Phoronix Test Suite 0.5.0 公布(更新0.5.1版本)

Phoronix Test Suite 0.5.0 版本发布,新增多项特性,包括支持 espeak 的文本转语音测试、压缩/解压缩性能测试、多核系统专用测试集等。此版本还改进了温度监测功能,并引入了 PCQS 测试配置文件。

黑日白月 Posted in Hardware

5月1日,Phoronix 公布其名下的 Phoronix Test Suite 0.5.0 版本。该版本包罗了多达40项的重要转变,而且颁布揭橥了1.0版本将在7月上旬公布的动静。

5月5日,Phoronix再度公布了该测试套件的0.5.1批改版本。

初次引入了基于espeak的文本发音引擎测试。紧缩/解紧缩评测在原先GZip的基本上增加了 7z 和并行 Bzip2 的测试。针对多核细碎添加了一个公用的测试堆积,该测试包罗了 mplayer, php, imagemagick 的编译,以及 sunflow, 7z 紧缩和并行 bzip2 紧缩测试。而今,Phoronix Test Suite 0.5.0 统共包罗了34个测试预置文件和12个测试堆积。

Phoronix Test Suite 0.5.0 强化用脚本管理测试用文件下载进程的才能,便利了有大批测试任务的批量化规范化停止。测试套件的装置、预运转和测试后举动都可以用 PHP 写成的脚本停止管理,过去只能用 BASH 脚本管理。与此配套的,测试套件可以切确处理绝大多数刊行版中 php 和 php5 的符号衔接标题,从而获得切确的 php 剖析次序。

同时,该版本包罗了全新的温度探测屈从,不单可以探测出细碎利用的是何种节能技艺处于何种任务状况,还可以监督在测试进程中 CPU 和 GPU 的运转温度转变,合营革新的图表生成次序,还可以失落失落注意的温度转变折线图。目前GPU温度的探测仅支撑 Nvidia,AMD 显卡的支撑需求 AMD 方面在接口做出一些革新后很快就能完成。

另外,还增加了一些新的下令行选项,如:emove-all-results, force-install, version, 和 sensor-options。

Phoronix Test Suite 0.5.1版本更新情形:

  • 批改一个关于屏幕庇护探测的Bug。
  • 将一切的XML接口途径指向到pts-core/functions/pts-functions_interfaces.php
  • 增加了一个OpenSSL RSA 测试 (该测试异样包罗在多核测试集里)。
  • 该版本同时引入了PCQS (Phoronix Certification & Qualification Suite) 测试预置文件。该文件用来对效劳器/任务站的主板供应相干评测,并回响反映到Phoronix上。

测试套件主页及下载地点





版权声明: 原创作品,答理转载,转载时请务必以超链接体例标明文章 原始来由 、作者信息和本声明。否则将清查功令责任。

转载于:https://www.cnblogs.com/zgqjymx/archive/2011/03/07/1975175.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为01之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值