文章目录PreActuator 中的度量指标Micrometer 度量库PreSpringBoot - 构建监控体系01_使用 Actuator 组件实现及扩展系统监控 我们引入了 Spring Boot Actuator 组件来满足 Spring Boot 应用程序的系统监控功能，并重点介绍了如何扩展常见的 Info 和 Health 监控端点的实现方法。这一讲我们继续讨论如何扩展 Actuator 端点，但更多关注与度量指标相关的内容。同时，我们还将给出如何创建自定义 Actuator 的实现
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2021-05-31 15:54:02
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文章目录PreActuator 中的度量指标Micrometer 度量库PreSpringBoot - 构建监控体系01_使用 Actuator 组件实现及扩展系统监控 我们引入了 Spring Boot Actuator 组件来满足 Spring Boot 应用程序的系统监控功能，并重点介绍了如何扩展常见
原创
2022-02-10 15:32:42
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序号 类型 度量指标 描述 度量频度 数据源 1 原始度量元 需求功能点个数
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2007-03-06 16:15:00
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指标体系（一） 本标准规定了指标标准的主要内容，包括指标项及其相关属性、公共维度、公共计算规则及名词术语。本标准按指标分类对指标项进行了规范化定义和管理，以满足公司业务管理、统计分析、系统建设、数据交换，及对外报送的需求。一.指标及指标体系定义1.度量，对公司业务的规模、程度、比例或结构等的衡量方式。根据度量个数可分为单一度量和组合度量。 示例1：金额是单一度量、数量是单一度量。 示例2：业务量
DevOps的第二条原则名为反馈，它存在于价值流的各个阶段的逆向过程中，通过反馈而使得工作更加安全和可控。而反馈的重要性在大型复杂系统中显现的更加重要，在故障出现最初端倪的时候就能检测到的能力对于一个不能中断和降低服务标准的关键性功能来说是无比重要的。高度复杂的系统在科技领域, 工作在一个或多个超级复杂的系统结合起来的环境中, 可能会出现的极高的灾难性的风险相伴而生. 比如2015年的纽约证券交易
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2024-03-01 12:21:34
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目录 1、概念1.1、前提2、评价指标（性能度量）2.1、分类评价指标2.1.1 值指标-Accuracy、Precision、Recall、F值2.1.2 相关曲线-P-R曲线、ROC曲线及AUC值 2.2、回归评价指标2.2.1 可释方差得分 2.2.2 平均绝对误差 MAE （Mean absolute error） 2.2.3 均方差 MSE （Me
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2024-04-05 21:10:56
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Prometheus 四大度量指标的了解和应用什么是度量指标Prometheus 的指标格式对外提供 metrics 服务Prometheus 四大度量指标的了解和应用Counter（计数器）实战演练Gauge（仪表盘）实战演练Histogram（累积直方图）实战演练Summary（摘要）实战演练
小结、Prometheus 四大度量指标的了解和应用https://www.jishuchi.com
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2024-05-27 17:54:12
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测试质量评估三步走基于质量目标和风险确定测试广度和深度如目标：小范围试用---仅使用功能测试方法完全商用---采用功能，性能，稳定性，易用性，安全等所有测试方法 一、覆盖度评估：业务（需求、广度）覆盖度，测试类型（深度：包括功能性能安全）和测试方法（灰合（路径覆盖））覆盖度，---功能用例评审增加评审测试过程（时间维度：升级，环境兼容（旧代码兼容新数据库）覆盖度---功能用例
devops的重要性 大多数经理和敏捷教练依赖于指标，而不是来自团队，用户甚至客户的反馈。 实际上，有相当多的人将反馈和度量同义地使用，它们以一堆数字或这些数字的图形表示形式呈现来自团队或客户的反馈。 这不仅是不幸的，而且可能会引起误解，因为它仅代表故事的一部分，而不代表全部事实。 当涉及两个关键因素时（我们如何管理或指导团队以及我们如何操作和影响团队正在开发的产品），很少有杰出的领导者和团队能
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2024-06-15 17:28:13
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# Python实现股票风险度量指标
## 1. 简介
在股票投资领域，风险度量指标是评估股票投资风险的重要工具之一。通过对股票价格的波动、收益率的变动等指标的测量和分析，可以帮助投资者做出更明智的投资决策。本文将介绍如何使用Python实现股票风险度量指标的计算方法。
## 2. 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
|
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2023-12-21 11:03:02
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这是SAST工具，严格说不算真正意义上的静态应用安全测试工具，但是它可以检测很多的静态指标。
这是Coverity支持的静态指标度量属性，不算多，主要是常见的几个。
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。
本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距
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2024-07-01 04:49:26
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1 设计表的时候，需要考虑到存储能量和数据沉淀，减少计算。比如说，计算近3个月的指标，可以通过上一次的近3个月数、上一日的数和当前日的数想计算得出，而不需要对三个月的数做sum操作。 当日的近3月累计数 = 上日的近3月累计数 + 当日的近1日的增量数 - 上日的近1日的增量数 以此类推，近3日、近7日、近一月等等都可以通过这个
《机器学习》周志华 k均值算法学习笔记聚类无监督学习中的研究最多的应用最广的算法。
通过对无标记训练样本的学习来获得数据内在的规律。簇“聚类将能够像数据集中的样本划分为通常不相交的子集，每一个子集称为簇。”——《机器学习》周志华性能度量我们希望“物以类聚”，同一簇的样本尽可能相似，不同簇的样本尽量不同。性能度量就是评估聚类结果的好坏。
聚类的性能度量的两个指标：外部指标和内部指标。两者的区别在
非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。
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2021-06-23 17:15:11
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在IJCAI 于2015年举办的竞赛：Repeat Buyers Prediction Competition 中， 很多参赛队伍在最终的Slides展示中都表示使用了 AUC 作为评估指标： 那么，AUC是什么呢？ AUC是一个机器学习性能度量指标，只能用于二分类模型的评价。（拓展二分类模型的其他
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2018-01-27 15:38:00
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此文中，缺陷管理使用CQ，测试用例管理使用TD。----------------------------------------------------------------------------------------- 软件测试过程的度量对于改进软件测试过程，提高软件测试效率具有重要意义。软件测试度量是对软件测试过程的量化分析。论述了软
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2011-08-21 19:46:43
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1.6提交的有效问题数量【指标名称】提交的有效问题数量【指标定义】每个周期中，BUG库中提交的有效问题数量【设置目的】反映测试人员的一个周期的工作量【计算公式】【计量单位】个【数据提供】POP【数据审核】测试主管 测试部经理【统计周期】月【考核对象】测试工程师结合下面的一个数据收集，进行统计的数据是每个周期中，BUG库中每个测试人员提交的问题数量，反馈测试人员的一个周期工作量，反应软件模块的周期稳
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2011-08-21 19:47:35
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