metrics

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    画像をノイズ除去するためにネットワークを訓練しています。これはCIFAR10データセットを使用しています。私は損失がmse/classification_accuracyになるようにカスタム損失関数を生成しようとしています。 私のネットワークが入力として32x32(ノイズの多い)画像を受け取り、32x32(ノイズなし)の画像を予測すると、y_predとY_trueは32x32画像の配列になると仮定

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    AppInsightsでカスタムメトリックの値の単位を定義するにはどうすればよいですか?これは、次のような図になり appInsights.trackMetric("performance.totalLoadTime", new Date().getTime() - startTime); : は、私のようなJSコードでメトリックを追跡しています。 Y軸には単位がないことがわかります。私は数秒

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    prometheusメトリックの=〜オペレータの意味は何ですか? =と=〜演算子の正確な違いは何ですか? ex。 process_cpu_seconds_total{instance="test"} process_cpu_seconds_total{instance=~"test"} 結果は異なります。

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    正常に動作しているように見える線形回帰モデルがありますが、モデルの精度を表示する必要があります。 まず、私は X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X_data, Y_data, test_size=0.2 ) n_rows = X_train.shape[0] X = tf.placehol

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    Kerasでこのメトリックを実装するにはどうすればよいですか?下の私のコードは間違った結果を与えます!私はEXPを経由して、前のログ(X + 1)の変換を元に戻すよ 注(X) - 1、また、負の予測は0にクリップされています def rmsle_cust(y_true, y_pred): first_log = K.clip(K.exp(y_pred) - 1.0, 0, None)

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    以下は私のプロジェクトコードの一部です。私はそれを実行したときに with tf.name_scope("test_accuracy"): test_mean_abs_err, test_mean_abs_err_op = tf.metrics.mean_absolute_error(labels=label_pl, predictions=test_eval_predict)

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    私は、アプリケーション固有のメトリックを収集するためにプロメテウスを使用した簡単なSpring-Bootアプリケーション(Maven付き)を用意しました。計装されたPrometheusメトリックはデフォルトでhttp://localhost:8080/prometheusに公開されていますが、Grafanaでこれらのメトリックを視覚化する方法はわかりません。私はGrafanaにデータソースを設定し

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    GrafanaのデータソースとしてElasticSearchを使用しています。 すべてのドキュメントがHTTPリクエストを表すESインデックスがあります。私は与えられた時間間隔(毎秒、毎分)における要求の割合を示すグラフを作成したいと思います。 基本的に、私はrate()機能で何プロメテウスのオファーを再生することができる期待しています:私の実際の研究パーhttps://prometheus.io

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    nagiosを使用してカフカクラスタを監視する方法はありますか?ブローカステータス、パーティションステータス、メモリステータス、現在のオフセット、およびクラスタからのすべての貴重なメトリックを確認する必要があります。

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    私はインターネットを通して文字通り一貫してコーディングしています。 私が欲しいのは、特定のgroupIDに対して、コンシューマグループのラグメトリック(または、2つのオフセットが派生したもの、現在のものと最後のもの)です。 私はkafka 0.9+を使用しています(飼い主ではオフセットがないので)、必要に応じて新しいものを使用することもできます。 スクリプトを使用しないで、プログラムでを取得する方