当前函数占用的cpu时间(因为这里分析的是cpu,所以单位是时间单位,在分析内存时单位就会换成空间单位) || flat% | 当前函数占用的cpu时间百分比 ... 其中比较常用的已经用灰色标记出来。| **Command** | **解释** || -------------- | ------------------------------------------------------- || call...
我们可以这样来定义 A/B 测试:在**同一时间** 对**目标受众** 做**科学抽样** 、**分组测试** 以**评估效果** 。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ef291d9c... 而是针对不同的指标类型(包括转化类、人均类、CTR 类等)进行不同的建模采用不同的方法。* **统计修正**:如果一个实验开了多个组,可能犯了多重比较的错误。还有时开完实验之后每天都会查看结果,这就犯了连续观测的...
支持将消息标记为延迟处理,最高延迟1 min || 重试 | 自动对处理失败消息重试,重试次数可定义 || 并行与顺序处理 | Partition内部支持按照某个Key重新分组,不同Key之间接受并行,同一个Key要求顺序处理 || 消息处... * Consumer:消费消息的最小单位,属于某个Consumer Group。* Partition:Topic中的一部分数据,同一Partition内消息有序。同一Consumer Group内,一个Partition只会被其中一个Consumer消费。* Event:由Topic中的...
切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如左上的图中有两个GPU,第一个 GPU 存 L0-L3,第二个 GPU 存 L4-L7。因为每个层的大小不一样,所以不一定是平均分配,有的层可能会非常大,独占一个 GPU ,小的层就多个挤在... 所以不同 Stage 对于算力的需求也不同,而且在跑一个作业之前,很难预先估计算力需求,就需要不断地调整参数,才能达到最佳执行效率。所以我们希望计算框架能够在运行过程中根据计算效率自动对每个 Stage 的算力进行扩...
以及图例中展示的字段,包括最小、最大、平均、当前。 环比 支持配置环比值,打开后环比值以虚线展示。 绘制图表 指标 支持选择需要查询的指标,允许添加多个。 分组 支持为指标配置分组维度,允许添加多个,选择... FPS的单位配置为s(秒)。 context链接 支持添加context链接。如果您在看板上观察到一些激增的数据,可以跳转到对应的功能页面查看详细的数据情况,帮助定位和分析问题。例如,您需要自定义一个看板观测JS错误数的指标...
支持将消息标记为延迟处理,最高延迟1 min || 重试 | 自动对处理失败消息重试,重试次数可定义 || 并行与顺序处理 | Partition内部支持按照某个Key重新分组,不同Key之间接受并行,同一个Key要求顺序处理 || 消息处... * Consumer:消费消息的最小单位,属于某个Consumer Group。* Partition:Topic中的一部分数据,同一Partition内消息有序。同一Consumer Group内,一个Partition只会被其中一个Consumer消费。* Event:由Topic中的...
切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如左上的图中有两个GPU,第一个 GPU 存 L0-L3,第二个 GPU 存 L4-L7。因为每个层的大小不一样,所以不一定是平均分配,有的层可能会非常大,独占一个 GPU ,小的层就多个挤在... 所以不同 Stage 对于算力的需求也不同,而且在跑一个作业之前,很难预先估计算力需求,就需要不断地调整参数,才能达到最佳执行效率。所以我们希望计算框架能够在运行过程中根据计算效率自动对每个 Stage 的算力进行扩...
切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如左上的图中有两个GPU,第一个 GPU 存 L0-L3,第二个 GPU 存 L4-L7。因为每个层的大小不一样,所以不一定是平均分配,有的层可能会非常大,独占一个 GPU ,小的层就多个挤在... 所以不同 Stage 对于算力的需求也不同,而且在跑一个作业之前,很难预先估计算力需求,就需要不断地调整参数,才能达到最佳执行效率。所以我们希望计算框架能够在运行过程中根据计算效率自动对每个 Stage 的算力进行扩...
我们可以这样来定义 A/B 测试:在 **同一时间** 对 **目标受众** 做 **科学抽样** 、 **分组测试** 以 **评估效果** 。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/... 而是针对不同的指标类型(包括转化类、人均类、CTR 类等)进行不同的建模采用不同的方法。* **统计修正**:如果一个实验开了多个组,可能犯了多重比较的错误。还有时开完实验之后每天都会查看结果,这就犯了连续观测的...
B组用户在实验中体验的仍旧是旧策略。在这一实验过程中,A组便为实验组,B组则为对照组。 2、客户端实验、服务端实验对比说明 客户端实验 服务端实验 实验描述 指通过客户端获取实验分组信息并控制配置生效的实... 正交实验 互斥组=互斥层=实验层每个独立实验为一层,一份流量穿越每层实验时,都会随机打散再重组,保证每层流量数量相同。如何理解流量正交? 举个例子。假设我现在有2个实验。实验A(实验组标记为A1,对照组标记为A2)...
在实际业务场景中,为进一步明确影响范围或基于业务规则对特征用户流量进行版本验证,通常需根据指定的用户 ID、地域、终端类型等特征业务标识对流量进行染色标记,将染色流量路由到指定的服务版本。因此,需要在流量入... 与云上观测产品集成,闭环全链路灰度发布的**可观测性建设**。支持泳道入口与内部服务的灰度流量指标观测及基于单笔请求灰度标识的全链路追踪,辅助发布变更的故障感知及边界定位,支撑有效、精准的切流管控策略实施。...
**。#### 3.5.1、摆脱了人工标注数据集(大幅降低人工数量 )这个关键障碍就是:**过往训练我们要训练一个深度学习模型,必须使用大规模的标记好的数据集合(Data set)来训练**,这些数据集合 需要人工标注,成本极高... 986.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/typora-fZ8n4A2022/12/11/26/575/1670691266-5b3cb010636509bb45c5825ebb04f298-d0b9adff/image-20221210224224877.png)那么`生成式(Generative Model)`的特征就是**概率不分组...
结合这张图可以对部署水位和资源出让的过程有更加清晰的了解。初始情况下,在线服务没有进行弹性伸缩,集群中整体的资源部署处于满载状态。当在线服务的波谷来临后,几乎所有服务都会因为弹性缩容而导致副本数降低。从整体上看,集群里节点上的 Pod 会变得非常稀疏,集群整体资源部署水位也随之降低。当集群的部署水位低于设置的阈值后,控制面会通过一定规则选取部分在线节点,将该节点上的 Pod 驱逐到别的节点上,并标记该节点不可调...