本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍描述TPR和FPR两个指标的ROC曲线,并通过编程绘制ROC曲线。通常在实际使用中使用ROC曲线下面的面积来评估不同模型之间的优劣,最后使用sklearn中的roc_auc_score函数返回ROC曲线下面的面积。
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千寻位置「六脉神剑」包括:高可用星地一体融合技术、多层次大气建模算法、快速收敛星基增强技术、全链路完好性技术、高性能分布式应用框架、云端一体开放时空服务协议等,技术水平全球领先。 自研全链路完好性技术 完好性风险低至 10-7/ 时 定位感知层面,给予绝对位置信息的卫星导航定位数据如果出错,终端能不能像人类一样及时发现并自主判断,避免事故发生? 目前,千寻位置完好性风险实现了低至10-7 / 小时的可信定位结果,相当于 1000 多年才能发生一次风险。 自研高性能分布式应用框架 SpaceX 每秒百万级的时空数据高并发请求处理能力 数以亿计的物联网终端对时空数据需求愈来愈大,数据处理量堪比电商「双十一」、春节火车票抢票。 千寻位置自研内部代号为「SpaceX」的高性能分布式应用框架,将一个庞大的计算任务划分为若干个小任务, 分布在上百台机器同时进行解算,最终产生全国几十万的网格数据,解决了站点接入有限、服务稳定性不足、播发实时性不足等问题
2) 作为日差测量仪使用; 3) 作为标准时间间隔发生器使用; 技术指标 机械秒表和电子秒表输出时间范围300ms~9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+3ms)物理接口香蕉座指针式电秒表输出时间范围 0.02s ~ 9 999 999 999s准确度优于±(市电频率准确度×T0+0.6ms)物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10 -7×T0+0.6ms)物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+1μs)物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10 -9/日秒稳定度≤5×10-11/s准确度≤1×10-7预热时间12小时50Hz路数1电平TTL物理接口DB910MHz路数1电平≥7dBm物理接口BNCRS232C串口路数1路电平RS232C功能上位机串口指令控制及软件升级物理接口
12.png 标称频率:10MHz · 波形:正弦波 · 幅度:≥7dBm · 日老化率:≤1×10-9/日 · 秒稳定度:≤5×10-11/s · 准确度: ≤1×10-7 · 预热时间:大于12小时 检定机械秒表和电子秒表(T0 为输入检定时段) · 输入范围: T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+3ms) · 幅度:﹢24V(仪器面板接口输出) (1×10-7×T0+0.8ms)(使用数字式电秒表方式输出) 图片1111.png 1. 标准时间间隔(T0 为输入检定时段) · 输入范围: 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+1μs) · 幅度:±5V · 物理接口:BNC 1. 仪器前面板有如右图所示部分: 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间,精度为优于±(1×10-7×T0+0.8ms);如果需要更高精度,使用标准时间间隔方式测量。 1. 1.
习题10-7 十进制转换二进制 本题要求实现一个函数,将正整数n转换为二进制后输出。
秒表检定仪时间检定仪 图片1.png 技术指标 机械秒表和电子秒表输出时间范围300ms~9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+3ms)物理接口香蕉座指针式电秒表输出时间范围0.02s ~ 9 999 999 999s准确度优于±(市电频率准确度×T0+0.6ms)物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7× T0+0.6ms)物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+1μs)物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10-9/ 日秒稳定度≤5×10-11/s准确度≤1×10-7预热时间12小时50Hz路数1电平TTL物理接口DB910MHz路数1电平≥7dBm物理接口BNCRS232C串口路数1路电平RS232C功能上位机串口指令控制及软件升级物理接口
检定机械秒表和电子秒表(T0 为输入检定时段) · 输入范围: T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+3ms) · 幅度:﹢24V(仪器面板接口输出) 检定毫秒表和数字式电秒表(T0 为输入检定时段) · 输入范围: 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+0.1μs)(使用标准时间间隔方式输出) 优于± (1×10-7×T0+0.8ms)(使用数字式电秒表方式输出) 1. 标准时间间隔(T0 为输入检定时段) · 输入范围: 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+1μs) · 使用与操作 1. 通电前准备 1. 仪器前面板有如右图所示部分: 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间,精度为优于±(1×10-7×T0+0.8ms);如果需要更高精度,使用标准时间间隔方式测量。 1.
针对当前市场品类繁多的秒表检定仪,我公司特意将同行的产品与我公司的《SYN5301型毫秒表时间检定仪》的参数及功能用途等等进行一一对比,方便用户选择,具体如下: 一、对比结果 1、 测量的准确度对比: ±(1×10 -7×T0+1μs) 优于 ±(1×10-7×T0+3μs) 2、 输入的范围对比: 机械秒表和电子秒表: 300ms~9 999 999 999s 优于 1s-99999s 指针式电秒表:
在分布式系统中,要实现分布式事务,无外乎那几种解决方案。 这种分布式事务方案,比较适合单块应用里,跨多个库的分布式事务,而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务,效率很低,绝对不适合高并发的场景。 三、分布式锁 redis 分布式锁 redis 最普通的分布式锁 第一个最普通的实现方式,就是在 redis 里创建一个 key,这样就算加锁。 zk 分布式锁的对比 redis 分布式锁,其实需要自己不断去尝试获取锁,比较消耗性能。 redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗?遍历上锁,计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。
10Vrms闸门时间10ms~1000s测量功能平均值,最大值,最小值,峰峰值,频率趋势图功率测量范围-50dBm~+20dBm功率测量精度±1dBm内部时基输出频率10MHz温补晶振频率准确度A≤5×10 -7老化率≤1×10-6/年恒温晶振(选件010)开机特性V≤1×10-8频率准确度A≤1×10-7老化率≤1×10-9/日秒稳定度≤3×10-11/s铷原子钟(选件020)频率准确度A≤5×10-11
该款测试仪时间继电器测量范围为0.001s~9999.999s,测量精度优于±(1×10-7×T0±0.5ms)。 同时输出1路10MHz正弦信号作为外参考,日老化率≤5×10-10/日,秒稳定度≤5×10-11/s,准确度≤1×10-7。 也可以作为时间间隔测量仪器使用,适用于单通道/双通道,30ns~99999.999 999 990s,准确度优于±(1×10-7×T0±30ns)。
该款测试仪时间继电器测量范围为0.001s~9999.999s,测量精度优于±(1×10-7×T0±0.5ms)。 同时输出1路10MHz正弦信号作为外参考,日老化率≤5×10-10/日,秒稳定度≤5×10-11/s,准确度≤1×10-7。 也可以作为时间间隔测量仪器使用,适用于单通道/双通道,30ns~99999.999 999 990s,准确度优于±(1×10-7×T0±30ns)。
我们选择P1,P2为质心,即他们作为参照标准,分别和其他的员工数据进行比对,得到一个差异值,即两点之间的距离,可以使用欧式距离来得到,比如P1到P3的距离就是(10-7)(10-7)+(10-5)(10
score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素,通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标HyperLogLog:统计不重复数据,用于大数据基数统计Streams:内存版的kafka数据库实现分布式锁的问题及解决方案利用唯一约束键存储 直到获取锁不可重入,如果加锁的方法需要递归,则第二次插入会失败,可以使用记录线程标识解决重入问题死锁,删除锁失败、则其他线程没办法获取锁,可以设置超时时间、使用定时任务检查数据库单点故障,数据库高可用Redis分布式锁实现 ,计数)异步复制可能造成锁丢失,使用redLock解决顺序向五个节点请求加锁根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期认定加锁成功往期精彩系列推荐对线面试官系列分布式基础概念系列我正在参与
score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素,通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标 HyperLogLog:统计不重复数据,用于大数据基数统计 Streams:内存版的kafka 数据库实现分布式锁的问题及解决方案 不可重入,如果加锁的方法需要递归,则第二次插入会失败,可以使用记录线程标识解决重入问题 死锁,删除锁失败、则其他线程没办法获取锁,可以设置超时时间、使用定时任务检查 数据库单点故障,数据库高可用 Redis分布式锁实现 异步复制可能造成锁丢失,使用redLock解决 顺序向五个节点请求加锁 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期 认定加锁成功 往期精彩系列推荐 对线面试官系列 分布式基础概念系列
分布式相关。 一致性算法 什么是分布式系统的副本一致性?有哪些? 自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法,Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性, 很多分布式一致性算法都由Paxos演变而来 分布式算法 - Raft算法 Paxos是出了名的难懂,而Raft 分布式锁 有哪些方案实现分布式锁? Consul 做分布式锁 基于数据库如何实现分布式锁? 分布式缓存 分布式系统中常用的缓存方案有哪些?
分布式事务有哪些解决方案 基于XA协议的:两阶段提交和三阶段提交,需要数据库层面支持 基于事务补偿机制的:TCC,基于业务层面实现 本地消息表:基于本地数据库+mq,维护本地状态(进行中),通过mq调用服务
分布式锁的实现 在常见的分布式锁中有以下三种实现: Redis 实现 Zookeeper 实现 数据库实现 ---- 1. 基于Redis 的实现 在 Redis 中有个3个重要命令,通过这三个命令可以实现分布式锁 setnx key val:当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串,返回1;若key存在,则什么都不做 基于 Zookeeper 的实现 2.1 实现原理 基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。
分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时,首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据: 数据分区:把数据块放在不同的服务器上,采用一致性hash; 数据镜像:让所有服务器都有相同的数据,提供相同的服务; 第一种问题,单台机器出现问题,会存在数据丢失的问题。 这就是数据副本:出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到,数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。