目录 文章目录 目录 问题描述 Rally 简介 应用场景 应用案例 Rally 安装 Rally 使用 Rally 架构 Rally Plugin 分析与实现 程序入口 执行 rally task start 的 UML 最后 问题描述 需求实现 Rally 扩展插件的缘起是因为希望通过 Rally 来自动化测试 Octavia 项目的稳定性以及评估大规模 LB 工作负载对自身云平台的性能影响,所以下述的内容主要记录了在 Rally(stable/0.12)Benchmark Engine/T…

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速…

注意点:在测试nova,在配置文件里面如果不指定网络id,那么默认是外网的网络(该网络是共享的),如果想要指定网络,那么该网络必须是共享的状态,否则将会报错:无法发现网络.如果测试多于50台的虚拟机需要修改默认值,因为默认值是有限制的可用如下命令查看: [root@rally nova]# nova absolute-limits +-------------------------+---------+ | Name | Value | +-------------------------+-…

术语"编解码器 Coder/Decoder"是压缩器/解压缩器或编码器/解码器一词的缩写.顾名思义,编码可使视频文件变小以进行存储,然后在需要再次使用时将压缩后的数据转换成可用的图像. 视频质量评价(VQA)是以人眼的主观质量评估结果为依据,使用算法模型对失真视频进行评估. 传 统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致.基于深度学习的视频质量评价方法无需加入 手工特征,通过模型自主学习即可进行评估,对视频质量的监控和评价有重要意义 计算机视觉的数据集开源下载 https:/…

最近研究如何通过android评估通话质量,希望获取的参数有:(1)接通时长 (2)掉话次数 (3)语音是否清晰,以下将给出接通时长和掉话次数的详细定义: 接通时长:通话一方开始拨号到另一方开始振铃的时间: 掉话次数:非人为的通话异常中断的次数: 现状:目前android尚未开放通话状态的所有API,只能通过接收广播获取三种状态即IDLE, Ringing, Offhook. 思路:(1)通过服务器对android终端记录的时间综合分析,接通时间=A的振铃时刻-B的拨号时刻: (2)判断通话中断…

自从开始做API开发之后,我就在寻找合适的API测试工具.一开始不是很想用Chrome扩展,用的WizTools的工具,后来试过一次Postman之后就停不下来了,还买了付费的Jetpacks.推出Team Sync Beta之后我又把这个工具推广给团队,作为API文档使用.看到中文网络上关于这个工具的文章并不多,于是决定写一篇小文介绍一下. 一.基本功能 Postman的功能在文档中有介绍.不过文档略啰嗦,这里简单介绍一下主界面,入门功能就都提到了. Collections:在Postman中…

URL: https://github.com/Netflix/vmaf libvmaf Obtain the VMAF (Video Multi-Method Assessment Fusion) score between two input videos. The obtained VMAF score is printed through the logging system. It requires Netflix's vmaf library (libvmaf) as a pre-r…

以上模型,暂且称之为W-P2P吧.…

现在,越来越多的 Web 应用转向了 RESTful 的架构,很多产品和应用暴露给用户的往往就是一组 REST API,这样有一个好处,用户可以根据需要,调用不同的 API,整合出自己的应用出来.从这个角度来讲,Web 开发的成本会越来越低,人们不必再维护自己的信息孤岛,而是使用 REST API 互联互通 那么,作为 REST API 的提供者,如何确保 API 的稳定性与正确性呢?全面系统的测试是必不可少的.Java 程序员常常借助于 JUnit 来测试自己的 REST API,不,应该这样…

VMAF 方法: 基本想法: 面对不同特征的源内容.失真类型,以及扭曲程度,每个基本指标各有优劣.通过使用机器学习算法(支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归因子)将基本指标“融合”为一个最终指标,可以为每个基本指标分配一定的权重,这样最终得到的指标就可以保留每个基本指标的所有优势,借此可得出更精确的最终分数.我们还使用主观实验中获得的意见分数对这个机器学习模型进行训练和测试. VMAF可在支持向量机(SVM)回归因子中使用下列基本指标进行融合: 1.视觉信息保真…