微服务可靠性设计1. 背景微服务化之后，系统分布式部署，传统单个流程的本地API调用被拆分成多个微服务之间的跨网络调用，由于引入了网络通信、序列化和反序列化等操作，系统发生故障的概率提高了很多。微服务故障，有些是由于业务自身设计或者编码不当导致，有些是底层的微服务化框架容错能力不足导致。在实际项目中，需要从业务和平台两方面入手，提升微服务的可靠性。1.1. 无处不在的故障1.1.1. 分
转载
2024-04-26 17:47:24
42阅读
最近在学习中，接触到了ServiceComb，第一看到这个有点陌生，因为之前所了解的有关微服务的最多的就是Spring Boot+Spring Cloud了。下面简单的介绍一下ServiceComb： ServiceComb是华为2017年开源的微服务框架，ServiceComb
转载
2024-04-30 18:31:40
63阅读
目录 一、前言 二、单体应用认证和鉴权的实现方式 三、微服务认证和鉴权 1、面临的问题 2、用户身份认证 3、用户状态保持 4、实现单点登录 5、用户权限控制 6、微服务之间的认证与鉴权 7、第三方应用 四、总结一、前言我们知道微服务技术或微服务架构是一把双刃剑，其给我们带来了简单、灵活的部署，聚焦、专注快速迭代，低耦合、高内聚、易扩展等优势；与此同时，也引入了更加复杂的问题。如本文要着重阐述的如
# 云服务评价指标实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[获取云服务评价数据] --> B[计算评价指标]
B --> C[生成报告]
```
## 任务步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 获取云服务评价数据 |
| 2 | 计算评价指标 |
| 3 | 生成报告 |
### 步骤一：获取云服务评价数据
原创
2024-04-02 05:40:15
33阅读
相关背景传统性能测试更多的是以事务为核心，更多的是由单个或者多个事务构成业务场景进行压测。全链路压测指完全引入相关联的系统，尽量真实模拟线上硬件环境，更多的是以请求为核心，完全模拟真实请求流量，通过引流等方式进行场景的模拟进行压测，更多的适用于业务链路较长的交易。全链路一直是性能测试中的难点，其包含系统越多测试难度就越大，系统架构中每增加一层的监控内容就会给分析带来几何倍数的难度。因此，微服务架构
转载
2024-01-14 09:00:10
65阅读
## 云服务技术评价指标实现流程
为了帮助刚入行的小白实现“云服务技术评价指标”，我将提供以下流程，并为每一步提供相应的代码和注释。请按照以下步骤进行操作：
### 步骤一：搭建开发环境
首先，你需要搭建一个适合开发云服务技术评价指标的环境。这包括安装必要的开发工具和依赖项。
```markdown
# 代码示例
```
### 步骤二：定义云服务技术评价指标
在这一步中，你需要定义
原创
2024-01-14 08:20:36
35阅读
归一化
转载
2019-05-03 20:55:27
469阅读
文章目录1. mAP (mean Avearage Precision)2. FLOPs （浮点运算数）3. 模型参数大小 对于深度学习的网络模型，希望其 速度快， 内存小， 精度高。因此需要量化指标来评价这些性能，常用的指标有： mAP（平均准确度均值，精度指标）， FPS（每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间，同样硬件条件下的速度指标） ， 模型参数大小（内存大小指标）。 1. mAP
转载
2024-03-13 20:44:33
195阅读
在机器学习中，我们训练得到一个模型后，需要对该模型表现的好坏做出评价。这就需要我们使用各种评价指标(Metrics)来对模型进行评价。目录Accuracy,Precision,Recall,F1scorePR曲线AUC和ROC曲线NDCGMAPReferenceAccuracy,Precision,Recall,F1score这些概念都比较简单，用于二分类问题的评价。
首先定义TP(True po
转载
2024-01-23 23:27:57
71阅读
# 云平台服务评价指标
随着信息技术的不断进步，云计算已成为现代企业 IT 架构的重要组成部分。众多云平台提供商提供了丰富的服务和工具，因此，对于云平台的评价指标显得尤为重要。本文将介绍主要的云平台服务评价指标，并提供涵盖这些指标的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些指标。
## 1. 云平台服务评价指标概述
云平台服务的评价指标一般包括以下几个方面：
- **性能**：响应时间、可用性
本文建议阅读时间 8 min基本概念AP & mAPAP：PR 曲线下面积（下面
转载
2022-08-15 10:43:44
1360阅读
前言最近参加了一些比赛,看到不同的比赛有很多不同的模型评价标准,于是就想整理一份关于模型评价标准的资料分享一下,有不足和错误之处,希望能指教。本文会先介绍二分类模型的主要评价指标:AUCKSLog-lossAccuracy/Recall/Precision/F1-score紧接着会先介绍多分类模型的主要评价指标:AccuracyF1-macroF1-score-weighted二分类模型1.AUC
转载
2024-04-22 22:59:55
71阅读
现在的排序评估指标主要包括MAP、NDCG和AUC三个指标。NDCG考虑多指标，MAP和AUC考虑单个指标。1.AUC 最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此，计算的AUC也就是这些阶梯
之前有同事问为何要用基于JWT令牌的认证架构，然后近期又有童鞋在后台留言问微服务安全认证架构的实践，因此我决定花篇推文来解答一下。为了答好这个话题，我们先来看看微服务的安全认证架构是如何演进而来的，从而更好地理解。 1 单块阶段（上）首先，我们有必要再次了解下认证和授权这两个基本概念：认证，Authentication，识别你是谁。即在网站上用来识别某个用户是否是注册过的合法
微服务架构如何保证安全性？微服务架构回顾亲身小经历gatewayoauth2.0other一.微服务架构回顾那我们先回忆一下，常用4种架构之微服务架构。微服务架构，主要是中间层分解，将系统拆分成很多小应用(微服务)，微服务可以部署在不同的服务器上，也可以部署在相同的服务器不同的容器上。当应用的故障不会影响到其他应用，单应用的负载也不会影响到其他应用，其代表框架有Spring clou
HTTP 基本认证HTTP Basic Authentication（HTTP 基本认证）是 HTTP 1.0 提出的一种认证机制，这个想必大家都很熟悉了，不再赘述。HTTP 基本认证的过程如下客户端发送HTTP Request给服务器。因为Request中没有包含 Authorization header，服务器会返回一个 401 Unauthozied 给客户端，并且在 Response 的
转载
2024-04-07 08:05:26
39阅读
本文首先介绍微服务架构存在的风险，然后针对如何避免微服务架构的故障，提出了多种有效的微服务架构中的方法和技术，其中例如服务降级、变更管理、健康检查和修复、断路器、限流器等。
本文首先介绍微服务架构存在的风险，然后针对如何避免微服务架构的故障，提出了多种有效的微服务架构中的方法和技术，其中例如服务降级、变更管理、健康检查和修复、断路器、限流器等。目录微服务
转载
2024-04-03 20:56:06
49阅读
在数据科学和机器学习的领域，评价指标是用来衡量模型性能的重要工具。在Python中，有许多库可以帮助我们计算这些评价指标，使得模型的优劣得以量化。接下来，我将详细探讨如何在Python中实现评价指标的计算，包含背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及总结与展望。
## 背景描述
评价指标主要分为“分类指标”和“回归指标”，这让我想到四象限图，它能够清晰地展示不同模型与指标之间的关系
DPN到底有哪些优点呢？可以看以下三点：1、与ResNeXt相比，DPN故意设计了更小的模型尺寸和更少的FLOP(复杂度)。 2、与ResNeXt-101(32×4d)相比DPN-92参数少了15%左右，而DPN-98比ResNeXt-101(64×4d)参数少了26%左右。 3、在224×224输入下，DPN-92比ResNeXt-101(32×4d)减少约19%的FLOP，DPN-98比Res
机器学习评价指标大汇总 2016年3月2日
无影随想
发表回复 一、分类 1. 精确率与召回率AA ，真正的正样本集合为 BBPrecision(A,B)=|A⋂B||A|,Recall(A,B)=|A⋂B||B|Precision(A,B)=|A⋂B||A|,Recall(A,B)=|A⋂B||B|FβFβFβ=(1+β2)⋅precision⋅r
