性能测试指标:TPS,吞吐量,并发数,响应时间 常用的网站性能测试指标有:TPS.吞吐量.并发数.响应时间.性能计数器等. 并发数并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力. 响应时间响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢.响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间. 吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标. QPS(每秒查询数).TPS(每秒事务数)是吞吐量的

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

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评价指标:logloss.accuracy.precision)   对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive).假正例(false

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

Web 前端页面性能监控指标 性能监控 / 性能指标 / 性能优化 白屏时间计算 FCP 白屏时间:从浏览器输入地址并回车后到页面开始有内容的时间: 首屏时间计算 FMP 首屏时间:从浏览器输入地址并回车后到首屏内容渲染完毕的时间: 不需要交互 ? TTI Navigation Timing API Navigation Timing Level 2, W3C Working Draft 21 January 2020 https://www.w3.org/TR/navigation-timin

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能. 磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括: 指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能.磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括:指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps)对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义.指标 2:吞吐量(Throughput)指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps, MB/

性能测试关注指标-TPS概述 一.TPS(Transaction per Second)定义 TPS是Transactions Per Second 的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户端向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户端在发送请求时开始计时, 收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务数. 二.TPS的作用 1. TPS反应了系统在单位时间内处理业务的能力,这个值的高低,说明了系统处理能力的高低.TPS随着时间的变化逐渐变化,

混淆矩阵 介绍这些概念之前先来介绍一个概念:混淆矩阵(confusion matrix).对于 k 元分类,其实它就是一个k x k的表格,用来记录分类器的预测结果.对于常见的二元分类,它的混淆矩阵是 2x2 的. 假设要对 15 个人预测是否患病,使用 1 表示患病,使用 0 表示正常.预测结果如下: 预测值: 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 真实值: 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 将上面的预测结果转为混淆矩阵,如下: 上图展示了一个二

Transactions(用户事务分析) 用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析. 1.Transation Sunmmary(事务综述) 对事务进行综合分析是性能分析的第一步,通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况,可以直接判断出系统是否运行正常. 2.Average Transaciton Response Time(事务平均响应时间) “事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间,通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向. 例:随着测试时间

1.系统mysql的进程数 ps -ef | grep "mysql" | grep -v "grep" | wc –l 2.Slave_running mysql > show status like 'Slave_running'; 如果系统有一个从复制服务器,这个值指明了从服务器的健康度 3.Threads_connected mysql > show status like 'Threads_connected'; 当前客户端已连接的数量.这个值

这里列出了一些如何监视你安装的mysql性能的一些ideas.监视总是一个持续的过程.你需要知道哪种模式对你的数据库是好的,什么是问题的表象,甚至是危险的情况.一下列出了用来去监视你的系统的主要参数:- mysqladmin extended (绝对值)- mysqladmin extended -i10 -r (相对值)- mysqladmin processlist- mysql -e "show innodb status"- OS data. vmstat/iostat- My

http://blog.chinaunix.net/uid-15007890-id-3064254.html uptime11:35:08 up 21:57,  6 users,  load average: 4.66, 2.98, 1.79 “load”用来表示运行队列,用top 命令我们可以看到CPU一分钟,5分钟和15分钟内的运行队列的大小.这个值越大表明系统负荷越大. vmstat [root@myoracledb opt]# vmstat 3 5procs -----------mem

MTF(Modulation Transfer Function,模量传递函数),是目前分析镜头解像能力的方法,可以用来评判镜头还原物体对比度的能力.说到MTF,不得不先提一下衡量镜头性能的两在重要指标--分辨率和反差. 一.分辨率: 分辨率(Resolution)又称分辨力.鉴别率.鉴别力.分析力.解像力和分辨本领,是指摄影镜头清晰地再现被摄景物纤微能力.显然分辨率越高的镜头,所拍摄的影像越清晰细腻.它的单位是"线对.毫米".它的可以量化,用数据表示,使直观.更科学.更严密. 二.反

错误率 在常见的具体机器学习算法模型中,一般都使用错误率来优化loss function来保证模型达到最优. \[错误率=\frac{分类错误的样本}{样本总数}\] \[error=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} I(f(x_{i})\neq y_{i})\] 但是错误率有一个严重的缺点: 错误率会掩盖样本如何被错误分类事实,这样对于有的问题很难进行下一步的分析 混淆矩阵 confusion matrix 真正例: True Positive 真反例: True Nega

工作中还是蛮少直接接触到评估系统性能的,但是不妨碍有兴趣了解.认为这是常识,只是个人才疏学浅不了解其定义. TP=Top Percentile,Top百分数,是一个统计学里的术语,与平均数.中位数都是一类,为等水位线(waterline). TP50.TP90和TP99等指标常用于系统性能监控场景,指高于50%.90%.99%等百分线的情况. 上面都是学术上的定义,具体到软件系统评估的实践中怎么理解呢?以TP90为例(借用网络上搜到的资源): The tp90 is a minimum time

http://blog.csdn.net/u012089317/article/details/52156514 ,y^)=1nsamples∑i=1nsamples(yi−y^i)2

原创博文,转载请注明出处! 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中,positive和negtive同样重要时,适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标为TPR TPR(True Positive Rate)真正确率,即模型正确识别正例的比例,TPR=TP/(TP+FN) 横坐标为FPR FPR(False Positive Rate)假正确率,即模型错误将反例识别为正例的比例,FPR=FP/(FP+TN) ROC曲线的

项目方说性能达到百万TPS,如何测试它的可信度? 应用系统性能提升的关键在于运维端的接入管理模型(AAA,认证 Authentication.授权 Authorization.计费 Accounting)及业务端的并发(Concurrency)/ 吞吐量 (Throughput) 模型.区块链是典型的“运维友好型”系统,天然的自我治理能力极大程度上优化了接入管理模型,但现有区块链系统的并发 / 吞吐量模型指标却饱受诟病.无论是 BTC 的 7tps,还是 ETH 的 40tps 在传统业务系统动

对于app端的专项测试,Android端我们可以用adb或者一些三方工具进行(例如itest)进行实时的性能监控,iOS端的话也可以用用一些三方的工具,但是需要嵌入到我们的项目当中,今天来介绍下Xcode11下的apple提供的基于XCTest对app耗电量和性能的全新框架. 资料来源:https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2019/417/ app耗电量 app耗电量和它的性能体现是息息相关的,那么app中哪些性能项会影响耗电量呢? CPU m

首先看一个图: 注:右图在我们工作中经常用到 我们专注的web性能指标有那些? 1.页面加载时间 从页面开始加载到页面onload事件触发的时间.一般来说onload触发代表着直接通过HTML引用的CSS,JS,图片资源已经完全加载完毕. 2.全部页面加载时间 全部页面载入时间指从最初启动浏览开始,直到所有元素都被加载完成后,在2秒后仍然没有网络活动的时间. 0-2秒:用户体验最好,打分1002-8秒:用户可以容忍,从第2秒开始,每超过1秒减5分8-15秒:用户不能忍受,从第2秒开始,每超过1秒