Zabbix 3.4版本更新了許多新功能,其中一個監控項功能Preprocessing,根據官方說明文檔,在監控項收集的數據存儲到數據庫前,預先對數據進行處理,使用效果超過預期。這個功能存放位置在創建item后多了一個Preprocessing選項卡,截圖如下 ...
Zabbix . 版本更新了許多新功能,其中一個監控項功能Preprocessing,根據官方說明文檔,在監控項收集的數據存儲到數據庫前,預先對數據進行處理,使用效果超過預期。這個功能存放位置在創建item后多了一個Preprocessing選項卡,截圖如下 簡單解析下Preprocessing菜單: 轉換 描述 Custom multiplier 將值乘以指定的整數或浮點值。使用此選項將以KB, ...
2018-07-25 20:52 0 953 推薦指數:
Zabbix 3.4版本更新了許多新功能,其中一個監控項功能Preprocessing,根據官方說明文檔,在監控項收集的數據存儲到數據庫前,預先對數據進行處理,使用效果超過預期。這個功能存放位置在創建item后多了一個Preprocessing選項卡,截圖如下 ...
預處理的幾種方法:標准化、數據最大最小縮放處理、正則化、特征二值化和數據缺失值處理。 知識回顧: p-范數:先算絕對值的p次方,再求和,再開p次方。 數據標准化:盡量將數據轉化為均值為0,方差為1的數據,形如標准正態分布(高斯分布)。 標准化(Standardization) 公式 ...
概述 預處理允許為接收到的item值定義轉換規則。 在保存到數據庫之前,可以進行一次或多次轉換。 轉換按照定義的順序執行。 預處理由 Zabbix server或proxy完成(如果item由proxy監控)。 請注意,轉換為所需值類型(在item配置中定義)是在預處理 ...
一、標准化,均值去除和按方差比例縮放 數據集的標准化:當個體特征太過或明顯不遵從高斯正態分布時,標准化表現的效果較差。實際操作中,經常忽略特征數據的分布形狀,移除每個特征均值,划分離散特征的標准 ...
一、標准化 API函數:scaler()或者StandardScaler() 數據集標准化對有些機器學習算法是很有必要的手段,只所以進行標准化,是因為兩個原因:其一,對於同一特征中,最大最小值之差過大,將數據縮放在合適的范圍,比如手機包月流量使用情況,有些數值是500M,有些是1G ...
https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 數據預處理 sklearn.preprocessing 標准化 (Standardization) 規范化(Normalization) 二值化 分類 ...
0、Principal component analysis (PCA) Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure ...
圖像預處理(二值化) 本文的實驗室主要通過opencv與python3實現,相關的代碼可以在GitHub中找到。 1. 圖像獲取與灰度化 通過攝像頭獲取到的圖像為彩色的圖像。彩色圖像主要分為兩種類型,RGB及CMYK。其中RGB的彩色圖像是由三種不同顏色成分組合而成,一個為紅色,一個為綠色 ...