TradingView 支持自定义指标,不过是把你要定义的指标写成一个 JS 源文件(customIndex.js),放在图表库 static 文件夹下.自定义指标 JS 源代码模板如下: __customIndicators = [ { name: 'ShuBenRSI', metainfo: { '_metainfoVersion': 40, 'id': 'ShuBenRSI@tv-basicstudies-1', 'scriptIdPart': '', 'name': 'ShuBenRSI

前言 工友们, .NET 6 Preview 7 已经在8月10号发布了, 除了众多的功能更新和性能改进之外, 在 preview 7 版本中, 也新增了全新的指标API, System.Diagnostics.Metrics, 为了让应用能有更好的可观测性, 在之前的发布的.NET 5中, 也把 Activity 增强为 ActivitySource, 主要原因还是 .NET 运行时团队和 OpenTelemetry .NET SIG 进行了深度合作, 并且一起制定了 OpenTelemetr

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:李想 随着人工智能以及比特币的火热,GPU云服务的使用场景是越来越广,在很多场景下我们也需要获取GPU服务器的性能参数来优化程序的执行.目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使用腾讯云的"自定义监控"服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控. 1.GPU云服务创建 腾讯云GPU云服务器的创建可以参考下面官网的文档,采用云市场提供的GPU服务器专用镜像可以免于自行安装GPU驱动程序.

ML.NET 0.6版本提供了几项令人兴奋的新增功能: 用于构建和使用机器学习模型的新API 我们主要关注的是发布用于构建和使用模型的新ML.NET API的第一次迭代.这些新的,更灵活的API支持新任务和代码工作流,这是以前的LearningPipelineAPI 无法实现的.我们开始弃用当前的LearningPipelineAPI. 这是一项重大改变,旨在使您的机器学习更轻松,更强大.我们希望通过GitHub的公开讨论来反馈您的反馈,以帮助塑造长期的ML.NET API,以最大限度地提高您的

1.提前安装环境 操作系统:CentOS OpenTSDB版本:2.0.1 JDK版本:1.8.1_101 Apache HBase版本:1.1.2 2.安装Grafana yum安装grafana sudo yum install https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-4.6.3-1.x86_64.rpm 安装成功之后启动服务 sudo service grafana-server start 设

一.Prometheus中的基本概念 Prometheus将所有数据存储为时间序列,这里先来了解一下prometheus中的一些基本概念 指标名和标签每个时间序列都由指标名和一组键值对(也称为标签)唯一标识. metric的格式如下: <metric name>{<label name>=<label value>, ...} 例如: http_requests_total{host="192.10.0.1", method="POST&q

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第十一章:变身分析忍者的指导原则 这个激动人心的一章,分析了几乎所有工作的各个方面. 目标很简单:使用成熟的方法来帮助避免淹死的数据或通过分析困扰瘫痪的灾难. 从现实世界的经验来看,这些方法使得通过简单的现成方法更快地识别洞察的过程. 此外,每个都在网络上面临严峻的营销挑战. 作为分析忍者,你需要这一章. 期. 章节内容 一 背景是女王 二 比较KPI趋势随时间的变化 三 超越十大:改变了什么 四 真实价值:测量潜在转化和访

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kaggle竞赛 获取和读取数据集 数据预处理 找出所有数值型的特征,然后标准化 处理离散值特征 转化为DNArray后续训练 训练模型 k折交叉验证 预测样本,并提交结果 kaggle竞赛 本节将动手操作实践一个kaggle比赛,房价预测. 可以先将未经优化的数据的预处理,模型的设计和超参的选择,可以动手操作,观察实现的过程以及结果, 获取和读取数据集 比赛的数据分为训练数据集和测试数据集.两个数据集都包括每栋房子的特征,如阶段类型,建造年份,房顶类型,地下室状况等特征值.这些特征值有连续的数

转:https://mp.weixin.qq.com/s/e8lsGyl8oVtfg6HhXyIe4A AI 前线导读:“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务.从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用. 更多优质内容请关注微信

作者:justmine 头条号:大数据与云原生 微信公众号:大数据与云原生 创作不易,在满足创作共用版权协议的基础上可以转载,但请以超链接形式注明出处. 为了方便阅读,微信公众号已按分类排版,后续的文章将在移动端首发,想学习云原生相关知识,请关注我. 一.回顾 云原生 - 体验Istio的完美入门之旅(一) 云原生 - Why is istio(二) 云原生 - Istio可观察性之分布式跟踪(三) [请持续关注...] 如前所述,业务微服务化后,每个单独的微服务可能会有很多副本,多个版本,这么

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的阈值,就是我们需要的.本文通过一个示例来看看如何生成一个动态的帕累托图,先看看最终效果, 这样分析是不是很简单,下面就来看看是如何制作的. 数据为虚拟的某连锁店的电子产品销售明细,以及与之关联的产品和销售地点维度,和一个对应的日期表,建立关系图如

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57763423 上篇文章介绍了帕累托图的用处以及如何制作一个简单的帕累托图,在 PowerBI 中可以很方便的生成,但若仅止于此,并不足以体现 PowerBI 的强大.现实中的分析很多数据维度交织在一起,若要一个一个的生成帕累托图进行分析,就显得太繁臃和低级. 通过简单的点击交互,就能进行动态分析发现见解,才是我们需要的,恰好这也是 PowerBI 所擅长的. 就帕累托分析来说,能从不同的角度快速发现关键因素.以及可以动态设定关键因素的

JavaEE精英进阶课学习笔记<博学谷> 第1章 亿可控系统分析与设计 学习目标 了解物联网应用领域及发展现状 能够说出亿可控的核心功能 能够画出亿可控的系统架构图 能够完成亿可控环境的准备并了解亿可控的功能结构 完成设备管理相关功能的开发 1.物联网行业分析 1.1 什么是物联网 物联网(英文:Internet of Things,缩写:IoT)起源于传媒领域,是信息科技产业的第三次革命.物联网是指通过信息传感设备,按约定的协议,将任何物体与网络相连接,物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信

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一.系统指标巡检脚本 #!/bin/bash menu(){ cat <<EOF +---------------------------------------------+ | 日常巡检脚本 | | 1.查看磁盘使用率 | | 2.查看内存使用率 | | 3.查看系统负载 | | 4.统计系统连接数 | | 5.统计系统进程数 | | 6.统计当前磁盘分区信息 | | 7.按q退出 | | 8.按h帮助 | +----------------------------------------

这段时间刚好做币圈交易所,运用到了现在最火的金融类图表库 -- TradingView ,就是强大,基本上现在的火币网(https://www.huobi.com),币安网(https://www.binance.com/)等大型交易所都在使用. 简介: 带有开放API的可下载图表库.这是一个独立的解决方案,可以将其下载,托管在自己的服务器上,连接自己的数据,在自己的网站/应用程序免费使用. 适用于手机和桌面应用程序. 门户网站.博客和新闻网站. 当您想要完全控制图表并希望显示您所控制的数据时,

进行项目开发的第一步,是创建出适合自己团队习惯的VS解决方案,虽然我已经提供了项目示例,但毕竟是我创建的,你直接使用可能并不合适,另外你如果尝试模仿重新创建该示例,中间可能碰到各种障碍,特别是项目间的依赖关系. 本文的目的是帮助.Net架构初学者能顺利搭建起适合自己的VS解决方案,我会在本文演示曾经用过的几种不同风格的目录结构,你可以根据自己的习惯选择一种并自行修改. 本系列假定你已经熟悉如何创建.NET类库等基础知识,并具有.Net开发经验,我不会详细到每一个细节.如果你是.Net初学者,尚未

Buffer cache hit ratio官方是这么解释的:“指示在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比.” Buffer cache hit ratio被很多人当做判断内存的性能指标之一(我没说仅仅只看这个计数器的值,实际上我现在都不看这个值了), 也有不少给给出了具体的参数,诸如(OLTP)要大于95%,或者是大于98%之类的,我不知道给出具体参考值的人是不是真是地区测试过这个参数的值,是作为经验总结还是复制粘贴? 当我去服务器上观察这个值的时候,似乎发现一个规律, 不管服

目录 返回目录:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5464604.html 本项目Demo已上传GitHub,欢迎大家fork下载学习:https://github.com/kencery/Lucene_Compass(项目内部有很详细的注释) 1. 发生在我们身边的搜索? a. 当我们去淘宝或者京东买东西的时候经常会用到搜索功能,而他们海量的数据都是存储在数据库的,那么程序猿在实现这个搜索功能的时候,是如何实现的呢?使用数据库的like这时候就变得捉襟见