#导包 import sklearnimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimport pandas as pdimport matplotlib%matplotlib inlineplt.rcParams['font.sans- ...
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2019-04-03 22:34:23
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要根据不同的目标选取合适的评估指标。 进行二分类问题的时候，数据集之间的不平衡，会导致评价指标accuracy很高，但是却不能反应模型的好坏。 sklearn.metrics.confusion_matrix 如果标记数字的话，则按标签从小到大排序，如果为字符型的化，自己设计labels参数来表示其 ...
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2019-03-30 10:42:44
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一、基于度量的程序结构分析 首先给出Complexity metrics中参数的含义： ev(G)：基本复杂度是用来衡量程序非结构化程度的，非结构成分降低了程序的质量，增加了代码的维护难度，使程序难于理解。因此，基本复杂度高意味着非结构化程度高，难以模块化和维护。 Iv(G)：模块设计复杂度是用来衡 ...
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2019-03-27 00:17:12
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keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的：由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorica ...
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2019-03-25 10:22:09
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一、基于度量的程序结构分析 基于度量的程序结构分析，主要运用IntelliJ里面自带的Diagram功能生成类关系图，以及Metrics插件进行复杂度分析。 其中复杂度分析相关指标含义如下： Complexity Metrics（复杂度分析） 这部分我们需要使用的主要是方法和类的复杂度分析。 方法的 ...
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2019-03-25 09:12:15
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#（1）概念：hpa功能：能根据pod的cpu丶内存以及其它指标自动伸缩pod副本数量,该指标由metrics-service和custom-metrics-apiserver提供hpa版本：通过kubectlapi-versions查看autoscaling/v1autoscaling/v2beta1由metrics-service提供,仅支持cpu指标来弹性伸缩autoscaling/v2be
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2019-03-08 09:45:53
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#（1）工作原理node-exporter组件负责收集节点上的metrics监控数据，并将数据推送给prometheus,prometheus负责存储这些数据，grafana将这些数据通过网页以图形的形式展现给用户。#（2）部署node-exporter组件1）node-exporter.yaml文件#catnode-exporter.yaml---apiVersion:extensions/v1
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2019-03-08 09:31:44
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1. CPU type: GraphUnit: shortmax: "100"min: "0"Label: PercentageSystem - cpu 在内核模式下执行的进程占比metrics: sum by (mode)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="sy ...
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2019-03-05 21:43:25
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1. CPU Basic cpu 的基本信息 /proc/stat type: GraphUnit: shortBusy System: cpu 处于核心态的占比metrics: sum by (instance)(rate(node_cpu_seconds_total{mode="system", ...
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2019-03-05 21:41:24
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