深度学习飞速发展过程中,人们发现原有的处理器无法满足神经网络这种特定的大量计算,大量的开始针对这一应用进行专用的硬件设计.谷歌的张量处理单元(Tensor Processing Unit,后文简称TPU)是完成较早,具有代表性的一类设计,基于脉动阵列设计的矩阵计算加速单元,可以很好的加速神经网络的计算.本系列文章将利用公开的TPU V1相关资料,对其进行一定的简化.推测和修改,来实际编写一个简单版本的谷歌TPU,以更确切的了解TPU的优势和局限性. 动手写一个简单版的谷歌TPU系列目录 谷歌TP…

前言: 很多人都认为性能是在通过编写代码(程序代码或者是数据库代码)的过程中优化出来的,其实这是一个非常大的误区.真正影响性能最大的部分是在设计中就已经产生了的,后期的优化很多时候所能够带来的改善都只是在解决前妻设计所遗留下来的一些问题而已,而且能够解决的问题通常也比较有限.本章将就如何在 MySQL 数据库 Schema 设计的时候保证尽可能的高效,尽可能减少后期的烦恼. 9．1 高效的模型设计 最规范的就一定是最合理的吗? 在数据库Schema设计理论方面,一直有一个被大家奉为“葵花宝典”的…

第9章 MySQL数据库Schema设计的性能优化 前言: 很多人都认为性能是在通过编写代码(程序代码或者是数据库代码)的过程中优化出来的,其实这是一个非常大的误区.真正影响性能最大的部分是在设计中就已经产生了的,后期的优化很多时候所能够带来的改善都只是在解决前妻设计所遗留下来的一些问题而已,而且能够解决的问题通常也比较有限.本章将就如何在 MySQL 数据库 Schema 设计的时候保证尽可能的高效,尽可能减少后期的烦恼. 9.1 高效的模型设计 最规范的就一定是最合理的吗? 在数据库Sche…

原文链接:安全运维之:网络性能评估工具Iperf详解:http://os.51cto.com/art/201410/454889.htm 参考博文:http://linoxide.com/monitoring-2/install-iperf-test-network-speed-bandwidth/     http://fasterdata.es.net/performance-testing/network-troubleshooting-tools/iperf-and-iperf3/ 一.…

网络性能评估主要是监测网络带宽的使用率,将网络带宽利用最大化是保证网络性能的基础,但是由于网络设计不合理.网络存在安全漏洞等原因,都会导致网络带宽利用率不高.要找到网络带宽利用率不高的原因,就需要对网络传输进行监控,此时就需要用到一些网络性能评估工具,而Iperf就是这样一款网络带宽测试工具,本节将详细介绍一下Iperf的使用. 1. Iperf能做什么 Iperf是一款基于TCP/IP和UDP/IP的网络性能测试工具,它可以用来测量网络带宽和网络质量,还可以提供网络延迟抖动.数据包丢失率.最大…

http://www.itlearner.com/article/4553 一.影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 Ø       CPU Ø       内存 Ø       磁盘I/O带宽 Ø       网络I/O带宽 2.        程序应用级 二.系统性能评估标准 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)＝0 Swap Ou…

转载自:Linux服务器性能评估与优化 一.影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 CPU 内存 磁盘I/O带宽 网络I/O带宽 2.        程序应用级 二.系统性能评估标准 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)＝0 Swap Out(so)＝0 Per CPU with 10 page/s More Swap In &…

http://fuliang.iteye.com/blog/1024360 http://unixhelp.ed.ac.uk/CGI/man-cgi?vmstat -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 工作这么久了,主要就是服务器端的开发,由于业务性质,对于性能的考虑是每天不得不…

目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测…

一.影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 CPU 内存 磁盘I/O带宽 网络I/O带宽 2. 程序应用级 二.系统性能评估标准 影响性能因素 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)＝0Swap Out(so)＝0 Per CPU with 10 page/s More Swap In & Swap Out 磁盘 iowait %…

前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于Groovy的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以及中…

前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于介绍Antlr4的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以…

Linux性能评估工具 https://www.cnblogs.com/dianel/p/10085454.html Linux性能评估工具 目录 介绍 负载:uptime 查看内核的信息: dmesg 查看内存状态: free.vmstat free: 查看内存,已用内存,剩余内存.交换分区等 vmstat:显示虚拟内存状况的信息. 查看CPU: mpstat:查看每个CPU的消耗信息 top: 查看Linux任务信息 查看IO:iostat 查看网卡:sar 介绍 检测服务器当前的性能,主要…

在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV,它们都依赖scoring参数传入一个性能度量函数.这种方法就是我们下面讨论的使用scoring进行模型的性能评估. 3:Metric方法,Metric有为各种问题提供的评估方法.这些问题包括分类.聚类…

Redis缓存的设计.性能.应用与数据集群同步 http://youzhixueyuan.com/design-performance-and-application-of-redis-cache.html Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存. 因为是纯内存操作,Redis…

评估指标 Evaluation metrics 机器学习性能评估指标 选择合适的指标 分类与回归的不同性能指标 分类的指标(准确率.精确率.召回率和 F 分数) 回归的指标(平均绝对误差和均方误差) 混淆矩阵(confusion matricess) 一.选择合适的指标 评估模型是否得到改善,总体表现如何 在构建机器学习模型时,我们首先要选择性能指标,然后测试模型的表现如何.相关的指标有多个,具体取决于我们要尝试解决的问题. 此外,在测试模型时,也务必要将数据集分解为训练数据和测试数据.如果不区…

网络内容总结(感谢原创) 1.前言简介 一.影响Linux服务器性能的因素   1. 操作系统级         性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程. 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样. 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括: Ø       CPU Ø       内存 Ø       磁盘I/O带宽 Ø       网络I/O带宽 子系统之间相互依存,任何一个子系统的负载过度都能导致其他子系统出现问题,例…

Linux网络性能评估 参考自:自学it网,http://www.zixue.it/. 网络性能评估(1)通过ping命令检测网络的连通性.(2)通过netstat -i 组合检测网络接口状况.(3)通过netstat -r 组合检测系统路由表信息.(4)通过sar -n 组合显示系统的网络运行状态(sar -n DEV 5 3).常用分析: 查看tcp连接数最多的ip:sudo netstat -pant | grep ":22" | awk '{print $5}' | awk -…

linux磁盘I/O的性能评估 参考自:自学it网,http://www.zixue.it/. (1)使用iostat命令. [test@localhost /]$ iostat -d Linux -.el7.x86_64 (localhost.localdomain) 2018年10月11日 _x86_64_ ( CPU) Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn sda dm- dm- Device: tps kB_read/s kB_w…

linux的内存性能评估 参考自:自学it网,http://www.zixue.it/. (1)使用free指令监控内存,参数-m以M为单位显示,-h人性化显示单位. [test@localhost /]$ free -h total used free shared buff/cache available Mem: .8G 100M .2G .5G Swap: .0G 0B .0G 当可用内存/系统物理内存:>70%时,表示系统内存非常充足.>20% and < 70%时,表示能满足…

linux的cpu性能评估 参考自:自学it网,http://www.zixue.it/. (1)利用vmstat命令监控系统CPU[test@localhost ~]$ vmstat 2 3 #每2秒更新信息,统计3次procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 2…

一.影响务器性能因素 影响企业生产环境Linux服务器性能的因素有很多,一般分为两大类,分别为操作系统层级和应用程序级别.如下为各级别影响性能的具体项及性能评估的标准: (1)操作系统级别 内存: CPU: 磁盘I/O: 网络I/O带宽. (2) 应用程序及软件 Nginx: MySQL: Tomcat; PHP: 应用程序代码. (3)Linux系统性能评估标准如表所示: 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% us…

2019-09-26 00:05:54 今天先起个头,后面陆续完善 NGFW下一代防火墙是什么? 我们要关注NGFW下一代防火墙的哪些指标? 为什么说NGFW的性能不好评估?现有的评估手段工具介绍? Safire针对NGFW性能评估提供哪些技术指标,有哪些亮点? 上点Safire的软硬件指标跟客户案例分享!…

44 答疑(三) Join的写法 35节介绍了join执行顺序,加了straight_join,两个问题: --1 如果用left join,左边的表一定是驱动表吗 --2 如果两个表的join包含多个条件的等值匹配,是都要写到on里面呢,还是只把一个写到on,把其他的条件写到where部分? create table a(f1 int, f2 int, index(f1))engine=innodb; create table b(f1 int, f2 int)engine=innodb; ,…

影响Linux服务器性能的因素 cpu 内存 磁盘IO 网络IO 系统性能评估标准 影响性能因素 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)=0Swap Out(so)=0 Per CPU with 10 page/s More Swap In & Swap Out 磁盘 iowait % < 20% iowait % =35% iowait % >= 50…

Linux性能分析:生产环境服务器变慢,诊断思路和性能评估 一.整机:top 二.CPU:vmstat 所有CPU核信息 每个进程使用CPU的用量分解信息 三.内存:free 四.硬盘:df 五.磁盘IO:iostat 六.网络IO:ifstat 七.生产环境出现CPU占用过高,分析思路和定位 先用top命令找出CPU占比最高的 ps -ef或者jps进一步定位 定位到具体线程或者代码 线程ID转换为16进制格式(英文小写格式) jstack 进程ID|grep tid(16进制线程ID小写英文…

TVM性能评估分析(七) Figure 1.  Performance Improvement Figure 2.  Depthwise convolution Figure 3.  Data Fusion Figure 4.  Data Fusion(2) Figure 5.  Shared memory can be seen as cache in GPU. It is on-chip and much faster than global memory. Figure 6.   Shar…

TVM性能评估分析(六) Figure 1.  The workflow of development PC, compile, deploy to the device, test, then modify the codes again to see whether it accelerates. Figure 2.   The Android APP takes shared library as input and runs compiled functions on the mobil…

TVM性能评估分析(五) Figure 3.  A futher speed up with operator fusion Table 1.  Performance issue of cuBLAS' batch matmul Table 2.  Finding the best combination of number_thread. The results are obtained on a NVIDIA M40 GPU device with CUDA8.0. Figure 4.  D…

TVM性能评估分析(四) Figure 1.  Efficient Privacy-Preserving ML Using TVM Figure 2.  Motivation: Privacy-Preserving ML Figure 3.  Backend Figure 4. Differential privacy (DP) provides a formal guarantee that models trained on similar datasets are indistinguis…