性能测试指标

最新推荐文章于 2024-11-02 00:00:00 发布
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分类专栏： 性能测试 文章标签： 压力测试
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TheOne0226/article/details/128211571
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本文详细介绍了衡量系统性能的关键指标，包括并发用户量、响应时间、TPS、QPS、吞吐量及吞吐率等，并解释了这些概念的具体含义。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

并发用户量

同一单位时间进行同一操作的用户数量

响应时间

客户端发起请求到服务端响应请求的时间

TPS

Transaction Per Second，每秒钟系统能够处理的事务的数量

QPS

Queries Per Second，每秒钟系统能够处理的查询的数量

吞吐量

单位时间内系统成功传输的数据量，单位通常是MB、GB

吞吐率

又叫Throughput，单位时间内系统成功处理的请求数量，通常单位为（请求数量/每秒，req/s）

模型融合与物联网：构建智能互联的世界
AI天才研究院
05-28 1053
模型融合与物联网：构建智能互联的世界 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 物联网的发展现状 1.1.1 物联网设备的爆发式增长
每天五分钟机器学习：模型效果不好怎么办？使用诊断方法解决问题
huanfeng_AI的博客
10-20 1755
当我们在设计机器学习的系统时，什么时候才能保证我们设计的过程是正确的，也就是说当模型出现问题，我们应该如何解决呢？
怎么使用模型融合Stacking效果没有提升反而下降？
Li_yi_chao的博客
04-28 8033
关于模型融合的原理以及模型融合的各种方法的文章帖子太多太多，不得不说千篇一律，然而模型融合怎么总感觉是‘别人家的模型融合’，自己模型融合效果没有提升反而下降了呢？我们说说被称为kaggle后期杀手锏的Stacking。 一、简单说下Stacking最核心的两个点，推荐以下文章了解stacking其他内容。 Kris Zhao：【干货】比赛后期大招之stacking技术分享 峰峰...
机器不学习：一种提升预测能力的方法-机器学习模型
weixin_30591551的博客
02-05 682
机器不学习 jqbxx.com -机器学习好网站 没有哪个机器学习模型可以常胜，如何找到当前问题的最优解是一个永恒的问题。 幸运的是，结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提升手段，在多分类器系统(multi-classifier system)和集...
模型融合学习以及应用
仓小小鼠
08-27 302
模型融合背景 应用场景 精度要求高，时效性低，可以提升准确率，以及一些比赛，模型融合是最重要的方式和方法。（注意：后期大佬们模型融合会得到非常好得效果） 分类 举个例子，就相当于对于一个二分类来说，主要有三个模型，通过三个最基础的模型来进行投片以此来实现最终的分类的结果。 回归 对于回归，简答的思路就是平均，对于改进版本是加权平均，例如三个模型，A,B,C那么对模型进行排名，那么A占的权重是3/6，2/6，1/6。 对于Bagging和Boosting方法都是通过这种弱分类的方法来实现。 Bagging B
模型融合Blending 和 Stacking
笔记小屋
03-03 5978
前言 机器学习中很多训练模型通过融合方式都有可能使得准确率等评估指标有所提高，这一块有很多问题想学习，于是写篇博客来介绍，主要想解决： 什么是融合？ 几种方式融合 基本的模型融合组合及适用场景、优缺点等 什么是融合？ 构建并结合多个学习器来完成学习任务，我们把它称为模型融合或者集成学习。不同的模型有各自的长处，具有差异性，而模型融合可以使得发挥出各个模型的优势，让这些相对较弱的模型（学习器）通...
有效特征融合后模型准确率下降
weixin_63694345的博客
09-18 332
一般出现这种原因是由于在融合特征前，未对其进行Relu激活，激活后完成特征融合才会使得最后的分辨准确率上升。
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行
02-12
利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码。 实现功能： 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有...
stacking模型融合_模型实际过程中坏样本过少解决思路
weixin_39678525的博客
12-09 435
说到负样本少，大家肯定会想到用拒绝推断方法来做，但又发现效果很差。或者用平衡正负样本方法再模型校准思路来建模，发现负样本才几百个，模型难度大。常用拒绝推断思路（误导人的思路）：其实大家都尝试过，但效果不好。我就给大家重头至尾缕缕思路与创新方法。 首先低利率24以下，vintage30天需控制在3以内，且要在不稳定信贷环境有抗风险能力的策略，肯定误杀较多。这里的误杀指，在目前信贷环境下，在观察...
机器学习模型优化之模型融合
qq_14945847的博客
03-14 1004
二、个体学习器依赖的融合-boosting：1，boosting方法的思想：Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的弱学习器2中得到更多的重视。梯度提升树：是对提升树算法的改进，提升树算法只适合误差函数为指数函数和平方误差，对于一般的损失函数，梯度提升树算法利用损失函数的负梯度在当前模型的值，作为残差的近似值。这个也好理解，一般用于分类模型。
模型优化----模型融合
u012121721的博客
07-09 429
模型优化之模型融合
人工智能技术基础系列之：集成学习和模型融合
AI天才研究院
10-28 459
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 集成学习（ensemble learning）是机器学习的一个重要方法，它将多个模型的预测结果结合在一起进行最终的预测。从某种意义上来说，它也是一种多重学习法。集成学习可以提高预测精度、降低偏差、防止过拟合等。 模型融合（model ense
三篇！2D+3D数据融合的目标检测算法近年代表作
3D视觉工坊
09-14 4047
作者：PCIPG-NaiveGeng | 来源：计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf和代码。添加微信：dddvisiona，备注：目标检测，拉你入群。文末附行业细分群。PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection(CVPR2020)1.简介3D物体目标检测任务最好采用哪种传感器？Camer...
机器学习模型效果不好及其解决办法
huanfeng_AI的博客
04-23 2650
当训练出来的机器学习模型效果不佳时，可能涉及多个方面的原因。为了改善模型的效果，需要系统地检查和分析问题的根源，并采取相应的措施进行优化。
模型性能下降的秘密：原因与解决方案
最新发布
步子哥的博客
11-02 972
在大规模语言模型（LLMs）的世界里，知识编辑技术如同一位急需更新信息的老者，虽然它的初衷是为了实现低成本的知识更新，但最近的研究却发现，这种编辑后的模型往往会表现出不同程度的性能下降。究竟是什么原因导致这种现象的出现？又该如何解决这个问题？本文将为你揭开这个谜团。
Python模型融合在二手车价预测中的应用
资源摘要信息: "本文件描述了如何使用Python进行模型融合来预测二手车价格。模型融合是机器学习中的一种技术，它通过组合多个模型来提高预测的准确率和性能。在处理二手车价格预测的问题时，采用模型融合的方法可以...
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