以用户为中心的性能指标是理解和改进站点体验的关键点 一、以用户为中心的性能指标 1. 指标是用来干啥的？ 指标是用来衡量性能和用户体验的 2. 指标类型 感知加载速度：网页可以多快地加载网页中的所有视觉元素并将其渲染到屏幕上 加载响应速度：页面加载和执行组件快速响应用户互动所需的 JavaScrip...
谷歌提出的衡量 DevOps 质量的 DORA 指标让 MTTR（平均恢复时间） 名声大振。在本文中，你将了解到 MTTR 的作用、为什么它对行业研究很有用、你可能被它误导的原因以及如何避免 MTTR 产生的弊端。 ## MTTR 究竟是在测量什么？ MTTR 指平均恢复时间，既是 Mean Tim
我们说衡量一个程序员水平的高低往往有很多因素，但有一个因素至关重要即代码质量。 如果程序员写的功能在测试阶段就被频繁打回，上线了之后，用户反馈这里有问题那里有问题，大家可以想像这样的程序员水平能高到哪里去，纯粹一个“挖坑”程序员无疑。 那有没有什么窍门能减少程序出bug的概率呢？ 这里作者分享两个我自己总结的减少程序出bug的小窍门，希望对你有所帮助。
摘要：AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能。 本文分享自华为云社区《KubeEdge SIG AI发布首个分布式协同AI Benchmark调研》，作者：KubeEdge SIG AI （成员：张扬，张子阳）。 人工智能技术已经在我们生活中的方方面面为我们提供服务，尤其是在图像、视频
今天，我们就来说说在高并发场景下做性能优化有哪些衡量标准，以及做优化时需要注意哪些问题。
现在很多公司都在做或者计划做研发效能，也知道研发效能工作很重要，能提高产研运同学的协同效率，提高员工的工作效率和质量，提高业务交付效率和交付质量，但是价值有多大？效率又有多高呢？因为不容易说清楚，所以经常碰到一些质疑和灵魂拷问。 如何衡量研发效能的效果？ 如何衡量研发效能的作用？ 如何说清楚研发效能
算法基础 \(\text{Update: 2024 - 07 - 22}\) 复杂度 定义 衡量一个算法的快慢，一定要考虑数据规模的大小。 一般来说，数据规模越大，算法的用时就越长。 而在算法竞赛中，我们衡量一个算法的效率时，最重要的不是看它在某个数据规模下的用时，而是看它的用时随数据规模而增长的趋
一、如何衡量高并发的系统性能 1.吞吐量Throughput： 2.响应延迟Response Delay： 二、性能优化目标 1.缩短响应时间 2.提高系统并发数（提升吞吐量） 3.系统处理合理状态（机器利用率） 随着系统压力增加（X坐标：在线业务人数）， Y坐标：绿色机器利用率，紫色并发数，蓝色：
摘要：多跳查询能力也是一个衡量产品性能非常重要的指标。 本文分享自华为云社区《聊聊超级快的图上多跳过滤查询》，作者：弓乙。 在图数据库/图计算领域，多跳查询是一个非常常用的查询，通常来说以下类型的查询都可以算作是多跳过滤查询： 1.查询某个用户的朋友认识的朋友 --二跳指定点label的查询 2.查
大家好，我是狂师！ 在软件测试中，质量意识是一个核心且至关重要的概念。相信大家，经常会听到："这个家伙质量意识很强，某某某要提升质量意识“之类的话语。 在企业中，“质量意识”不仅关乎产品和服务的优劣，更是企业竞争力和可持续发展的关键因素。那么，到底什么是质量意识呢？ 坦白讲，”质量意识“是一个较为抽
https://zhuanlan.zhihu.com/p/82078346 财政赤字率一般被定义为财政赤字与国内生产总值的比率，欧盟一般将3%作为衡量财政风险的警戒线，我国也基本上按照这一衡量标准，将赤字率长期都控制在3%。 2016年，在经济结构性调整、大幅度减税降费、落实积极财政政策的改革背景下
说明 %iowait, await, %util 是用来衡量硬盘负载的三个指标, 但是这几个指标通常容易被误解, 实际上, 这三个指标单纯的高, 并不一定能说明相应的磁盘有问题或者有瓶颈, 而是需要结合具体执行 IO 操作的程序的执行方式, 综合的来判断指标高的原因. 关于 await, %util
前言 天下武功，唯快不破。在侦探的世界中，破案效率永远是衡量一名侦探能力的不二法门。作为推理界冉冉升起的新星，大侦探福尔摩斯·K凭借着冷静的头脑、严谨的思维，为我们展现了一场场华丽而热血的推理盛宴。 接下来，我们不仅仅是看客，还将追随福尔摩斯·K的脚步，体验一场身临其境的冒险。一起寻访产生数据库性能
摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》，作者：嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
在本文中，我们深入探讨了交叉熵函数作为一种重要的损失函数，特别适用于神经网络训练中。交叉熵通过衡量真实标签分布与模型预测分布之间的差异，帮助优化模型的性能。我们从信息论的角度解释了交叉熵的概念，它是基于Shannon信息论中的熵而来，用于度量两个概率分布之间的差异。
绪论 一、核心术语 1.预期目标 给干系人绩效域一个KPI(预期目标)来对其衡量其做的好不好,这个KPI就叫做预期目标. 2.指标及检查方法 要对目标是否做好进行评价,这个评价就是指标及检查方法 3.绩效要点 为了完成预期目标的三个KPI,应该做什么工作或者应该关注哪几个方面的活动,来达成预期目标,
Locust基于python的协程机制，打破了线程进程的限制，可以能够在一台测试机上跑高并发 性能测试基础 1.快慢：衡量系统的处理效率：响应时间 2.多少：衡量系统的处理能力：单位时间内能处理多少个事务（tps） 性能测试根据测试需求最常见的分为下面三类 1 负载测试load testing 不断
https://www.jianshu.com/p/23a956e09b1c 磁盘io性能指标 主要有2个： IOPSIOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，I/O请
