AnomalyFilter
本项目应用孤立森林异常检测算法，过滤JMeter 在对Splunk 数据库进行压力测试过程中产生的异常性能数据。
背景
在压力测试和性能分析过程中，通常有两种情形会导致测试结果不准确：
一是由于JMeter 和LoadRunner 等工具在启动多线程是有一个爬坡过程，通常需要1-10秒钟左右，这个时间也不会很长。但在这个过程由于线程数量不定，导致了测试数据的可靠性降低。
二是由于现实测试中通常会存在网络异常的情形，极少量的异常值会大大影响对被测对象的性能评估。
在上述场景中，异常的数据与整个测试数据样本相比是很少的一部分，常见的分类算法例如：SVM、逻辑回归等都不合适。而孤立森林算法恰好非常适合上述场景，首先测试数据具备一定的连续性，其次异常数据具备显着的离群特征，最后异常数据的产生是小概率事件，因此，孤立森林算法在网络安全、交易欺诈、疾病监测等方面也有着广泛的
2022-01-15 14:53:42
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unity的模型，做unity游戏的时候可以导入，有多种森林的模型， 还有动画，光影，导入的很快，可以下载试一试，还有石头木头，做环境不错
2022-01-14 00:36:05
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本文首先对决策树算法的原理进行分析并指出其存在的问题，进而介绍随机森林算法。同单机环境下的随机森林构造不同的是，分布式环境下的决策树构建如果不进行优化的话，会带来大量的网络IO操作，算法效率将非常低，为此本文给出了随机森林在分布式环境下的具体优化策略，然后对其源码进行分析，最后通过案例介绍随机森林在金融领域内如何进行优质客户的分类。Spark内存计算框架在大数据处理领域内占有举足轻重的地位，2014年Spark风靡IT界，Twitter数据显示Spark已经超越Hadoop、Yarn等技术，成为大数据处理领域中最热门的技术，如图1所示。2015年6月17日，IBM宣布它的“百万数据工程师计划”
2022-01-11 17:55:53
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