最初发表在"异口同声"笔记上.
我用一台机器管理一小队编码员 每个线程最后都成一个日志,一个测量管道把这些日志读入一个数据库,将每个转折归结于生成日志的模型.
经过几千个线程,我得到了桌人不断要求的:七个模型版本,五个行为指标,真正的工作量而不是一个基准。
然后,我打印了一个横幅 我跳过, 并且大多数的桌子 不再意味着什么 我想它意味着。
跨塔布是角色×模范.
在这个舰队中,一个模型以两个角色中的一个运行.
要么是我用手驾驶的长长的交互主线, 要么是一个短短的一发子剂, 主线产卵,一次运行,然后丢弃。
同样的模型。
同样的重量。
两个完全不同的工作。
角色最终将数字移动至135x,每个模型的角色组合都大相径庭.
这两个事实加在一起,足以使一个集合比较产生一个巨大的差距,而这种差距存在于两个层次上。
标签上的说明:模型名称被故意用字母所取代.
本注的要点是,这些数字并不是一个模型排名,而印刷这些名字会邀请准确的误读.
每一个数字都是真实的,从一个舰队的一瞬间。
角色空隙是一款宏度的顺序物 中度输出符号每条线,同型,按角色分出: 型号为主干线中位子干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干线干 行为衡量标准比偏差——在一个层中是平的: 公制主线中位数 亚剂中位数 同一文件的再编辑率 0.40 / 0.44 / 0.50 / 0.53 (4个模型) 完全 0 对7个错误回收序列中的6个 1 / 2 / 2 / 2 (4个模型) 完全 0 对7个鉴定中的6个进行0 / 6 / 7 / 所有7个模型中的6个进行0 运行. "(四个模型)"的修饰词有负载,所以让我不要躲在后面:其他三个模型版本也坐以0的中位数——两个是真实的,一个是因为它的主细胞有两行并被标记不相上下.
主是模式间信号可以活的地方,而不是它总是活的地方.
然而,这种模式并不是一种微妙的共变。
主线程重排:读取,编辑,再编辑同名文件,出出故障,恢复,运行检查.
一个子代理人是"火与忘"——它只做一个工作和退出,所以很少两次接触同一份文件,也很少无法从中恢复.
测量标准在结构上接近零 也就是说:对于再编辑速率和回收计数的子剂分层完全没有模型间信号——中位数是一个常数.
所有信号都位于主线层,占我排行的7%.
每个模型都不同 以下是第1天本应该打印的横幅一: 模范主行副代理行主分 E 2 132 1.5% B 20 1 338 1.5% A 200 2 761 6.8% D 11 122 8.3% C 88 156 36.1% G 21 18 53.8% F 15 6 71.4% 整个被授予的行中,4 890行中的4 533行——92.7%——是副代理行.
因此集合数大多是子剂的描述.
但多半从1.5%的干线到71.4%的干线,组成分布为48倍.
原因不是随机抽样——这是代表团的政策。
我的管弦乐规则把机械风扇工作 送到更便宜的级别, 所以这些模型 积累了1000个子代理行; 我用手驱动的模型 积累了主行。
边缘计数直接显示:模型A产出1,788个子剂,也曾为A和730个子剂;模型C产出393个子剂为B.
角色由分配模型的同一种政策指定:混凝土被烤入建筑,而不是偶然引入.
任何带有管弦乐层的都具有这种形状——重试分级,金丝雀对稳态交通,批次对交互队列,免费对付用户.
路由器既选择哪个变体处理一个请求,又选择它是什么请求.
集合起来