metric专题
Metric Matrice（nyoj545）
Metric Matrice 时间限制： 1000 ms | 内存限制： 65535 KB 难度：1 描述 Given as input a square distance matrix, where a[i][j] is the distance between point i and point j, determine if the distance matrix is
Anchor Alignment Metric来优化目标检测的标签分配和损失函数。
文章目录 背景假设情况任务和目标TaskAligned方法的应用1. **计算Anchor Alignment Metric**2. **动态样本分配**3. **调整损失函数** 示例总结 背景 假设我们在进行目标检测任务，并且使用了YOLOv8模型。我们希望通过TaskAligned方法来优化Anchor与目标的匹配程度，从而提升检测效果。 假设情况 图像: 一张包含
Kubernetes学习指南：保姆级实操手册07——calico安装、metric-server安装一、calico
七、Kubernetes学习指南：保姆级实操手册07——calico安装、metric-server安装 一、calico Calico是一个开源的虚拟化网络方案，支持基础的Pod网络通信和网络策略功能。 官方文档：Quickstart for Calico on Kubernetes | Calico Documentation 1、calico安装 ### 在Master控制节点执行
ElasticSearch学习笔记(五)Bucket聚合、Metric聚合
文章目录 前言9 项目实战9.3 我周边的酒店9.4 酒店竞价排名 10 数据聚合10.1 聚合的分类10.2 DSL实现聚合10.2.1 Bucket聚合10.2.2 聚合结果排序10.2.3 限定聚合范围10.2.4 Metric聚合 10.3 RestAPI实现聚合10.3.1 API语法10.3.2 业务需求10.3.3 业务实现10.3.4 功能测试 前言 Elas
度量学习（Distance Metric Learning）介绍
原文：度量学习（Distance Metric Learning）介绍 http://blog.csdn.net/lzt1983/article/details/7884553 一直以来都想写一篇metric learning（DML）的综述文章，对DML的意义、方法论和经典论文做一个介绍，同时对我的研究经历和思考做一个总结。可惜一直没有把握自己能够写好，因此拖到现在。
Deep Sort目标跟踪论文梗概SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC
DeepSort是跟踪算法中非常好用的一个，速度快，准度高。 本文为CVPR2017的跟踪算法。 论文：https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf 代码：https://github.com/nwojke/deep_sort 摘要 简单在线和实时跟踪Simple Online and Realtime Tracking (SORT)是一种注重简单、高效的多目标跟踪
【Flink metric】Flink指标系统的系统性知识：以便我们实现特性化数据的指标监控与分析
文章目录 一. Registering metrics：向flink注册新自己的metrics1. 注册metrics2. Metric types:指标类型2.1. Counter2.2. Gauge2.3. Histogram(ing)4. Meter 二. Scope:指标作用域1. User Scope2. System Scope ing3. User Variables 三.
evaluate.load(metric)和dataset.load_metric(metric)
evaluate.load 和 dataset.load_metric 是两个不同的库中用于加载评估指标的方法，分别属于 evaluate 库和 datasets 库。它们虽然功能相似，但在使用场景和细节上有一些区别。 evaluate.load(metric) evaluate 库是 Hugging Face 提供的一个专门用于评估模型性能的库。evaluate.load 用于加载预定义的或
ElasticSearch Scripted Metric
官方文档上关于这一部分的介绍，只有个简单的demo，实际操作起来还是有一定困难的，相信很多会和我一样的感觉。所以在这里把我遇到的问题以及对脚本的理解分享给大家。 （1）脚本聚合修改配置文件开启脚本后没效果 这个问题，解决了好久，后来发现貌似最新版的ElasticSearch的配置文件，在修改时，不要只是简单的去掉前面的#号，一定要加空格和前面的对齐，反正改了两天，最后加了空格我的就好了o(╯
promethus 的 relabel_configs 和 metric_relabel_configs
很多童鞋在群里面反馈 relabel_configs 和 metric_relabel_configs 两个配置使用区别。都是relabel 譬如relabel_configs的relabel如下： - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]separator: ;regex: "true
ambari Metric自研
有道云分享链接，解决流程图无法显示问题 http://note.youdao.com/noteshare?id=27c90dfc410643964618a565097dd7f9&sub=0E42EA1323C44974901E3653CB418073 ambari-metrics主要处理metric获取。 ambari-metrics-host-monitoring 主要负责主机监控，
【微服务篇】深入理解微服务可观测性原理（Log，Metric，Trace）
可观测性 微服务的可观测性是指通过收集、分析和监控微服务架构中各个组件的数据来理解其行为和性能的能力。这对于确保系统的健康、响应性和安全至关重要。可观测性主要从日志（Log）、指标（Metric）和追踪（Trace）三个方面来实现，下面我将分别详细讲解这三个方面： 1. 日志（Log） 日志是系统运行时产生的记录，提供了关于应用程序事件和操作的详细信息。在微服务架构中，每个服务都会生成自己的
Re-id via Discrepancy Matrix and Matrix Metric（IEEE Transactions on Cybernetics 2017）
Abstract 行人再识别（re-id）作为视频监控和取证应用中的一项重要任务，已得到广泛研究。先前用于解决行人再识别问题的研究工作主要集中于通过利用外观特征来构建稳健的向量描述，或者通过标记的向量来学习判别距离度量。基于人类的认知和识别过程，我们提出了一种新的模式，将特征描述从特征向量转换为差异矩阵。特别是，为了很好地识别行人，它将距离度量从向量度量转换为矩阵度量，矩阵度量由
声音事件检测metric：PSDS
论文；A FRAMEWORK FOR THE ROBUST EVALUATION OF SOUND EVENT DETECTION Abstract 这项工作为多声道声音事件检测（SED）系统的性能评估定义了一个新的框架，它克服了传统的collar-based事件决定、事件F-cores和事件错误率的限制。拟议的框架引入了对事件检测的定义，该定义对标签的主观性更为稳健。它还采用了多声道接收器操
pytorch-metric-learning度量学习工具官方文档翻译
基于Pytorch实现的度量学习方法 开源代码：pytorch-metric-learning官网文档：PyTorch Metric Learning官方文档 度量学习相关的损失函数介绍： 度量学习DML之Contrastive Loss及其变种度量学习DML之Triplet Loss度量学习DML之Lifted Structure Loss度量学习DML之Circle Loss度量学习DM
在EM中管理Metric
Metric的引入主要为了实现proactive（积极、主动）维护数据库： 在EM中可以对Metrics进行管理: 在这里可以 对各项指标设置告警的 Warning Threshold（ 阈值 ）： 就如我们刚才设置的，如果表空间使用率超过35%，则会告警： 点击我们可以看到系统给出的建议，
ganglia自定义metric扩展
ganglia自定义metric扩展 在使用ganglia时，直接安装后会发现他已经有了一些监控项。但是在大多数情况下，这些自带的监控项是不够用的，很多指标都没有。但是幸好的是ganglia提供非常方便的metric扩展机制，可以添加自己希望的监控项。 网上也有很多文章是教如何进行metric扩展的，这里我就不讲了。 但是有个问题，对于我这种懒人，要自定义监控项，就得去学习如何根据gangl
Retrieving and Classifying Affective Images via Deep Metric Learning
论文标题： Retrieving and Classifying Affective Images via Deep Metric Learning (基于深度学习的情感图像检索与分类) 论文地址：http://users.cs.cf.ac.uk/Yukun.Lai/papers/retrieving-classifying-affective-AAAI18.pdf 1、Introductio
论文阅读理解 - Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding
Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding Paper Caffe-Code 摘要 - 提出一种样本间距离度量方法，其出发点在于，(一)学习样本语义特征嵌入，使得在语义嵌入空间中，相似样本映射距离更接近，不相似样本映射距离更远. (二)更好的利用网络训练中 batch 训练的优势，提出将一个 batch 内样本的
动态路由中的几种常见metric
当到达一个网络有多条路径的时候，路由器会根据甚么来选择最优路径，一般来讲路由器会根据以下几种度量值来选择最佳路由。 1、跳数 它可以简单的记录经过路由器的个数。例如，数据从路由器A发出，经过路由器B到达其他网络，那么其跳数为1，如果经过C到达其他网络，它经过的路由器为2，那么其跳数为2。在RIP中，跳数是衡量路径的主要标准，其最大跳数16，超过16即为不可达。 2、带
NLP 的 Task 和 Metric (Perplexity，BLEU，METOR，ROUGH，CIDEr)
Task 1. 信息检索IR（Information Retrieval） 信息检索（NLU）是指通过在大规模的文本库或数据库中搜索相关信息，将与用户查询匹配的文档或记录返回给用户。信息检索主要涉及到索引构建、查询处理和结果排序等技术，旨在帮助用户快速有效地获取所需的信息。 讲query和documents映射到同一个特征空间，进行相似度计算，避免传统IR中词汇和语义失配的问题。
grafana 指标单位 bytes metric和bytes IEC
panel中数据size的单位，有两种：bytes metric、bytes IEC。 grafana中的bytes metric和bytes IEC的区别在于它们所使用的字节单位不同。bytes metric使用的是国际单位制（SI）中的字节单位，而bytes IEC使用的是IEC标准中的字节单位。具体来说，bytes metric使用的是以1000为基数的十进制字节单位（如KB、MB、G
OpenTSDB的metric查询分析
OpenTSDB查询端口/api/query的参数分析 /api/query的查询参数OpenTSDB的子查询subQuery参数按metric查询的格式依据参数m的值进行分析分析OpenTSDB源码如何处理查询请求 /api/query的查询参数 OpenTSDB的子查询subQuery参数 如上图所示，OpenTSDB的查询方式有两种，一种是按metric查询，子查
Survey and experimental study on metric learning methods
Li D, Tian Y. Survey and experimental study on metric learning methods[J]. Neural Networks, 2018. 2017-2018最新影响因子 7.197 摘要 距离度量学习由于其在提高距离相关方法（例如k个最近邻居（kNN））的性能方面高效性和高效率成为近来一项热门研究领域。度量学习旨
Metric evaluation error start - Target {oracle_database.orcl} is broken: Dynamic Category property e
今天在oracle 13c OEM创建oracle 11g 监控的时候，发现如下报错信息 Metric evaluation error start - Target {oracle_database.orcl} is broken: Dynamic Category property error,Get dynamic property error,No such metadata -
Dropwizard-metric的使用
背景 近期在开发中用到了dropwizard-metric作为监控metric的埋点框架，由于是分布式的系统，前期曾经对比过hadoop-metric的实现和dropwizard-metric的实现，因为开发的项目后续会和hadoop的项目有一定的上下游关系，所以考虑排除掉hadoop的引用，防止后续出现循环依赖等问题。所以深度的调研了dropwizard-metric的使用，发现alluxio