metrics-server v0.6.1镜像包和安装文件

预测问题评价指标： 预 MAE、MSE、R-Square、MAPE和 RMSE MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE） 误差越大，该值越大。 2.均方误差（Mean Squared Error, MSE） 误差越大，该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。 3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE） 是MSE的算数平均根 误差越大，该值越大。 4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE） 注意：当真实值有数据等

尽管某些软件度量标准是在多年前定义的，但它们仍未在行业中广泛使用，并且可以利用最近学习到的有关如何分析其设计的经验教训重新访问它们，从而获得一些其他的见解。 该项目分析了Halstead指标的设计和定义，该指标集通常称为“软件科学”。 该分析基于定义为构造，比较，分析并提供对软件工程测量文献中提出的各种测量方法的理解的测量分析框架。

用keras搭好模型架构之后的下一步，就是执行编译操作。在编译时，经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择： 使用字符串 使用标识符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下面的函数 例如： sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) 因为有时可以使用字符串

kubectl get hpa targets 显示unknown 需要的镜像

kubectl get hpa targets 显示unknown 安装metrics-server

机器人框架指标报告 通过解析robotframework output.xml文件创建出色HTML（仪表盘视图）报告 样品报告 v3.2.2新增功能 用于解析指标报告output.xml的源代码 这个怎么运作： 使用robotframework API读取output.xml文件 获取套件，测试用例，关键字，状态和经过的时间值 使用Beautifulsoup将数据转换为html报告 如何在项目中使用： 步骤1安装漫游器 情况1：使用点子 pip install robotframework-metrics==3.2.2 (from RF4.0) pip install robotframework-metrics==3.2.0 (below RF4.0) 情况2：使用setup.py（在根目录内克隆项目并运行命令） python setup.py install 情况3：对于最新更

Prometheus SNMP导出器 这是一个导出程序，它公开从SNMP收集的信息以供Prometheus监视系统使用。 有两个部分。 一个进行实际抓取的导出器，以及一个配置以供导出器使用的（取决于NetSNMP）。 安装 可以从页面下载二进制文件。 用法 ./snmp_exporter 访问 ，其中1.2.3.4是从中获取指标的SNMP设备的IP。 您还可以指定module参数，以从配置文件中选择要使用的模块。 组态 默认情况下，snmp导出程序从snmp.yml配置文件读取。 该文件不是要手工编写的，而应使用为您生成。 默认的snmp.yml涵盖了各种公共硬件，公众可以使用MIB，并

指标 此仓库包含有关IS和FID分数的信息/实现（PyTorch，Tensorflow）。 这是一个方便的工具箱，您可以轻松地将其添加到项目中。 TF实施旨在计算与官方报告中报告的输出完全相同的输出。 讨论/公关/问题非常受欢迎。 用法 将此metrics/文件夹放入您的项目中，并参见下文（Pytorch），以及每个.py的标题注释以供使用。 我们还需要在下载一些文件，有关更多详细信息，请参见 。 TF的实现（几乎与官方相同，只是更改了界面，可以在论文中进行报告） ：初始分数 分数 ：计算统计信息（mu，sigma） Pytorch实施（无法在论文中提供报告，但可以快速浏览） 要求 pytorch，torchvision，scipy，numpy，tqdm 起始分数，当n_split = 10时，对于CIFAR-10火车数据的mean=9.67278, std=0.149

ROUGE 2.0 ROUGE 2.0是用于自动汇总任务的易于使用的评估工具包。 它使用度量标准系统，该系统通过将自动生成的摘要或翻译与一组参考摘要（通常是人为生成的）进行比较来工作。 ROUGE是计算自动生成的摘要的有效性的标准方法之一。 要了解ROUGE的工作原理，请。 产品特点 最新版本的ROUGE 2.0支持以下功能： 评估ROUGE-N（字母，二元组，三元组等） 评估ROUGE-L（总水平LCS） 对ROUGE-S和ROUGE-SU的评估（带有单字的跳字和跳字） 一次性评估多个ROUGE指标 不同语言的词干 使用可自定义的停用词删除停用词 unicode文本的评估（例如波斯