目录一、PromQL的指标类型1.1Counter1.2Gauge1.3Histogram1.4Summary1.5Histogram与Summary的异同二、Prometheus的聚合函数三、PromQL的聚合表达式一、PromQL的指标类型PromQL有四个指标类型：Counter：计数器，用于保存单调递增型的数据；例如站点访问次数等。数据单调递增，不支持减少，不能为负值，重启进程后，会被重置回0；Gauge：仪表盘，用于存储有着起伏特征的指标数据，例如内存空闲大小等。数据可变大，可变小；重启进程后，会被重置；Histogram：累积直方图，将时间范围内的数据划分成不同的时间段，并各自评估
图像融合评估指标Python版这篇博客利用Python把大部分图像融合指标基于图像融合评估指标复现了，从而方便大家更好的使用Python进行指标计算，以及一些I/O操作。除了几个特征互信息的指标没有成功复现之外，其他指标均可以通过这篇博客提到的Python程序计算得到，其中SSIM和MS_SSIM是基于PyTorch实现的可能无法与原来的程序保持一致，同时使用了一些矩阵运算加速了Nabf和Qabf的计算。但不幸的是在计算VIF时设计大量的卷积运算，而博主在Python中采用cipy.signal.convolve2d来替换MATLAB中的filter函数,导致时间消耗较大，如果你不需要计算VI
图像融合评估指标Python版这篇博客利用Python把大部分图像融合指标基于图像融合评估指标复现了，从而方便大家更好的使用Python进行指标计算，以及一些I/O操作。除了几个特征互信息的指标没有成功复现之外，其他指标均可以通过这篇博客提到的Python程序计算得到，其中SSIM和MS_SSIM是基于PyTorch实现的可能无法与原来的程序保持一致，同时使用了一些矩阵运算加速了Nabf和Qabf的计算。但不幸的是在计算VIF时设计大量的卷积运算，而博主在Python中采用cipy.signal.convolve2d来替换MATLAB中的filter函数,导致时间消耗较大，如果你不需要计算VI
期货指标公式信号本身就有滞后性，周期越大，滞后性越久。指标公式不是100%稳赚的工具，只是在合适的时候让我们理性看待行情，减少逆势操作。多空量化三维系统是一款通过数学分析、挖掘价格运动规律，对历史价格走势、趋势运行规律等数据建模运算的一款量化系统。系统主要以寻找数据之间的内在关联，特别针对趋势行情，以捕捉趋势行情为目标，持续计算生成定量化的投资信号主图（三维——红绿双钻）：由红绿顶底趋势线以及多空趋势系统架构而成。多空趋势系统能够通过对当下行情的研判，给到品种未来多空头的方向参考；顶底趋势线能够结合当下的市场因子及行情走向对趋势行情中的支撑压力位进行研判分析，同时通过盘面呈现出来，对于“移动止
期货指标公式信号本身就有滞后性，周期越大，滞后性越久。指标公式不是100%稳赚的工具，只是在合适的时候让我们理性看待行情，减少逆势操作。多空量化三维系统是一款通过数学分析、挖掘价格运动规律，对历史价格走势、趋势运行规律等数据建模运算的一款量化系统。系统主要以寻找数据之间的内在关联，特别针对趋势行情，以捕捉趋势行情为目标，持续计算生成定量化的投资信号主图（三维——红绿双钻）：由红绿顶底趋势线以及多空趋势系统架构而成。多空趋势系统能够通过对当下行情的研判，给到品种未来多空头的方向参考；顶底趋势线能够结合当下的市场因子及行情走向对趋势行情中的支撑压力位进行研判分析，同时通过盘面呈现出来，对于“移动止
对于每一个做模型的人而言，如何评价一个模型的有多“好”是一件非常重要的事情。Inthefieldofmachinelearningandspecificallytheproblemofstatisticalclassification,aconfusionmatrix,alsoknownasanerrormatrix,[10]isaspecifictablelayoutthatallowsvisualizationoftheperformanceofanalgorithm,typicallyasupervisedlearningone(inunsupervisedlearningitisusu
对于每一个做模型的人而言，如何评价一个模型的有多“好”是一件非常重要的事情。Inthefieldofmachinelearningandspecificallytheproblemofstatisticalclassification,aconfusionmatrix,alsoknownasanerrormatrix,[10]isaspecifictablelayoutthatallowsvisualizationoftheperformanceofanalgorithm,typicallyasupervisedlearningone(inunsupervisedlearningitisusu
3月20日—3月22日，Gartner2023数据与分析峰会(GartnerData&AnalyticsSummit)在美国奥兰多顺利召开。作为全球领先的大数据分析和指标平台供应商，Kyligence出席本次峰会并发表 BuildingaUnifiedMetricsStore（构建统一指标平台）主题演讲，向全球业界详细介绍了一站式指标平台 KyligenceZen 的最新能力，现场引起了广泛关注。 Gartner数据与分析峰会聚焦全球数据与分析领域的前沿趋势，汇集众多CDO（首席数据官）、CAO（首席分析官）、数据分析师以及业务领导者等，针对建立数据分析与管理策略、改变组织工具、培养企业数据文
3月20日—3月22日，Gartner2023数据与分析峰会(GartnerData&AnalyticsSummit)在美国奥兰多顺利召开。作为全球领先的大数据分析和指标平台供应商，Kyligence出席本次峰会并发表 BuildingaUnifiedMetricsStore（构建统一指标平台）主题演讲，向全球业界详细介绍了一站式指标平台 KyligenceZen 的最新能力，现场引起了广泛关注。 Gartner数据与分析峰会聚焦全球数据与分析领域的前沿趋势，汇集众多CDO（首席数据官）、CAO（首席分析官）、数据分析师以及业务领导者等，针对建立数据分析与管理策略、改变组织工具、培养企业数据文
作为C端前端研发，除了攻克业务难点以外，也要有更深层的自我目标，那就是性能优化。这事儿说大不大，说小也不小，但难度绝对不一般，所涉及的范围优化点深入工程每个细胞。做好前端性能优化绝非简单之事！文章主要内容介绍前端性能考核指标及优化方案。
