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
上一节介绍了在cartographer进行建图和定位(在线和离线)。本节将分析cartographer运行时的误差与延迟，主要是在线定位时的，并尝试优化解决。目录1，误差分析a，硬件精度b，初值敏感c，计算量大2，延时优化本地全局减少重复子图3，简单小结1，误差分析建图时的漂移，重影等现象基本可以通过：确保雷达足够的频率和角度；建图时移动速度均匀且不要过快；调整建图参数；足够多的迭代优化；融合里程计+陀螺仪等方式解决。这里的误差主要指在实时定位的定位错差。a，硬件精度这个很明显，定位的精度和原始数据的精度息息相关。有条件的可以提高雷达，里程计，陀螺仪等硬件精度，也可以对初始数据优化处理，得到更
上一节介绍了在cartographer进行建图和定位(在线和离线)。本节将分析cartographer运行时的误差与延迟，主要是在线定位时的，并尝试优化解决。目录1，误差分析a，硬件精度b，初值敏感c，计算量大2，延时优化本地全局减少重复子图3，简单小结1，误差分析建图时的漂移，重影等现象基本可以通过：确保雷达足够的频率和角度；建图时移动速度均匀且不要过快；调整建图参数；足够多的迭代优化；融合里程计+陀螺仪等方式解决。这里的误差主要指在实时定位的定位错差。a，硬件精度这个很明显，定位的精度和原始数据的精度息息相关。有条件的可以提高雷达，里程计，陀螺仪等硬件精度，也可以对初始数据优化处理，得到更
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
今天我们来和大家聊一聊一个新话题，一个对于企业业务发展十分关键的东西——指标。指标建设是衡量企业业务效果的主要依据，本文结合自身实践经验和大家分享指标的设计与加工过程，讲述其基础概念和设计加工方法，以及设计加工过程中的注意点，希望对感兴趣的同学有所帮助。一、指标建设的必要性1、什么是指标指标是客观描述某个事物某个特征的可量化的数字度量，如用户最近30天购买次数，某商品最近30天销售额等。指标常从多个维度来描述，如某地区的新增用户数、线上线下的新增用户数，维度让指标更加具象与丰满。2、建设背景大数据时代数字化转型背景下，企业所需要的往往不单单是数据，而是数据背后映射的业务洞察，相比较数据我们更加
今天我们来和大家聊一聊一个新话题，一个对于企业业务发展十分关键的东西——指标。指标建设是衡量企业业务效果的主要依据，本文结合自身实践经验和大家分享指标的设计与加工过程，讲述其基础概念和设计加工方法，以及设计加工过程中的注意点，希望对感兴趣的同学有所帮助。一、指标建设的必要性1、什么是指标指标是客观描述某个事物某个特征的可量化的数字度量，如用户最近30天购买次数，某商品最近30天销售额等。指标常从多个维度来描述，如某地区的新增用户数、线上线下的新增用户数，维度让指标更加具象与丰满。2、建设背景大数据时代数字化转型背景下，企业所需要的往往不单单是数据，而是数据背后映射的业务洞察，相比较数据我们更加
