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F1-score 和 Recall 之间的权衡：如何选择最适合的指标？
F1-score 和 Recall 之间的权衡：如何选择最适合的指标？ 在机器学习领域，模型评估是至关重要的一环。我们希望构建的模型不仅能准确地预测结果，还要尽可能地涵盖所有可能的正确结果。为此，我们经常使用各种评估指标来衡量模型的性...
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告别龟速！SSD性能指标全解析，教你选购最适合你的固态硬盘
告别龟速！SSD性能指标全解析，教你选购最适合你的固态硬盘 随着科技的进步，固态硬盘 (SSD) 已经成为电脑的标配，它相比传统的机械硬盘 (HDD) 拥有更快的读写速度，更低的功耗，更轻便的体积，大幅提升了电脑的整体性能。但是，市面...
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联邦学习的公平性挑战：评估与缓解策略
联邦学习中如何评估与缓解模型公平性问题 联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种分布式机器学习范式，允许在不共享原始数据的前提下，多方协作训练一个共享模型。这在数据隐私日益受重视的今天，展现出巨大的潜力。然而，...
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跨平台Serverless函数监控告警最佳实践：AWS Lambda与Azure Functions统一管理
Serverless架构的兴起，让开发者能够更专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注底层基础设施的管理。然而，当Serverless应用跨越多个云平台，例如同时使用AWS Lambda和Azure Functions时，监控、日志收集和告警...
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后端服务告警“套餐”：告别手动配置，提升运维效率！
作为后端开发，每次新功能上线后，最头疼的可能不是代码实现，而是运维同学催着去配告警。每次都从头梳理指标、拍脑袋定阈值，这不仅费时费力，还容易遗漏关键问题。你是不是也想问：有没有那种能直接拿来用的告警“套餐”？如果能自动生成就更好了，省得每...
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pg_repack 深度指南：在不同负载下重建索引的最佳实践与参数调优
作为一名经验丰富的 PostgreSQL DBA，你可能经常面临数据库性能瓶颈的挑战。索引失效、表膨胀是常见的元凶，而 pg_repack 作为一个强大的扩展，能帮助我们在线重建表和索引，避免停机维护。本文将深入探讨 pg_repa...
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eBPF与Prometheus的结合：解锁高级监控的无限可能
最近一直在啃 eBPF 这块硬骨头，不得不说，这玩意儿是真的强大。它能在内核里“插桩”，而且性能损耗极低，简直是做性能分析和安全监控的神器。正好最近也在用 Prometheus，就琢磨着把这两个家伙结合起来，看看能擦出什么火花。 为什...
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初创公司如何搭建一套经济可靠的开源APM系统
对于资金有限但对技术追求不减的初创公司来说，构建一套既经济又可靠的应用性能监控（APM）系统是提升产品质量和用户体验的关键一环。在无法承担顶级商业APM工具高昂成本的情况下，开源方案无疑是最佳选择。凭借团队对开源技术的熟悉度，完全可以通过...
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Prometheus+Grafana告警优化：从告警风暴到精准监控
线上环境部署了Prometheus和Grafana，却被海量告警淹没？这几乎是每个运维团队都会遇到的问题。告警太多，重要信息反而被淹没，最终导致告警疲劳，甚至对告警视而不见。本文旨在分享一些配置Prometheus和Grafana告警规则...
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告别“图表平稳，用户抱怨”：深挖JVM隐蔽性能抖动的秘籍
你正在使用的Prometheus和Grafana来监控JVM应用，GC时间、堆内存使用率这些核心指标看起来都很平稳，但在用户反馈中却总能听到间歇性的“卡顿”或“抖动”。这种感觉就像医生只看了体温和血压，却无法解释病人时不时的阵痛。你的直觉...
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深度学习模型性能评估指标及其瓶颈：从准确率到鲁棒性
深度学习模型的性能评估一直是该领域的核心问题之一。仅仅依靠简单的准确率指标已经不足以全面衡量一个模型的优劣，我们需要更细致、更全面的评估体系来判断模型的实际应用价值。本文将探讨深度学习模型性能评估的常用指标，并深入分析其局限性以及可能存在...
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Logstash Input 插件监控实战：API、Prometheus 与 Grafana 的完美结合
哥们，你好！我是老码农。这次我们聊聊 Logstash 监控，特别是 Input 插件这块。作为一名开发或者运维，你肯定希望对 Logstash 的运行状态了如指掌，尤其是那些负责数据输入的 Input 插件。想象一下，如果 Input ...
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告别性能瓶颈：APM工具驱动的持续优化之旅，让你的应用飞起来！
前言：性能优化，永无止境的追求 各位开发者，大家好！我是你们的老朋友，BUG终结者。今天，咱们不聊BUG，来聊聊一个比BUG更让人头疼，却也更具挑战性的话题——性能优化。 在互联网的世界里，用户体验至上。一个响应缓慢、卡顿频繁的应...
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AI赋能运维：从日志大海捞针到问题秒级定位
在当今复杂的IT架构下，服务器日志每日几百GB、监控指标数不胜数，这已成为常态。每次系统出现问题，运维团队都需要耗费大量时间进行人工排查，确实如您所说，简直是“大海捞针”，令人疲于奔命。 您的想法非常切中要害： 用AI来有效聚合分析这...
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如何用 Falco 联动 Prometheus/Grafana/Elasticsearch，打造 Kubernetes 安全监控铁三角？
作为一名安全架构师，你肯定深知 Kubernetes 安全的重要性。容器逃逸、恶意软件入侵、配置错误… 每一个都可能让你的集群暴露在高危风险之下。所以，仅仅依靠 Kubernetes 内置的安全机制是远远不够的，你需要一套更强大、更全面的...
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告别手动：如何用智能告警应对复杂流量的动态阈值挑战
智能告警：如何应对复杂流量模式下的动态阈值挑战 在当今瞬息万变的互联网环境中，线上业务的流量模式往往不再是简单的线性增长或稳定运行。季节性波动、大型促销活动、突发热点事件等，都会导致流量呈现出复杂的周期性和事件驱动的尖峰。这种复杂性给...
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Kubernetes网络监控：基于eBPF的关键指标选择与实践指南
在云原生时代，Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而，随着集群规模的扩大和应用复杂性的增加，网络性能监控变得至关重要。传统的监控方法往往侵入性强，开销大，难以满足Kubernetes动态变化的需求。eBPF（extended ...
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衡量“惊喜”：推荐系统如何评估用户探索的乐趣与满意度
在推荐系统中，我们常追求精准匹配用户兴趣，以提高点击率（CTR）和转化率。然而，过度优化精准度有时会导致“信息茧房”，让用户困于已知偏好，失去发现新奇事物的乐趣。因此，引入“惊喜感”（Serendipity）成为提升用户长期满意度和平台活...
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如何将AI模型性能转化为商业价值：写给产品和业务伙伴
在日新月异的AI时代，我们技术团队夜以继日地优化模型、提升指标，期望能将前沿技术转化为实实在在的生产力。然而，一个普遍的挑战是：如何将“准确率提升了2%”或“模型召回率提高了10%”这样的技术指标，清晰地转化为业务部门能理解的“节省了多少...
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Kubernetes灰度发布：SRE如何通过标准化可观测性确保用户体验零影响
在Kubernetes集群中进行新版本灰度发布，以确保用户体验零影响，确实是SRE面临的一大挑战。应用Pod的频繁扩缩容和迁移、日志分散、追踪链不完整等问题，都会让灰度期的风险控制变得异常复杂。为了解决这些痛点，一套标准化、系统的可观测性...