[计算机视觉]目标检测中的指标衡量Recall与Precision 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:目标检测性能指标Recall与Precision的理解. Recall与Precision 其实道理非常朴素: Precision就是精度,以行人检测为例,精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比,也就是所谓的检测精度,可以提供给客户看,我们的检测精度是100%,也就是没有虚景,没有false positive: Recall就是正确检出的行人数量占行人总数的百分比,Recall=

最近有台服务器的MQ应用占用内存比较偏高,如下: 但是看控制台本身内存中消息积压并不多, 查看rabbtmqctl发现,binary data和other data占据了绝大部分的内存,如下: {memory, [{total,124441400}, {connection_readers,5548680}, {connection_writers,605560}, {connection_channels,2798608}, {connection_other,7775480}, {queue

MySQl服务器CPU占用很高 1.  问题描述 一个简单的接口,根据传入的号段查询号码归属地,运行性能测试脚本,20个并发mysql的CPU就很高,监控发现只有一个select语句,且表建立了索引 2.  问题原因 查询语句索引没有命中导致 开始时的select SELECT `province_name`, `city_name` FROM `phoneno_section` WHERE SUBSTRING(号码,1, phoneno_section_len) = phoneno_secti

我的一个java程序偶尔会出现cpu占用很高的情况 一直不知道什么原因 今天终于抽时间解决了 系统是win2003 jvisualvm 和 jconsole貌似都只能看到总共占用的cpu 看不到每个线程分别占用的cpu呢 所以在windows平台上要找出到底是哪个线程占用的cpu还不那么容易,linux用top就简单多了 最后的解决方法: 1.找到java进程对应的pid. 找pid的方法是:打开任务管理器,然后点击 "查看" 菜单,然后点击 "选择列",把pid勾

前言 晚上逛论坛看到一篇对从事HTML5前端开发的文章写的非常不错,和目前的市场形势差不多,然后我在其基础上给大家进行加工总结一下分享给大家.今天我们谈论的话题是<<为什么从事HTML5前端开发越来越火,工资高,并且还涨的快>>,针对这个问题进行分析分析.  俗话说的好:"没有调查,就没有发言权",同样在市场浪潮中,同样如果没有实际调查,不要轻易发表言论,误导他人.  现在主要从下面几个方面给大家进行总结和分析呢? 目录 HTML5前端开发的薪资 市场的供求关系

突然user io占用率很很高,看了一个AWR报告,发现direct path read temp,direct path write temp的的数率很高,后来怀疑是临时表空间不够了,就试着设了一下让临时表自动增长,问题就解决了.可爽! 具体如下,用红色字休就方法就行了: 1.查看临时表空间select tablespace_name,file_name,bytes/1024/1024 file_size,autoextensible from dba_temp_files; 2.缩小临时表空

/// <summary> /// new Random().Next(1, 100); 多线程同时执行结果很高概率相同, /// 是用的当前时间为seed,时间相同结果相同 /// /// 解决随机数重复问题 /// 同时模拟远程请求的随机延时 /// </summary> public class RandomHelper { /// <summary> /// 随机获取数字并等待1~2s /// </summary> /// <returns&g

top 内存mem的used很高,或者100% Linux服务器运行一段时间后,由于其内存管理机制,会将暂时不用的内存转为buff/cache,这样在程序使用到这一部分数据时,能够很快的取出,从而提高系统的运行效率,所以这也正是linux内存管理中非常出色的一点,所以乍一看内存剩余的非常少,但是在程序真正需要内存空间时,linux会将缓存让出给程序使用,这样达到对内存的最充分利用,所以真正剩余的内存是free+buff/cache 但是有些时候大量的缓存占据空间,这时候应用程序回去使用swap交

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由horstxu发表于云+社区专栏 1. 问题背景 PHP Laravel框架中的db migration是比较常用的一个功能了.在每个版本迭代中,除了代码会变动之外,一般数据库的字段或者数据库表也会有些变动.因此在新版本上线时,除了发布新版代码,不可避免地要把数据库的变动也执行了.在没有db migration功能之前,我们的做法是把要变动库表的SQL语句写好(CREATE TABLE,ALTER TABLE等)存在一个sql文件

Oracle数据库经常会遇到CPU利用率很高的情况,这种时候大都是数据库中存在着严重性能低下的SQL语句,这种SQL语句大大的消耗了CPU资源,导致整个系统性能低下.当然,引起严重性能低下的SQL语句的原因是多方面的,具体的原因要具体的来分析,下面通过一个实际的案例来说明如何来诊断和解决CPU利用率高的这类问题. 数据库:Oracle9.2.0.4 问题描述:现场工程师汇报数据库非常慢,几乎所有应用操作均无法正常进行. 首先登陆主机,执行top发现CPU资源几乎消耗殆尽,存在很多占用CPU很高的

Window下MySql 5.6 安装后内存占用很高的问题 刚刚准备玩一把mysql,初学者 环境是window 7和window sever 2008, mysql是最新的5.6, 发现的问题是安装完以后,没用户,没数据,mysql一启动内存就是400M多,非常奇怪,和我之前看到资料文章差别太大,都说mysql占用内存少,但是这个内存占用的比sqlserver还高几倍呢 查阅了很多资料,最后发现时这样的, 但是不知道是正确的. 最新mysql的my.ini文件在 ProgramData下 路径

问题: 用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了.但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高.用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解,因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起,相当于做了多次DecisionTree一样.但是xgboost/gbdt仅仅用梯度上升法就能用6个节点的深度达到很高的预测精度,使我惊讶到怀疑它是黑科技了.请问下xgboo

写在前面 让我们来讨论一个我最近一直在思考的问题:Python 的性能.顺便说一下,我是 Python 的忠实拥趸,我在各种情况下都会积极尝试使用 Python 来解决问题.大家对 Python 最大的抱怨就是它的速度慢.有些人甚至因为 Python 的速度不如某个语言而拒绝使用它.本文中我将阐述,即便 Python 这么慢,为什么还值得你对它进行尝试. 速度不再关键 之前,程序的运行时间相当长.CPU 资源和内存资源都十分珍贵,程序的运行时间在这种情况下是一个重要指标.计算机本身十分昂贵,当然

业务背景 业务背景就是需要将多张业务表中的数据增量同步到一张大宽表中,后台系统基于这张大宽表开展业务,所以就开发了一个数据同步工具,由中间件采集binlog消息到kafka里,然后我去消费,实现增量同步. 生产环境发现的现象 在程序发布到生产环境时候,机器的CPU使用率立马被打到100%, load还在不停的上升,开始机器的配置是4核心8G内存,load可以到21,通过topc命令查看load average的三个值都大于20,说明机器非常的繁忙. 排查步骤及手段 1.  通过top命令查看到C

我发现,身边的盆友都很忙,要么在加班,要么加班刚回家:要么在出差,要么刚出差回来. 难道搞IT的人都很忙么?忙还是茫? 大学期间,不知道未来要干什么,很多人也不清楚应该学习哪些知识和技能,是否需要考证,是否要上培训班,有的人甚至在考虑是否要上课? 毕业了到毕业3年,找到了工作,经常加班,可能已经厌倦了这种生活,比如工作六天,晚上也经常加班,到家时已经很晚了.大城市,大多数人都住在比较偏远的位置,上下班还得挤地铁,不少盆友每天要在地铁上花2个小时,时间浪费在了路上.工作很忙是很多人生活的真实写照.

11G Undo使用率很高问题 http://blog.itpub.net/12679300/viewspace-1164916/ 原创 Oracle 作者:wzq609 时间:2014-05-20 10:23:29  2623  0 事件背景: 公司的ERP数据库是11.2.0.3的版本,最近观察到一个奇怪的现象就是数据库的UNDO表空间的使用率一直居高不下:UNDO表空间的大小为76G,但是使用率一直保持着70%以上.      趁此机会又重新学习了一遍Undo的知识,最终解决了这个问题,以

经常有用户咨询:MongoDB CPU 利用率很高,都快跑满了,应该怎么办? 遇到这个问题,99.9999% 的可能性是「用户使用上不合理导致」,本文主要介绍从应用的角度如何排查 MongoDB CPU 利用率高的问题. Step1: 分析数据库正在执行的请求 用户可以通过 Mongo Shell 连接,并执行 db.currentOp() 命令,能看到数据库当前正在执行的操作,如下是该命令的一个输出示例,标识一个正在执行的操作.重点关注几个字段: client:请求是由哪个客户端发起的? op

上一节我讲了 CPU 使用率是什么,并通过一个案例教你使用 top.vmstat.pidstat 等工具,排查高 CPU 使用率的进程,然后再使用 perf top 工具,定位应用内部函数的问题.不过就有人留言了,说似乎感觉高 CPU 使用率的问题,还是挺容易排查的. 那是不是所有 CPU 使用率高的问题,都可以这么分析呢?我想,你的答案应该是否定的. 回顾前面的内容,我们知道,系统的 CPU 使用率,不仅包括进程用户态和内核态的运行,还包括中断处理.等待 I/O 以及内核线程等.所以,当你发现

这个问题可以说是 Java 面试的高频面试题了,有很多面试官都喜欢问这个问题,问题可能是下面这样的. 线上一台服务器 CPU 使用率100% 了,如果你碰到这样的情况,如何排查并找到问题原因? 1.场景模拟 当我们真碰到这个问题的时候应该怎么排查呢? 先用一段程序创建几个线程,将其中一个线程设置成高 CPU 使用率的. public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 10; i++) { Thread thread = n

Redis是目前广为人知的一个内存数据库,在各个场景中都有着非常丰富的应用,前段时间Redis推出了6.0的版本,在新版本中采用了多线程模型. 因为我们公司使用的内存数据库是自研的,按理说我对Redis的关注其实并不算多,但是因为Redis用的比较广泛,所以我需要了解一下这样方便我进行面试. 总不能候选人用过Redis,但是我非要问人家阿里的Tair是怎么回事吧. 所以,在Redis 6.0 推出之后,我想去了解下为什么采用多线程,现在采用的多线程和以前版本有什么区别?为什么这么晚才使用多线程?