CVSS 3.0 计算公式及说明 一.基础评价 1. 基础评价公式为: 当 影响度分值 <= 0: 基础分值 = 0 当 0 < 影响度分值 + 可利用度分值 < 10: 作用域 = 固定: 基础分值 = Roundup(影响度分值 + 可利用度分值) 作用域 = 变化: 基础分值 = Roundup[1.08 × (影响度分值 + 可利用度分值)] 当 影响度分值 + 可利用度分值 > 10:基础分值 = 10 Roundup   保留小数点后一位,小数点后第二位大于零则进一.

SpringBoot第十二集:度量指标监控与异步调用(2020最新最易懂) Spring Boot Actuator是spring boot项目一个监控模块,提供了很多原生的端点,包含了对应用系统的自省和监控的集成功能,比如应用程序上下文里全部的Bean.运行状况检查.健康指标.环境变量及各类重要度量指标等等,以图形化界面的方式展示这些信息,通过这些监控信息,我们就能随时了解应用的运行情况了. 作用:可以通过监控运行状态检查获取应用的运行状态,潜在问题等.可以更具这些且在风险对项目进行优化,排除

Several classification metrics for ML/DM methods. 主要解释下机器学习(或数据挖掘)中的几个度量指标. 1. 关于 "TN/TP/FN/FP" 在预测过程中,经常会出现这几个名词,先是解释下字面意思: TN: True Negative (真负),被模型预测为负的样本,模型预测对了 TP: True Positive (真正),被模型预测为正的样本,模型预测对了 FN: False Negative (假负),被模型预测为负的样本,模型预测

在之前的一篇日志中,我简单总结了调用Understand的Perl API的方法,这里再简单总结一些经验: 在SciTools\doc\manuals\pdf目录下的understand_api.pdf文件中,已经在第27页给出了获得一个Function的圈复杂度的示例.但往往我们想获取更多的度量指标,但可能并不知道Understand能够提供的度量指标,以及度量指标名称.下面以Java的方法(method)度量指标为例进行下总结,可以简单地通过这段代码: foreach $file ($db-

在IJCAI 于2015年举办的竞赛:Repeat Buyers Prediction Competition 中, 很多参赛队伍在最终的Slides展示中都表示使用了 AUC 作为评估指标:     那么,AUC是什么呢? AUC是一个机器学习性能度量指标,只能用于二分类模型的评价.(拓展二分类模型的其他评价指标:logloss.accuracy.precision)   对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive).假正例(false

摘要: NLP重要评价准则之一——BLEU,真的完美无缺么? 刚接触自然语言处理的朋友通常会问我:当系统的输出是文本,而非对输入文本进行某种分类,如何对该系统进行评估.当模型的输入是文本信息,输出也是文本信息时,我们称之为序列到序列问题,也可称为字符串转换问题. 序列到序列建模是解决NLP中较难任务的核心,它包括: 1. 自动文摘(Text Summarization): 2. 文本简化(Text simplification): 3. 问答(Question answering): 4. 聊天

Hive  count 多个度量指标,带有  distinct ,注意点!!! 比如  select  organid, ppi, count(id1) as num1, count(distinct  id2) as num 2   from  table   group by   organid, ppi这样的 SQL 语句,在hive里面执行操作,会导致  num1  的 数值可能存在误差!!!! 在生产环境中,不建议count 多个度量指标,带有  distinct,这样写SQL  X 

直观了解软件质量和测试的完整性 VectorCAST/Analytics可提供便于用户理解的web仪表盘视图来显示软件代码质量和测试完整性指标,让用户能够掌握单个代码库的趋势,或对比多个代码库的度量指标. 为什么选用VectorCAST/Analytics 软件项目可分为两种:对旧有应用程序的维护和新应用程序的开发,这两类软件项目都有自身特有的难度.旧有应用程序通常测试不够充分,而且过于复杂. 要提高这类应用程序的质量,最大难题就是了解应该从哪里着手.而开发新程序所面临的挑战通常是了解待发布程序

ngx_http_stub_status_module模块是Nginx中用来统计Nginx服务所接收和处理的请求数量,只要在编译安装Nginx的时候加上参数--with-http_stub_status_module就可以开启该功能,如果编译时没有加该参数的话可以重新编译安装一次,不会影响原有的配置文件. #重新编译nginx ./configure --prefix=/usr/local/nginx --with-http_stub_status_module make make instal

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

目标 使用java实现keystone v3相关功能与概念: api client authentication service discovery distributed multi-tenant authorization 架构 服务注册发现 (图1) Register 服务中介与权限管理. Provider 服务提供者. Consumer 服务消费者. 分布式校验 (图2) Domain: 全局独立的服务提供者或消费者. API: 服务API(如果Domain对外提供服务,例如CDN服务)

错误率 在常见的具体机器学习算法模型中,一般都使用错误率来优化loss function来保证模型达到最优. \[错误率=\frac{分类错误的样本}{样本总数}\] \[error=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} I(f(x_{i})\neq y_{i})\] 但是错误率有一个严重的缺点: 错误率会掩盖样本如何被错误分类事实,这样对于有的问题很难进行下一步的分析 混淆矩阵 confusion matrix 真正例: True Positive 真反例: True Nega

这里举例说明 混淆矩阵  精确率 召回率  F1

原创博文,转载请注明出处! 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中,positive和negtive同样重要时,适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标为TPR TPR(True Positive Rate)真正确率,即模型正确识别正例的比例,TPR=TP/(TP+FN) 横坐标为FPR FPR(False Positive Rate)假正确率,即模型错误将反例识别为正例的比例,FPR=FP/(FP+TN) ROC曲线的

个人简介: 测试老鸟,曾做过6年的测试以及2年的大数据开发:曾就职于伟景行.高德(大数据开发):钟情于钻研开源测试框架:目前挂单于艺龙. 有对本主题感兴趣的同学,可以加我Q私信(305285925): 在本文内,主要以Android性能测试为主进行分析 一.性能测试包含 1.启动时间测试   测试场景包括 - - - 首次安装启动时间.冷启动.热启动测试 2.页面响应时间:   用户从点击一个控件,到下一页面主页面完全展示的时间: 3.基础度量指标  像cpu.内存(pss.vss.uss)等.

在本文内,主要以Android性能测试为主进行分析 一.性能测试包含 1.启动时间测试   测试场景包括 - - - 首次安装启动时间.冷启动.热启动测试 2.页面响应时间:   用户从点击一个控件,到下一页面主页面完全展示的时间: 3.基础度量指标  像cpu.内存(pss.vss.uss)等.网络.API接口大小,接口响应时间.电池.电量.温度等 4.Monkey测试  通过Monkey命令或脚本:执行模拟测试,主要针对的app的稳定性测试和健壮性测试:我们的测试团队对Monkey也做了一些

目录 CVSS相关指标 一.CVSS是什么 二.指标内容 1.Base指标 2.Temporal指标 3.Environmental指标 三.Base, Temporal, Environmental Vectors 四.CVSS第2版 参考链接 CVSS相关指标 一.CVSS是什么 CVSS--Common Vulnerability Scoring System(通用漏洞评估系统) CVSS由三个指标组组成:Base指标,Temporal指标,Environmental指标.其中每个由一组指

Metrics核心 翻译自Metrics官方文档: http://metrics.codahale.com/manual/core/ JAVA Metrics是一个用于度量的一个JAVA的类库,使用请參见  < Java Metric使用介绍1 > http://blog.csdn.net/scutshuxue/article/details/8350135 或者官方的高速入门:http://metrics.codahale.com/getting-started/ 在Metrics中最重要的

概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 . 1.卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson χ2,其计算公式为 (i=1,2,3,…,k) 其中,Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平的期望频率.i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi.当n比较大时,χ2统计量近似服从k-1(计算Ei时用到的参数个数)个自由度的卡方分布. 卡方检验经常用来检

Metrics.NET(https://github.com/etishor/Metrics.NET)是一个给CLR 提供度量工具的包,它是移植自Java的metrics,支持的平台 .NET 4.5.1, .NET 4.5, .NET 4.0 和 Mono 3.8.0,在c#代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控, 提供5种度量的类型:Gauges, Counters, Histograms, Meters,Timers: Gauges Gauge是最简单的度量类