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  • 关于metric

    千次阅读 2018-08-12 20:35:56
    以前在学计算机网络的时候经常见到这个词,大概是测量尺度的意思。比如在网络中,衡量主机之间的关系的metric就可以是跳数。 后来在软件工程中也看到了这个词,这里是衡量软件安全程度的尺度。 Metrics are a ...

    以前在学计算机网络的时候经常见到这个词,大概是测量尺度的意思。比如在网络中,衡量主机之间的关系的metric就可以是跳数。

    后来在软件工程中也看到了这个词,这里是衡量软件安全程度的尺度。

    Metrics are a quantitative indicator of the degree to which a system component or processes possess a given attribute. Good metrics meet the SMART(i.e., specific, measurable, attainable, repeatable, and time-dependent) criteria. Metrics are typically derived from measurements using statistical techniques to uncover the relationships.

    看到这里,metric的选取还需要一个SMART准则,几个单词的首字母凑起来正好是SMART。= =||

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  • 论分布式系统中Metric框架的设计

    千次阅读 2019-09-11 23:11:29
    文章目录前言Metric指标类型Metric框架的设计 前言 在复杂的分布式系统中,为了更好地了解系统的运行情况,往往我们会有多样的metric性能指标来帮助我们了解这里面的情况。在这其中的metric指标按照功能,还可以...

    前言


    在复杂的分布式系统中,为了更好地了解系统的运行情况,往往我们会有多样的metric性能指标来帮助我们了解这里面的情况。在这其中的metric指标按照功能,还可以再分成多种不同类的指标类型,例如统计自增长类型的数据,或者统计均值速率型的等等。一个设计优良的metric收集模型无疑对于一个系统来说是十分重要的,本文我们来聊聊metric的框架设计的相关内容,对于一个系统而言,我们如何去设计一个简单又实用的metric框架模型。

    Metric指标类型


    如前面所提到的,不同的metric指标适用于不同的应用场景,因此我们需要了解一些常用的metric指标类型以及它的含义:

    • Counter,单调自增型统计数据,从系统启动的那一刻起,就开始进行技术统计了。
    • Gauge,实时测量值类型,这个指标获取的系统指标的当前实时值。
    • Average,区间时间段内的平均值。
    • Histogram,过去一定时间段内,指标数据的直方图分布情况,这个有点统计学的味道在里面了。

    现在问题来了,对于上述四种情况,我们分别适用哪些场景呢?下面我们一个一个来看。

    首先对于Counter纯计数类型的metric,因为它是单调递增型的,所以比较适用于那些同样具有单调递增属性的指标,比如transaction数,或者一些error发生次数的累计等等。

    然后是Gauge类型的,此类型指标适用于中间状态存储的数据结构,因为它会有内部存储状态的实时变化,所以我们需要去了解其中的实时状态。具体一点的比如说,某个消息Queue的size指标,或者Cache的当前size等等。总而言之,此指标适用于状态瞬息万变的指标数据。

    对于后两种的指标统计,它们偏重于单位时段内的数据分析,比较适用于系统内的RPC请求耗时调用统计。

    设计一个优良的metric框架,了解Metric指标类型只是一个小小的背景前提。

    Metric框架的设计


    对于Metric框架设计而言,我们需要考虑的问题就要更多一些了,比如以下必须要解决的问题:

    • 我需要用哪些类型的Metric指标,收集哪些指标数据?
    • 应用层如何通过Metric框架来收集我们想要的metric指标?
    • 收集好后的Metric指标如何进行指标的expose?JMX,Console?

    熟悉metric指标统计代码逻辑的同学,应该经常会看到metric registry的对象。在此节Metric框架模型的设计里,我们也会有Metric Registry对象,不过这里是一个大的集合类,MetricRegistries,在此集合汇总类里包含了各个小的metric注册类。因此这里首先会衍生出两个概念:

    • Metric Registry:此对象可针对各个不同服务级别层次,构造独立的metric registry,进而构造出具体的metric收集指标,进行指标的统计。
    • Metric Registry集合:此集合类是Metric Registry的管理类,管理了所有已经注册的Metric Registry对象,外部可以通过向此类查询得到之前创建的Metric Registry类。同样的Metric Registry对象只会维持一份,不过会有额外的引用计数属性。在实际场景内,会存在多个调用方获取Metric Registry进行metric收集。只有当Registry引用归为0后,此对象才会被移除。

    在实际的使用场景中,这些Metric Registry对象首先将被初始化在具体使用类中,如下代码所示:

    this.metricRegistry = LogServiceMetricsRegistry
            .createMetricRegistryForLogService(groupId.toString(), server.getId().toString());
    

    然后通过metricRegistry进行metric变量的获取,如下timer指标即上面提到的Histogram含义的指标

    this.readNextQueryTimer = metricRegistry.timer("readNextQueryTime");
        this.startIndexTimer= metricRegistry.timer("startIndexTime");
        this.sizeRequestTimer = metricRegistry.timer("sizeRequestTime");
        this.getStateTimer = metricRegistry.timer("getStateTime");
        this.lastIndexQueryTimer = metricRegistry.timer("lastIndexQueryTime");
        this.lengthQueryTimer = metricRegistry.timer("lengthQueryTime");
        this.syncRequesTimer = metricRegistry.timer("syncRequesTime");
        this.appendRequestTimer = metricRegistry.timer("appendRequestTime");
        this.getCloseLogTimer = metricRegistry.timer("getCloseLogTime");
        //archiving request time not the actual archiving time
        this.archiveLogRequestTimer = metricRegistry.timer("archiveLogRequestTime");
        this.archiveLogTimer = metricRegistry.timer("archiveLogTime");
    

    最后在实际调用处,我们会进行metric指标的统计,

      @Override
      public CompletableFuture<Message> applyTransaction(TransactionContext trx) {
        try {
          checkInitialization();
          final LogEntryProto entry = trx.getLogEntry();
          LogServiceRequestProto logServiceRequestProto =
              LogServiceRequestProto.parseFrom(entry.getStateMachineLogEntry().getLogData());
          switch (logServiceRequestProto.getRequestCase()) {
          case CHANGESTATE:
              return recordTime(getCloseLogTimer, new Task(){
                @Override public CompletableFuture<Message> run() {
                  return processChangeState(logServiceRequestProto);
                }});
            case APPENDREQUEST:
              return recordTime(appendRequestTimer, new Task(){
                  @Override public CompletableFuture<Message> run() {
                    return processAppendRequest(trx, logServiceRequestProto);
                  }});
            case SYNCREQUEST:
              return recordTime(syncRequesTimer, new Task(){
                @Override public CompletableFuture<Message> run() {
                  return processSyncRequest(trx, logServiceRequestProto);
                }});
            case ARCHIVELOG:
              return updateArchiveLogInfo(logServiceRequestProto);
            default:
              //TODO
              return null;
          }
        } catch (IOException e) {
          // TODO exception handling
          throw new RuntimeException(e);
        }
      }
    
    ...
      // record time操作方法
      protected CompletableFuture<Message> recordTime(Timer timer, Task task) {
        final Timer.Context timerContext = timer.time();
        try {
          return task.run();
        } finally {
          timerContext.stop();
        }
      }
    

    通过前面的过程,metric指标的收集过程全部完成了,但是这里还缺少重要的metric指标展示的部分,metric指标只有通过向外部暴露才能发挥其独有的作用。因此在metric框架中,额外需要metric report的功能模块,外部展示的方式可以是常用的JMX方式或者普通的Console终端展示模式。以下是简单的Console模式的metric输出report,

    9/12/19 11:27:37 PM ============================================================
    
    -- Gauges ----------------------------------------------------------------------
    com.learn.gauge.freeMemory
                 value = 234591968
    
    
    9/12/19 11:27:38 PM ============================================================
    
    -- Gauges ----------------------------------------------------------------------
    com.learn.gauge.freeMemory
                 value = 234591968
    
    
    9/12/19 11:27:39 PM ============================================================
    
    -- Gauges ----------------------------------------------------------------------
    com.learn.gauge.freeMemory
                 value = 234591968
    
    
    9/12/19 11:27:40 PM ============================================================
    
    -- Gauges ----------------------------------------------------------------------
    com.learn.gauge.freeMemory
                 value = 234591968
    

    按照此小节的metric框架模型阐述,此结构图如下所示:

    在这里插入图片描述

    总而言之,Metric指标统计在复杂分布式系统中正扮演着越来越重要的角色。

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  • The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric(深度特征作为感知度量的无理由的效应) 目录 相关连接 论文解读 论文主要贡献 论文提出的数据集 论文提出的感知相似度度量方法 ...

    The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric(深度特征作为感知度量的无理由的效应)

    目录

    相关连接

    论文解读

    论文主要贡献

    论文提出的数据集

    论文提出的感知相似度度量方法

    具体在网络中的实现

    基于学习的相似度得分函数

    实验数据

    结论

    论文精读

     

    相关连接:

    项目主页: http://richzhang.github.io/PerceptualSimilarity/

    论文连接:https://arxiv.org/pdf/1801.03924.pdf

    github连接:

          PyTorch版本:https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity

          TensorFlow版本:https://github.com/alexlee-gk/lpips-tensorflow

     首先解释一下为什么是 "Unreasonable Effectiveness" ,论文强调在监督,自监督,无监督模型上得到的深度特征在模拟低层次感知相似性上都比以往广泛应用的方法(L2, SSIM e.g.)要表现更好,且适用于不同的网络结构(Squeezenet, AlexNet , VGG),因此这里是"Unreasonable Effectiveness"。

    感知结果:

    图片显示基于学习的感知相似度度量比传统的目前广泛应用的方法更符合人类的感知。(L2/PSNR, SSIM, FSIM属于目前广泛应用的度量方法,Random Networks效果不理想是因为未经训练)

    论文解读:

    论文主要贡献:

    1. 介绍了一个大范围,高差异性的感知相似性数据集。包含484K个人类的判断。我们的数据集不仅包含参数化的变形,也包含算法导致的变形。我们收集了不同的感知测试的评价结果,得到了不同的结果。
    2. 证明了在监督,自监督,无监督模型上得到的深度特征在模拟低层次感知相似性上都比以往广泛应用的方法要表现更好。
    3. 证明了不单单是网络结构导致了良好的表现:一个没有训练过的网络变现很差。
    4. 在论文的数据上,通过标定与训练网络的特征反应提升了其效果。

    论文提出的数据集:

    Berkeley-Adobe Perceptual Patch Similarity (BAPPS) Dataset,包括两个部分:2AFC和JND.

    • 包含484K个人的判断

    • 不仅包含参数化的变形,也包含算法导致的变形

    • 收集了不同的感知测试的评价结果,得到了不同的结果

    2AFC:two alternative forced choice

    这个工作造了一个包含 484k 个标签的超大数据集,每个样本是一个双向强迫选择(2AFC),包含三张图片(一张参考图片和两张不同失真的图片),即给原图和两张噪声图,询问哪一张更像原图。

    生成图片噪声的方法有两类,一类是传统方法,另一类是一些用卷积网络生成的图片,因为许多网络生成的图片都带有某些特定结构的噪声。传统方法有,光线调整,模糊,各种噪点、形变色变等。用网络生成图的方法是用这些图片作为一些任务的输入,任务包括去噪,上色,编码解码等,采用不同的网络结构和损失函数。

    JND:just noticeable difference

    只给出一个图像对,让人标注原图和一张噪声图是否看起来是一张图,类似地训练网络去分类。

    论文提出的感知相似度度量方法:

    具体在网络中的实现:

    上图(左)和公式1说明了我们如何获得参考图片和失真图片x0, x1之间的距离。我们从L层提取特征堆并在通道维度中进行单元标准化。通过矢量wl 缩放激活通道维并计算L2距离。最后,在空间上进行平均,并在渠道方面进行求和。

    基于学习的相似度得分函数:

    作者在图3(右)中说明了用于训练的损失函数,并在补充材料中进一步说明。给定两个距离(d0; d1),我们在顶部训练一个小网络G以映射到得分h 。该架构使用2个32通道FC-ReLU层,然后是1通道FC层和sigmoid层。损失函数如公式2所示。

     

    对于每个模型,有三种训练方式:

    linear :只训练一层线性变换,即图中的 w

    tune:加载训好的参数

    scratch:参数从高斯分布中初始化

    实验数据

    博主解释: 基于不同任务的学习的方法普遍优于广泛使用的low-level”方法。具体数据如下:

    结论:

    我们的结果说明用于解决预测或者分类等任务的模型能够很好的完成感知判断任务。类似的故事在语义判断中也在发生:在自监督或者无监督模型中训练好的网络在语义任务中也很有效。有趣的是,近期在神经科学方面的发现也很相似:在计算机视觉任务中训练好的模型在猕猴视觉皮层任务中也很有效。也就是说,在计算机视觉任务中代表性越强,在脑皮层活动中也越有效。我们这篇文章也有相似的发现:在分类和检测任务中越有效的模型,作为感知相似性判断也越有效,正如表四所展示的。总的来说,这些结果告诉我们,一个好的特征在各方面都表现很好。在语义上表现好,那么在自监督或者无监督任务上也表现良好,对于人类感知的表现以及猕猴脑皮层活动的模拟也会很有效。最后一点和视觉认知的理性分析相一致,生物感知的特点是理性的代理人想要解决自然任务的结果而已。这是未来一个很重要的研究方向。

    论文精读:

    摘要

    虽然人类快速评估两幅图像之间的感知相似性几乎毫不费力,但认为下面的过程非常复杂。尽管如此,目前使用最广泛的感知指标,如PSNR和SSIM,都是简单,浅薄的功能,并且无法解释人类感知的许多细微差别。最近,深度学习社区发现,使用ImageNet分类培训的VGG网络的特征作为图像合成论文的训练损失非常有用。但这些所谓的“感知损失”是多么感性?哪些因素对他们的成功至关重要?
    为了回答这些问题,我们引入了一个新的人类感知相似性判断数据集。我们系统地评估不同体系结构和任务的深层功能,并将它们与经典指标进行比较。我们发现深度特征在我们的数据集上通过大量数据表现优于所有先前的指标。更令人惊讶的是,这个结果并没有受到ImageNet训练的VGG特征的严格限制,而是贯穿于不同的深层架构和监督层面(su pervised,self-supervised,甚至unpervised)。我们的结果表明,感知相似性是一种在深层视觉表征中共享的新兴属性。

    动机

    比较数据项的能力可能是所有计算的最基本操作。在计算机科学的许多领域,它并没有太大的困难:可以使用汉明距离来比较二进制模式,编辑距离来比较文本文件,欧几里德距离来比较矢量等。计算机视觉的独特挑战在于,即使是这种看似简单的比较视觉模式的任务仍然是一个广泛存在的问题。视觉模式不仅非常高维且高度相关,而且视觉相似性的概念通常是主观的,旨在模仿人类视觉感知。例如,在图像压缩中,目标是由人类观察者使压缩图像与原始图像无法区分,而不管它们的像素表示可能非常不同。经典的每像素测量,例如通常用于回归问题的'2欧几里德距离,或相关的峰值噪声比(PSNR),不足以评估图像等结构化输出,因为它们具有像素独立性。众所周知的例子是,模糊会导致很大的感知但很小的变化。我们真正想要的是一种“感知距离”,它以与人类判断相符的方式测量两幅图像的相似程度。这个问题一直是一个长期目标,并且已经提出了许多感知动机的距离度量,例如SSIM [58],MSSIM [60],FSIM [62]和HDR-VDP [34]。然而,构建感知度量是具有挑战性的,因为人类对相似性的判断(1)依赖于高阶图像结构[58],(2)是依赖于上下文的。[19,36,35]和(3)实际上可能不构成距离度量[56]。 (2)的关键在于我们可以同时记住许多不同的“相似感”:红色圆圈更类似于红色方块还是蓝色圆圈?由于判断的上下文相关性和成对性(比较两个图像之间的相似性),将函数直接拟合到人类判断可能是难以处理的。实际上,我们在本文中展示了一种否定结果,即使在包含许多失真类型的大规模数据集上进行训练时,这种方法也无法推广。

    相反,可能有一种方法可以学习感知相似性的概念而无需直接训练吗?计算机视觉社区已经发现深度卷积网络的内部激活虽然是在高级图像分类任务上训练的,但它通常作为更广泛的任务的代表空间而令人惊讶地有用。例如,VGG架构[52]的特征已被用于神经风格转移[17],图像超分辨[23]和条件图像合成[14,8]等任务。这些方法测量VGG特征空间中的距离作为图像回归问题的“感知损失”[23,14]。
    但这些“知觉损失”与人类视觉感知的对应程度如何呢?他们如何与传统的感知图像评估指标进行比较?网络架构是否重要?是否必须接受ImageNet分类任务的培训,或者其他任务是否也能正常工作?网络是否需要接受培训?

    在本文中,我们在一个新的大规模人类判断数据库中评估这些问题,并得出几个令人惊讶的结论。我们发现,对于高级分类任务进行训练的网络内部激活,甚至跨网络架构[20,28,52]并且没有进一步校准,确实对应于人类感知判断。事实上,它们的对应性远远优于常用的指标,如SSIM和FSIM [58,62],这些指标并非旨在处理空间模糊是一个因素的情况[49]。此外,即使没有人类标记的训练数据的好处,表现最佳的自监督网络,包括BiGAN [13],交叉信道预测[64]和解谜[40]也可以完成这项任务。即使是使用堆叠k-means [26]进行简单的无监督网络初始化也会大大超过经典指标!这说明了跨网络共享的紧急属性,甚至是跨架构和训练信号。但重要的是,拥有一些训练信号似乎至关重要 - 随机初始化的网络可以实现更低的性能。

    我们的研究基于新收集的感知相似性数据集,使用大量失真和真实算法输出。它包含传统的失真,例如对比度和饱和度调整,噪声模式,滤波和空间扭曲操作,以及基于CNN的算法输出,例如由各种架构和损耗产生的自动编码,去噪和着色。
    我们的数据集比以前的数据集更丰富,更多样化[45]。我们还收集来自真实算法的输出的判断,用于超分辨率,帧插值和图像去模糊的任务,这尤其重要,因为这些是感知度量的真实用例。我们通过学习层激活的简单线性缩放来表明我们的数据可用于“校准”现有网络,以更好地匹配低级人类判断。

    我们的结果与以下假设一致:感知相似性本身并不是一种特殊的功能,而是视觉表征的结果,可以预测世界上重要的结构。在语义预测任务中有效的表示也是欧几里德距离高度预测感知相似性判断的表示。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • #define METRIC_BEGIN(...) if (osgEarth::Metrics::enabled()) osgEarth::Metrics::begin(__VA_ARGS__) #define METRIC_END(...) if (osgEarth::Metrics::enabled()) osgEarth::Metrics::end(__VA_ARGS__) 1、C.....
    #define METRIC_BEGIN(...) if (osgEarth::Metrics::enabled()) osgEarth::Metrics::begin(__VA_ARGS__)
    
    #define METRIC_END(...)   if (osgEarth::Metrics::enabled()) osgEarth::Metrics::end(__VA_ARGS__)

    1、C++部分

    ...为可变参数列表,__VA_ARGS__为是一个可变参数的宏,很少人知道这个宏,这个可变参数的宏是新的C99规范中新增的,目前似乎只有gcc支持(VC6.0的编译器不支持)。实现思想就是宏定义中参数列表的最后一个参数为省略号(也就是三个点)。需要注意的是,##__VA_ARGS__ 宏前面加上##的作用在于,当可变参数的个数为0时,这里的##起到把前面多余的","去掉的作用,否则会编译出错。

    begin和end的参数可以使固定参数,也可以是可变参数,对于固定参数会自动和__VA_ARGS__对应起来。如果固定参数个数大于可变参数,剩下的参数按默认值或默认构造函数初始化;如果小于,则按顺序初始化固定参数。

     

    2、功能部分

    做一些测量工作

    osgEarth中自带一个osgEarth::ChromeMetricsBackend做测量的类,通过观察其begin和end,应该是将一些信息输出的文件中。

    启用osgEarth::ChromeMetricsBackend的代码在下:

    osgEarth/Metrics.cpp
    namespace
    {
        static osg::ref_ptr< MetricsBackend > s_metrics_backend;
        class MetricsStartup
        {
        public:
            MetricsStartup()
            {
                const char* metricsFile = ::getenv("OSGEARTH_METRICS_FILE");
                if (metricsFile)
                {
                    Metrics::setMetricsBackend(new ChromeMetricsBackend(std::string(metricsFile)));
                }
                const char* metricsVerbose = ::getenv("OSGEARTH_METRICS_DEBUG");
                if (metricsVerbose)
                {
                    s_metrics_debug = true;
                }
            }
    
            ~MetricsStartup()
            {
                Metrics::setMetricsBackend(0);
            }
        };
        static MetricsStartup s_metricsStartup;
    }

    static MetricsStartup s_metricsStartup;保证在加载动态库是执行MatricsStartup的构造函数,如果有OSGEARTH_METRICS_FILE环境变量,则设置s_metrics_backend为osgEarth::ChromeMetricsBackend,这样所有的Metics都可以使用该测量类。

     

     

     

     

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  • Beyond Metric-crx插件

    2021-04-05 18:45:46
    dndbeyond的扩展,用于使用Matthew Roy的方法将网站上的测量值转换。 将D&D的测量值转换为从Imperial到公制的D&D。 除了使用Matthew Roy在公制和魔术中的方法,将REDECTRIC兑换对IMISION的D&D的测量值转换为度量...
  • Metric Cooking-crx插件

    2021-04-03 16:55:40
    您不知道什么是“黄油棒”,或者如何测量“一杯加上两汤匙”?此加载项提供了一个按钮,当按下时,将我们的烹饪单位注释为您的公制等效项,同时也试图从卷转换为重量,这样您就可以简单地使用厨房秤。示例,此add-on...
  • (scale-invariant),即独立于测量尺度。作为欧式距离的标准化版,归一化特征的同时也有可能过分看重微小变化的特征。 其中x为单个样本,u为样本集合均值,S为样本集合协方差。 明可夫斯基距离(Minkowski ...
  • 该项目是用于将美国度量转换为公制的GUI或命令行界面。 添加了一个简单的计算器,可帮助进行小尺寸测量
  • 文章的核心思想:是如何把Metric learning 和 CF结合起来从而达到更好的推荐效果。 提出了CML(Collaborative Metric Learning),其学习一个联合度量空间,不仅编码用户的偏好,而且编码用户-用户和项目-项目的...
  • prometheus-4种metric类型说明

    千次阅读 2020-04-01 16:17:30
    前提了解 prometheus中存储的数据都是时序型,其数据模型都是如下: ...prometheus的客户端中提供了4种metric,对于服务端来说并没有使用这些metric,服务端只是简单当成是独立的时序数据来使用 Counter:计数...
  • (scale-invariant),即独立于测量尺度。作为欧式距离的标准化版,归一化特征的同时也有可能过分看重微小变化的特征。 其中x为单个样本,u为样本集合均值,S为样本集合协方差。 明可夫斯基距离(Minkowski ...
  • 百度地图实现测量面积和测量距离功能

    万次阅读 热门讨论 2018-01-06 22:01:20
    最近在公司的项目中,需要用到百度地图的测距和测面积功能,但是在网上只找到了测量距离的api,即BMapLib.DistanceTool。 但是测面积在网上没有找到很好的资料,百度提供的DrawingManager虽然也可以实现测面积,...
  • 语言:English 在Amazon.com产品列表上放置度量标准测量。 将度量尺寸/重量测量叠加在Amazon... 特别方便的FBA卖家,他们需要在公制/成本用途围绕度量测量围绕度量测量。 自由,现在。 错误报告,反馈和建议都非常欢迎。
  • Prometheus笔记(一)metric type

    千次阅读 2018-07-13 11:36:53
    Prometheus笔记(一)metric type 1、Counter 1.1 Counter 1.2 CounterVec 2、Gauge 2.1 Gauge 2.2 GaugeVec 3、Summary 4、Histogram 二、参考资料 Prometheus笔记(一)metric type Prometheus...
  • A world in metric-crx插件

    2021-04-03 06:44:26
    测量值从英制转换为公制。 尝试遵循烹饪食谱,但不确定为什么他们要您使用杯子而不是磅秤吗? 或者也许跟随新闻报道,但您不确定该破纪录的40磅炸鸡块给您留下深刻的印象吗? 这些以及更多都是您在英制国家/地区...
  • 数字视频质量评价 Video-Quality Metric

    千次阅读 2017-11-09 16:53:02
    数字视频质量评估方法(VQM: Video-Quality Metric)的研究是当前的一大热点,1997年ITU(International Telecommunication Union)组织成立了VQEG(Video Quality Experts Group)组织,以致力于视频质量测量方法的...
  • 您不知道什么是“黄油”,还是如何测量“一杯加两汤匙”? 该附加组件提供了一个按钮,按下该按钮时,会以美国制公制单位对公制单位进行注释,同时还尝试将体积转换为重量,以便您可以简单地使用厨房秤。 例如,其中...
  • Survey and experimental study on metric learning methods[J]. Neural Networks, 2018. 2017-2018最新影响因子 7.197 摘要  距离度量学习由于其在提高距离相关方法(例如k个最近邻居(kNN))的性能方面高效...
  • 论文地址:Deep Transfer Metric Learning 摘要(abstract)   传统的度量学习方法同城假定训练和测试集是在相同的情景获取得到,因此假设他们的分布是一样的。但是在实际视觉识别应用中,这种假设往往不符合的。...
  • Improving Collaborative Metric Learning with Efficient Negative Sampling (arxiv.org) Improving Collaborative Metric Learning for Recommendation by a 2-stage negative sampling strategy. (github.com) ...
  • 深度度量学习(DML)旨在通过训练深度神经网络和距离度量(例如欧氏距离或余弦距离)来测量样本之间的相似性。 对于类内差异大于类间差异的细粒度数据,事实证明DML在分类任务中很有用。 目标 在这个项目中,我使用...
  • 1. 概述 指标统计是实现APM(Application performance management)的基础,通常通过一些指标的统计以及...指标(metric)目前的实现有metrics,这是java的实现,可以直接引入程序作为库使用.go语言的实现见go-metric...
  • 论文笔记-The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric, CVPR 2018摘要目的 摘要 虽然人类几乎不费吹灰之力就可以快速评估两幅图像之间的感知相似性,但底层的过程被认为是相当复杂...
  • 2. SORT WITH DEEP ASSOCIATION METRIC  作者采用了传统单假设跟踪方法与递归卡尔曼滤波和逐帧数据关联。 2.1. Track Handling and State Estimation   采用的跟踪处理与卡尔曼滤波框架主要与SORT的一致...
  • Baseline:SORT SORT:简单有效 Deep SORT:增加了deep外观。解决的问题是:长期遮挡和降低IDS(45%)。计算的复杂度主要在离线pre-training阶段。...②在线应用阶段:建立从测量到跟踪(measurement-to-...

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