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Hystrix Metrics Publisher 플러그인을 구현하는 방법을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 설명서를 읽었을 때 함께 작동하는 방법이 아직 명확하지 않습니다. 내 목표는 hystrix에서 게시 한 모든 측정 항목을 수집하고 이러한 측정 항목을 디스크의 파일에 기록하는 플러그인을 작성하는 것입니다. 이 파일은 나중에 회로의 동작 및 문제에

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미터법 보유 기간은 6 주입니다. 측정 항목을 더 오래 유지할 수 있습니까?

예를 들어 BigQuery 등의 통계 또는 로그를 백업 할 수 있습니까? 내 측정 항목에 대해 6 주 이상 보존하고 싶습니다. 감사합니다.

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sklearn의 metrics.log_loss 득점 'neg_log_loss'대 긍정적

내가이 권리 얻고 있는지 만들기 부정적이다 : 우리가 sklearn.metrics.log_loss 독립을 사용하는 경우 을, 즉 log_loss은 (y_true, y_pred), 그것은 긍정적 인 점수를 생성 - 점수가 낮을수록 실적이 좋습니다. . 점수 더 큰, 더 나은 성능 그리고 점수 체계가 구축에이 때문이다 - 그러나, 우리는 'cross_val_s

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Prometheus - 메트릭 목록을 게이지에 전송

prometheus로 보낼 json 형식의 메트릭 목록이 있습니다.이 메트릭을 prometheus에 한 번에 보내려면 client_golang의 Guage 메트릭 유형을 어떻게 사용합니까? 는 지금은 코드 var ( dockerVer = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{ Name: "docker

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Apache Commons에서 여러 이동 평균을 추적하십시오. Math DescriptiveStatistics

일부 메트릭의 이동 평균을 추적하기 위해 DescriptiveStatistics을 사용하고 있습니다. 매분마다 메트릭 값을 전송하는 스레드가 있고 DescriptiveStatistics에 setWindowSize(10) 메서드를 사용하여 메트릭의 10 분 이동 평균을 추적합니다. 이것은 하나의 이동 평균을 추적하는 데는 문제가 없지만 실제로는 1 분 평균,

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sklearn을 사용하여 매크로 f1 점수 계산

macro f1 점수를 계산하는 데 sklearn을 사용하고 있으며 코드에 버그가 있는지 의심 스럽습니다. 여기에 (레이블 0는 무시됩니다) 예입니다 from sklearn.metrics import f1_score, precision_recall_fscore_support y_true = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3

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Prometheus에서 전자 메일을 통해 경고를 표시합니다.

Prometheus/Alert Manager에 cs_job_time 레이블이 있으며 다른 작업에 대한 조건이 충족되면 전자 메일 알림을 보내려고합니다. 이메일은 정상적으로 전송되지만 이메일에 cs_job_time의 값을 포함시킬 수 있습니까? 문제의 메트릭에 {{$value}}을 사용할 수 있지만 cs_job_time 값을 인쇄하고 싶습니다. 나는 this

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Windows 제스처 인식기에 내장 된 동작 메트릭은 무엇입니까?

터치 상응하는 GetSystemMetrics(SM_CXDOUBLECLK | SM_CYDOUBLECLK)을 찾기 시작했지만 모든 값 목록이 가능합니다. 지금까지 나는 이것들을 발견했다 : https://msdn.microsoft.com/en-nz/library/ee500273.aspx

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비 시간 기반 데이터 용으로 Graphite/Grafana 사용

설명서를 읽었으며 Graphite에게 데이터를 전송할 수있게되었습니다. 동시 사용자 및 네트워크 부하와 같은 것을 추적 할 때 이점이 분명히 있습니다. 하지만 지금은 클라이언트에서이를 구현하여 RAM 및 CPU 사용량을 표시해야합니다. 이 외에도 작업 (사용자가 사물을 구매)을 추적해야합니다. 어쩌면 나는 그림의 큰 덩어리를 여기에서 놓치고있다. 그러나 나

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내 keras 사용자 지정 메트릭이 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?

왜이 코드는 손실 함수에 대해 잘 작동하지만 "ValueError : 피연산자를 셰이프 (32,) (24,) (32,)와 함께 브로드 캐스트 할 수 없습니다"라는 반복을 한 후에 메트릭이 실패합니다. "categorical_crossentropy"를 따옴표로 사용하면 작동합니다. 내 맞춤 측정 항목은 keras.losses와 동일한 것으로 보입니다. imp