然下降.大量消耗磁盘性能的计划任务.解决:更快磁盘设备.调整计划任务.做好磁盘维护. 1.3 网卡流量:如何避免无法连接数据库的情况 1.减少从服务器的数量(从服务器会从主服务器复制日志) 2.进行分级缓存(避免前端大量缓存失效) 3.避免使用 select 进行查询 4.分离业务网络和服务器网络 1.4 大表带来的问题(

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 之前的大多数人分页采用的都是这样: SELECT * FROM table LIMIT 20 OFFSET 50 可能有的小伙伴还是不太清楚LIMIT和OFFSET的具体含义和用法,我介绍一下: LIMIT X 表示: 读取 X 条数据 LIMIT X, Y 表示: 跳过 X 条数据,读取 Y 条数据 LIMIT Y OFFSET X 表示:

public class KMP { private char[] source = {'a','b','c','b','c','a','b','a','b','d','d','e','f','g','h','i','j','a','b','c','a','b','a','b','d','a'}; private char[] target = {'a','b','c','a','b','a','b','d'}; private int[] getNextArray(char[] target)

首先说明一下MySQL的版本: mysql> select version();+-----------+| version() |+-----------+| 5.7.17 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select version();+-----------+| version() |+-----------+| 5.7.17 |+-----------+1 row in set (0.00 sec) 表结构: mysql>

参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一.机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标,而且很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好. 准确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好.比如某个地区某天地震的预测,假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性,类别只有两个:0:

本文是Unity官方教程,性能优化系列的第二篇<Diagnosing performance problems using the Profiler window>的简单翻译. 相关文章: Unity性能优化(1)-官方教程The Profiler window翻译 Unity性能优化(2)-官方教程Diagnosing performance problems using the Profiler window翻译 Unity性能优化(3)-官方教程Optimizing garbage co

人类大脑与眼睛对一个画面的连贯性感知其实是有一个界限的,譬如我们看电影会觉得画面很自然连贯(帧率为24fps),用手机当然也需要感知屏幕操作的连贯性(尤其是动画过度),所以Android索性就把达到这种流畅的帧率规定为60fps. 有了上面的背景,我们开发App的帧率性能目标就是保持在60fps,也就是说我们在进行App性能优化时心中要有如下准则: <code class="hljs brainfuck has-numbering" style="display: bl

本文转载自:http://blog.csdn.net/andylaudotnet/article/details/1763573 性能调节的目的是通过将网络流通.磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小,使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量.为达到此目的,需要了解应用程序的需求和数据的逻辑和物理结构,并在相互冲突的数据库使用之间(如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持)权衡. 对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程,不应只在最后实现系统时才考虑性能问题.许多使性能得

界面是 Android 应用中直接影响用户体验最关键的部分.如果代码实现得不好,界面容易发生卡顿且导致应用占用大量内存. 我司这类做 ROM 的公司更不一样,预装的应用一定要非常流畅,这样给客户或用户的第一感觉就是快.又卡又慢的应用体验,会影响客户或用户对产品的信心和评价,所以不可忽视. 目录 一. Android渲染知识 1.1 绘制原理 1.2 掉帧 1.3 为什么是60Fps? 1.4 垃圾回收 1.5 UI 线程 1.6 垂直同步 1.7 UI 绘制机制与栅格化 二. 检测和解决 2.1

我们知道,在数据库应用系统中,SQL 语句的性能好坏至关重要.如果 SQL 语句性能很差,可能会导致整个数据库应用系统的性能也非常差.那么,如何监控数据库系统中 SQL 语句的性能,导致 SQL 语句性能差的原因是什么? SQL 语句运行过程中对系统资源的使用情况如何?系统资源存在哪些瓶颈?在 Informix 11.5 中,主要提供了两个工具来解决上述问题.一个是 set explain 命令,我们可以通过查看数据库的查询计划来分析导致 SQL 语句性能差的原因并给予相应的调整,另一个是 SQ

大部分ABAPer都是从SAP报表及打印开始学起的,大家也都认为写个SAP报表程序是最简单不过的事了. 但是实际情况真的如此吗?写报表时除了保证数据的准确性,您可曾考虑过报表的性能问题吗? 由于报表程序是被最多SAP用户所访问的,所以性能差的报表很可能会引来大量的抱怨和质疑,大大降低用户满意度. 最近做了较多性能优化方面的工作,颇有感触,在此进行归纳总结,希望对大家有所帮助,也欢迎大家讨论. 1, 关于表连接语句(INNER JOIN, LEFT JOIN…) 写报表的时候,表与表之间的关联是不

看了某某教程.读了某某手册,按照要求改改某某设置.系统设定.内核参数就认为做到系统优化的想法很傻很天真:)系统优化是一项复杂.繁琐.长期的 工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳 永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同.优化的方法也不同.优化的参数也不同.性 能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里

[工匠若水 http://blog.csdn.net/yanbober 转载请注明出处.] 1 背景 其实有点不想写这篇文章的,但是又想写,有些矛盾.不想写的原因是随便上网一搜一堆关于性能的建议,感觉大家你一总结.我一总结的都说到了很多优化注意事项,但是看过这些文章后大多数存在一个问题就是只给出啥啥啥不能用,啥啥啥该咋用等,却很少有较为系统的进行真正性能案例分析的,大多数都是嘴上喊喊或者死记住规则而已(当然了,这话我自己听着都有些刺耳,实在不好意思,其实关于性能优化的优质博文网上也还是有很多的,