目录全参考图像评价指标 PSNR：（峰值信噪比）值越大，表示图像失真越小。SSIM：（结构相似性）取值范围[0,1]，值越大，表示图像失真越小。LPIPS：（学习感知图像块相似度） 值越低表示两张图像越相似。无参考图像评价指标 NIQE：（自然图像质量评估器）较低的NIQE值大致对应较高的整体自然度。CPCQI：（基于颜色的面片对比度质量指数）较大的CPCQI值则表示较高的对比度。全参考图像评价指标 PSNR：（峰值信噪比）值越大，表示图像失真越小。峰值信噪比（PeakSignaltoNoiseRatio，PSNR）：一种评价图像的客观标准。MSE表示当前图像X和参考图像Y的均方误差（Mean
目录全参考图像评价指标 PSNR：（峰值信噪比）值越大，表示图像失真越小。SSIM：（结构相似性）取值范围[0,1]，值越大，表示图像失真越小。LPIPS：（学习感知图像块相似度） 值越低表示两张图像越相似。无参考图像评价指标 NIQE：（自然图像质量评估器）较低的NIQE值大致对应较高的整体自然度。CPCQI：（基于颜色的面片对比度质量指数）较大的CPCQI值则表示较高的对比度。全参考图像评价指标 PSNR：（峰值信噪比）值越大，表示图像失真越小。峰值信噪比（PeakSignaltoNoiseRatio，PSNR）：一种评价图像的客观标准。MSE表示当前图像X和参考图像Y的均方误差（Mean
目录Grafana简介下载软件包安装部署修改配置文件创建用户创建Systemd服务启动GrafanaSpark应用监控Graphite_exporterHDFS监控YARN监控HBase监控Grafana简介Grafana是一款开源的数据可视化工具，使用Grafana可以非常轻松的将数据转成图表(如下图)的展现形式来做到数据监控以及数据统计。下载软件包wgethttps://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-9.1.6.linux-amd64.tar.gz安装部署解压tar-xvzfgrafana-enterprise-9
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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
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
案例现象这天收到监控平台发来的告警，说有台机器程序崩溃了 因为以前也有过相关的错误，根据经验，用dmesg命令看下内核信息 发现有点不对劲，报错信息的时间跟告警时间不一致，正常来讲报错时间应该跟告警时间一致 使用date命令查看一下当前系统时间 然后我们查看一下系统日志 由上面的输出可以看到：dmesg显示错误信息的时间跟系统日志/var/log/messages显示错误信息的时间不一致 定位问题 我们知道，dmesg 和 /var/log/messages都是用来记录服务器启动、运行期间的日志的 当机器出现问题时，运维人员可以从这两个日志输出中进行初步排查 我们来看下dmesg输出和/var
案例现象这天收到监控平台发来的告警，说有台机器程序崩溃了 因为以前也有过相关的错误，根据经验，用dmesg命令看下内核信息 发现有点不对劲，报错信息的时间跟告警时间不一致，正常来讲报错时间应该跟告警时间一致 使用date命令查看一下当前系统时间 然后我们查看一下系统日志 由上面的输出可以看到：dmesg显示错误信息的时间跟系统日志/var/log/messages显示错误信息的时间不一致 定位问题 我们知道，dmesg 和 /var/log/messages都是用来记录服务器启动、运行期间的日志的 当机器出现问题时，运维人员可以从这两个日志输出中进行初步排查 我们来看下dmesg输出和/var
