metric

##DBSCAN import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN #1.导入数据 #data = pd.read_csv(’’) #2.数据预处理 #略，最终生成x_train,x_test x_train = np.array([[1, 2, 3], [1, 4, 6], [1, 0, 9], [4, 6, 1], [7, 8, 9], [4, 5, 6], [5, 1, 3], [5, 6, 2], [6, 2, 1]]) #3.模型训练 model = DBSCAN(eps=3, min_samples=2) model.fit(x_train) #4.模型预测 print(model.labels_) #参数列表与调参方法 DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5, metric=’euclidean’, metric_params=None, algorithm=’auto’, leaf_size=30, p=None, n_jobs=None) #eps : float, optional 两个样本之间的最大距离，一个被认为是另一个样本的邻域。这不是群集中点的距离的最大界限。这是为您的数据集和距离函数选择适当的最重要的DBSCAN参数。 #min

解决方案 tableData = [ { "name" : "domain111" , "metric" : [ "平均耗时" , "带宽" ], }, { "name" : "domain112" , "metric" : [ "平均耗时2" , "带宽2" ], } ] 　　 将tableData的数据join拼接\n换行符之后 看看white-space的值： normal 默认。空白会被浏览器忽略。 pre 空白会被浏览器保留。其行为方式类似 HTML 中的<pre> 标签。 nowrap 文本不会换行，文本会在在同一行上继续，直到遇到 <br>标签为止。 pre-wrap 保留空白符序列，但是正常地进行换行。 pre-line 合并空白符序列，但是保留换行符。 inherit 规定应该从父元素继承 white-space 属性的值。 添加了样式： .el-table .cell { white-space: pre-line; } metric那一列数组数据就能换行了 来源：博客园 作者： FEDeveloper 链接：https://www.cnblogs.com/yzhihao/p/11446589.html

EIGRP 增强型内部网关路由协议 适用范围：IGP（在一个AS之内运行） 是否携带网络掩码：携带，无类别 算法：杂合型，DUAL――扩散更新算法（分布式计算） 封装：基于IP封装（跨层封装），协议号88 IP封装是不可靠的，EIGRP本身具有重传确认特点 EIGRP的特性： EIGRP是高级的距离矢量型路由协议（没有距离矢量的缺点，具有链路状态的优点） 收敛快（一般是2S之内） 收敛：从运行路由开始到学习到路由的时间 更新方式：触发，增量，有界 触发更新：与周期性对应，当网络结构发生变化才会发生发送更新，网络稳定不发送。 增量更新：一般距离矢量基于路由表更新，增量更新只发生改变信息的路由条目信息（增加，删除，修改的都算） 有界更新：判断对对方有没有影响，如果没有则不发送。 支持多种网络层协议，支持IPV4 IPV6 IPX等 PDM协议相关模块 更新地址：组播更新和单播更新 224.0.0.10 判断接口是点对点连接，采用单播更新，如果是MA网络，采用组播更新 支持手工汇总，支持CIDR 和VLSM 除了RIPV2不支持CIDR，其余的路由协议两者都支持 支持等开销和非等开销负载均衡 等开销：AD，metric一致，数据包轮循发送 非等开销：AD一致，metric不一致，可以用metric大的发，也可以用metric小的传递数据，这也是EIGRP特有的

在控制节点上执行 #!/bin/bash MYSQL_ROOT_PASSWD='m4r!adbOP' GNOCCHI_PASSWD='gnocchi1234!' CEILOMETER_PASSWD='ceilometer1234!' RABBIT_PASSWD='0penstackRMQ' AODH_PASSWD='aodh1234!' controllerHost='controller' OPENSTACK_RELEASE='queens' controller-gnocchi(){ mysql -uroot -p${MYSQL_ROOT_PASSWD} << EOF EOF source ~/admin-openrc openstack user create --domain default --password ${GNOCCHI_PASSWD} gnocchi openstack role add --project service --user gnocchi admin openstack service create --name gnocchi --description "Metric Service" metric openstack endpoint create --region RegionOne metric public http://$

版权声明：藏经阁 | 玄苦 | 陈国林 https://blog.csdn.net/cgl1079743846/article/details/90636723 一. 概述 storm metric类似于hadoop的counter，用于收集应用程序中的特定指标，输出到外部。在storm中是存储到各个机器logs目录下的metric.log文件中。有时我们想保存一些计算的中间变量，当达到一定状态时，统一在一个位置输出，或者统计整个应用的一些指标，metric是个很好的选择。 二. 使用 ① 在bolt的prepare注册metric metric都定义为了transient。因为这些Metric实现都没有实现Serializable，而在storm的spout/bolt中，所有非transient的变量都必须Serializable 三个参数为metric名称，metric对象，以及时间间隔。时间间隔表示多久一次metric将数据发送给metric consumer。 在bolt的execute方法中更新metric 在topo中指定将metric consumer，这里使用了storm自带的consumer将其输出到日志文件中，也可以自定义consumer。 三. 详细说明 metric和metric consumer storm中关于metric的API主要有2部分

1、PowerShell + Influxdb 需要注意PowerShell需要升级到5.0才能支持influxdb 1 function waitsec{ 2 $step=10 #设置间隔 3 $add=0 #设置延时 4 $t=(get-date) 5 $step-(($t.Hour*3600+$t.Minute*60+$t.Second)%$step)+$add 6 } 7 function GetData($cluster,$dept,$group,$project,$type) 8 { 9 $commandSet=@( 10 "\Web Service(*)\Current Anonymous Users", 11 "\Web Service(*)\Current Connections", 12 "\Web Service(*)\Current NonAnonymous Users", 13 "\Web Service(*)\Current Blocked Async I/O Requests", 14 "\Web Service(*)\Maximum Anonymous Users", 15 "\Web Service(*)\Measured Async I/O Bandwidth Usage", 16 "\Web Service(*)\Total Blocked

ML.NET 是一个面向.NET开发人员的开源、跨平台的机器学习框架。 使用 ML.NET ，您可以轻松地为诸如 情绪分析 、 价格预测 、 销售分析 、 推荐 、 图像分类 等场景构建自定义机器学习模型。 ML.NET 从0.8版开始，支持评估特性的重要性，从而了解哪些列对于预测最终值更重要。 排列特征的重要性在于，突出最重要的特征，以便理解哪些特征必须包括，哪些不用包括；从数据集中排除一些特性意味着减少噪音，结果会更好。 因此，通过PFI，我们可以了解在我们的学习pipeline中什么是最重要的列，并使用它们来预测值。 Pipeline 第一步与预测值的步骤相同，因此必须构建pipeline。 例如，一个标准pipeline可以是这样的： var mlContext = new MLContext(); var dataView = MlContext.Data.LoadFromTextFile<T>(dataPath, separator, hasHeader: false); var pipeline = MlContext.Transforms.CopyColumns("Label", _predictedColumn.ColumnName).Append(MlContext.Transforms.Concatenate(_featureColumn,

I have a model in Keras which I'm optimizing the mean squared error. However, if I use the same code as in losses.py from Keras in the metric, I get a different result. Why is this? As a metric: def MSE_metric(y_true, y_pred): return K.mean(K.square(y_pred, y_true)) For the model: model.compile(optimizer=SGD(lr=0.01, momntum=0.9), loss='MSE', metrics=[MSE_metric]) This results in a loss of 6.07 but an MSE_metric of 0.47 Remember - that if you use any kind of regularization - it affects your loss . Your actual loss is equal to: loss = mse + regularization and this is where your discrepancy

Linux主板多网络的优先级设置 1.简介 支持多网络是电鱼嵌入式板卡的特色之一，电鱼电子推出的 SAIL-IMX6 系列核心板，都带有以太网口，同时还可以支持wi-fi以及3G/4G模块。 本文是实现对于Linux系统在电鱼SAIL-IMX6Q开发板中的多网络的优先级的设置。 2.准备 软件：板上linux系统和PC上的超级终端 硬件：电鱼SAIL-IMX6Q开发板、PC和WiFi模块（连接到红框处） SAIL-IMX6Q 开发板利用232串口连接电脑，并连接上电源。 网线连接PC和开发板的网口 3. 操作 3.1 IP 地址设置 3.1.1 IP地址设置方法一 ~# ifconfig 直接使用udhcpc命令，该命令会自动获取ip并设置默认网关： ~# udhcpc -i eth0 -q //通过DHCP自动获取IP地址 可以使用命令 ~# route –n 查看系统所有的路由信息，参数-n是不进行地址解析，如果不添加-n选项，route命令会根据/etc/resolv文件中配置的DNS服务器进行地址解析，所以返回时间跟DNS服务器的响应时间有关系： 上边的方法网关和ip都是自动设置的也可以自己设置IP ~# ifconfig eth0 192.168.137.0 3.1.2 IP地址设置方法二 如果要通过eth0访问外网，还可以通过如下方法添加默认网关