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。
近期，企业数字化发展共建共享平台、云计算标准和开源推进委员会（CCSATC608）成功举办了首次“技术前沿|“组装式”发展趋势观察沙龙”，与会专家分享了对“组装式”探索与实践，洞察最新的技术发展趋势。会上，中国移动信息技术中心智慧中台运营中心副总经理初瑞为我们带来了《基于智慧中台的“组装式”探索实践》的主题分享。初瑞表示，“组装式”是近两年新出现的热门技术词汇，作为“塑造变化”的关键技术之一，将成为数字业务和创新力量的增速器。“组装式”带来的不仅仅是思维方式的变化，更是技术架构和业务模式的变革。通过封装成具有可复用、可扩展、可组装、可自治等特征的组件，充分实现资源利用率提升、业务弹性扩充。中
近期，企业数字化发展共建共享平台、云计算标准和开源推进委员会（CCSATC608）成功举办了首次“技术前沿|“组装式”发展趋势观察沙龙”，与会专家分享了对“组装式”探索与实践，洞察最新的技术发展趋势。会上，中国移动信息技术中心智慧中台运营中心副总经理初瑞为我们带来了《基于智慧中台的“组装式”探索实践》的主题分享。初瑞表示，“组装式”是近两年新出现的热门技术词汇，作为“塑造变化”的关键技术之一，将成为数字业务和创新力量的增速器。“组装式”带来的不仅仅是思维方式的变化，更是技术架构和业务模式的变革。通过封装成具有可复用、可扩展、可组装、可自治等特征的组件，充分实现资源利用率提升、业务弹性扩充。中
分类问题分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面分别介绍：常用评价指标混淆矩阵绘制及评价指标计算ROC曲线绘制及AUC计算1.常用评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）一般用来描述一个分类器分类的准确程度。根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况：TP(TruePositive)——将正类预测为正类数；FN(Fa
分类问题分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面分别介绍：常用评价指标混淆矩阵绘制及评价指标计算ROC曲线绘制及AUC计算1.常用评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）一般用来描述一个分类器分类的准确程度。根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况：TP(TruePositive)——将正类预测为正类数；FN(Fa
摘要：了解需求，明确目的，获取（线上）数据加以分析，制定指标 1.1新上线项目1、指标以目的为导向1）容量验证——某软硬件条件下系统最大处理能力，为运维提供容量模型/预估2）稳定性验证3）有特定的预期指标（1~3年未来规划）注：基准性能需提前把控（重点关注在无压力情况下的响应耗时）2、业务模型1）参考历史项目或其他同行业项目2）业务产品综合评估 注：待系统上线后可观察一段时间，按照较为标准的业务模型在验 1.2已上线系统根据历史数据分析获取方式 1）请运维同学协助查看；2）通过现有监控平台等途径获取版本迭代（按照原预期）1.3 性能需求指标序号指标类型指标名称指标要求说明1系统指标
摘要：了解需求，明确目的，获取（线上）数据加以分析，制定指标 1.1新上线项目1、指标以目的为导向1）容量验证——某软硬件条件下系统最大处理能力，为运维提供容量模型/预估2）稳定性验证3）有特定的预期指标（1~3年未来规划）注：基准性能需提前把控（重点关注在无压力情况下的响应耗时）2、业务模型1）参考历史项目或其他同行业项目2）业务产品综合评估 注：待系统上线后可观察一段时间，按照较为标准的业务模型在验 1.2已上线系统根据历史数据分析获取方式 1）请运维同学协助查看；2）通过现有监控平台等途径获取版本迭代（按照原预期）1.3 性能需求指标序号指标类型指标名称指标要求说明1系统指标
前言随着Prometheus监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。在这种情况下，要优化Prometheus性能,优化存储占用.第一时间想到的可能是各种Prometheus的兼容存储方案,如Thanos或VM、Mimir等。但是实际上虽然集中存储、长期存储、存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题，但是治标不治本。真正的本，还是在于指标量（series）过于庞大。治本之法，应该是减少指标量。有2种办法：Prometheus性能调优-解决高基数问题根据实际使用情况，只保留（keep）展示（GrafanaDashboards）和告警
前言随着Prometheus监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。在这种情况下，要优化Prometheus性能,优化存储占用.第一时间想到的可能是各种Prometheus的兼容存储方案,如Thanos或VM、Mimir等。但是实际上虽然集中存储、长期存储、存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题，但是治标不治本。真正的本，还是在于指标量（series）过于庞大。治本之法，应该是减少指标量。有2种办法：Prometheus性能调优-解决高基数问题根据实际使用情况，只保留（keep）展示（GrafanaDashboards）和告警
原文链接：走好数据中台最后一公里，数据服务API是数据中台的标配视频回顾：点击这里课件获取：点击这里一、数据服务API建设背景在数字化转型的时代背景下，新需求的大量增长、新技术的不断迭代，“互联网化、数字化”进程的不断深入，越来越多的业务被迁移到互联网上，产生大量的业务交互和对外服务需求，对API接口的需求与日俱增，如何快速提升企业数据开放共享能力，是企业面临数字化转型的关键命题。传统的方式如后端开发人员通过Java或Python等语言进行编写来生成API接口，开发周期过长，运维成本太高，已经不能满足企业的需求。企业在数字化转型过程往往面临诸多难题：为了更多的解决这些问题，我们在企业开放、共享
