性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择c6.4xlarge.2

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Mongo副本集4.0版本，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择通用计算型s3.2xlarge

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Cassandra，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1+可用区2+可用区3（跨3个可用区部署） 弹性云 服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择h3

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

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测试设计在整个测试活动中起到承前启后的作用，测试设计的目的是明确测试活动的范围、测试目标和测试方法，能够指导测试执行过程的开展，从而规范测试行为。 请参见测试设计。 测试用例 测试用例是对一项特定的软件产品进行测试任务的描述，体现在测试方案、方法、技术和策略。其内容包括测试目标、测试环境、输入数据、测试步骤、预期结果、测试脚本等，最终形成文档。

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测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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务组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过简单的四步操作，您就可以完成一次性能测试。 表1 使用流程 1. 准备资源组 2. 创建测试工程 3. 创建测试任务 4. 查看测试报告 准备运行性能测试的测试资源组。 说明： 测试资源组包含共享资源

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性能测试数据 不同业务模型和实例规格下，针对弱一致性，预置1000万行数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1中加粗内容。 表1 测试数据 实例规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 业务模型编号 s1 35263 69490 75332

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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测试结果 通过采用16线程并行查询，其中的17条query的性能得到明显提升，查询速度平均提升10倍以上。TPCH性能测试结果如下图所示。 图1 测试结果 父主题： 性能测试

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测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x版本RocketMQ实例性能

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