metrics-server v0.4.1镜像包和安装文件，这个适合于kubernetes二进制安装

Metrics-and-Models-for-Handwritten-Character-Recognition.pdf

metrics-server-v0.5.2。k8s 1.20.x 及以上版本亲测可用。用于监控集群及pod资源使用状况。

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37814112/article/details/122170537

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37814112/article/details/122170537 说明：上述资源包括部署清单文件、镜像文件、告警规则文件

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37814112/article/details/122170537

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37814112/article/details/122041607 说明：K8S资源对象监控kube-state-metrics-2.0.0镜像文件及资源清单文件

测量组件，metrics-core，Prometheus输出器，报告器

Prometheus MongoDB查询导出器 用于MongoDB聚合查询导出器。 特征 支持量规指标 推和推（仅MongoDB> = 3.6支持推） 支持多个MongoDB服务器 Golang的公共API 公制缓存支持 请注意，这并不是要替代来检测MongoDB内部。 此应用程序根据所需查询（聚合）以prometheus格式导出​​自定义MongoDB指标。 测试版通知 该软件当前是beta版，在发布稳定版本之前，API /配置可能会在没有通知的情况下中断。 安装 获取Prometheus MongoDB聚合查询导出器（以或打包为 。 舵图 对于kubernetes用户，MongoDB查询导出器有一个正式的Helm图表。 请在阅读安装说明。 用法 $ mongodb_query_exporter 使用-help标志可获取帮助信息。 如果您使用MongoDB Authoriza

恶毒的 基于实体级别F1分数的命名实体识别（NER）系统的评估脚本。 定义 Nadeau和Sekine（2007）已描述了此处实施的度量标准，该度量标准已广泛用作“消息理解会议”的一部分（Grishman和Sundheim，1996）。 它根据两个轴评估NER系统：是否能够为实体分配正确的类型，以及是否找到确切的实体边界。 对于两个轴，都计算正确的预测数（COR），实际的预测数（ACT）和可能的预测数（POS）。 从这些统计数据中，可以得出准确性和召回率： precision = COR/ACT recall = COR/POS 最终得分是对类型和边界轴的精度和召回率进行微平均的F1度量。 安装 pip install nereval 用法 当分类结果已写入JSON文件时，可以从Python内部使用此脚本，也可以从命令行使用该脚本。 从命令行使用 假设我们在input.json具有以下