1. 内存性能评估 应用包(debug版)体积偏大，存在较多的内存泄露、OOM隐患、UI层级过深等问题，同时存在较多的其他各种内存问题。 应用apk包体积约50MB，安装到手机后，占用手机约99.50MB存储空间，运行时占用内存空间约160MB的内存空间，其中Native内存占用约65MB，Dalv ...
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2018-08-29 16:00:23
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运行时性能表现（runtime performance）指的是当你的页面在浏览器运行时的性能表现，而不是在下载页面的时候的表现。这篇指南将会告诉你怎么用Chrome DevTools Performance功能去分析运行时性能表现。在RAIL性能评估模型下，你可以在这篇指南中可以学到怎么去用这个pe ...
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2018-07-20 18:09:44
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机器学习分为三个阶段： 第一阶段：学习模型。采用学习算法，通过对训练集进行归纳学习得到分类模型； 第二阶段：测试模型。将已经学习得到的分类模型用于测试集，对测试集中未知类别的实例进行分类。 第三阶段：性能评估。显然，通过测试集产生的分类未必是最佳的，这就导致对测试集的分类可能产生错误。而人们希望尽量 ...
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2018-07-19 17:29:57
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混淆矩阵是一种用于性能评估的方便工具，它是一个方阵，里面的列和行存放的是样本的实际类vs预测类的数量。 P =阳性，N =阴性：指的是预测结果。 T=真，F=假：表示 实际结果与预测结果是否一致，一致为真，不一致为假。 TP=真阳性：预测结果为P，且实际与预测一致。 FP=假阳性：预测结果为P，但与 ...
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2018-07-07 15:47:30
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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 ...
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2018-06-23 01:27:08
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无监督学习：着重于发现数据本身的分布特点 （不需要对数据进行标记）节省大量人力 数据规模不可限量 1 发现数据群落 数据聚类 也可以寻找 离群样本 2 特征降维 保留数据具有区分性的低维特征 这些都是在海量数据处理中非常实用的技术 数据聚类 K均值算法（预设聚类的个数 不断更新聚类中心 迭代 ，是所 ...
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2018-04-20 13:29:41
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1. 背景 当我们使用一个分类器进行预测时，我们会遇到一个很重要的问题：如何评价这个分类器的预测效果？这里我构造一个场景作为例子来说明。 现在有10个人，其中1个人有感冒症状，9个人没有感冒症状。现在让医生进行诊断，判断哪些人有感冒，哪些人没有？ 医生A的诊断结果是：原本有感冒的那个人被诊断为没有感 ...
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2018-04-07 17:37:45
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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% > ...
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2018-03-29 00:03:04
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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， ...
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2018-03-24 00:45:00
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性能评估是用什么样的方法来评估一个模型的预测质量。来对模型的性能进行评价。 回归问题的评估方法 能够想到的评估方法是均方误差: 学习器f，在数据集 $D=\{(\mathbf{x}_1,y_1),(\mathbf{x}_2,y_2),…,(\mathbf{x}_m,y_m)\}$上面的均方误差为 $ ...
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2018-03-22 19:26:17
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