理发店模型之性能测试
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模型功能评测内容1.引言1.1 概述在当今的科技快速发展和信息爆炸的时代,模型功能评测成为了一个非常重要的话题。
随着人工智能技术的飞速发展,各种各样的模型被提出和应用于不同领域,如自然语言处理、图像处理、语音识别等。
然而,随之而来的问题是如何评估和比较这些模型的性能,以了解其优势和局限性。
模型功能评测是一种系统性和客观的方法,旨在评估模型的性能和功能表现。
通过评测,我们可以了解模型在特定任务或领域中的优点和不足之处,并为模型的改进和优化提供指导。
同时,模型功能评测也是对模型的验证和验证过程的重要组成部分。
在模型功能评测中,我们需要考虑多个方面。
首先,我们需要明确评测的目标和任务。
不同的模型可能面对不同的任务,如文本分类、情感分析、图像识别等。
因此,在评测模型功能时,我们需要定义明确的指标和标准,以衡量模型在特定任务中的表现。
其次,我们需要选择合适的数据集来进行评测。
数据集的选择直接影响评测结果的准确性和可靠性。
一个好的数据集应该具有代表性,包含各种不同类型和难度的样本,以便全面评估模型的性能。
此外,模型功能评测还需要考虑评测指标的选择。
常见的评测指标包括准确率、召回率、精确率、F1值等。
根据具体的任务和需求,我们可以选择不同的评测指标来度量模型的性能。
最后,在模型功能评测中,我们还需要考虑评测方法和评测环境的选择。
评测方法可以是离线评测或在线评测,或者是二者的结合。
评测环境的选择应该符合评测需求和实际应用场景,以便更真实地模拟实际情况。
综上所述,模型功能评测是评估和比较各种模型性能的重要手段。
通过系统的评测过程,我们可以了解模型在特定任务中的表现,并为模型的改进和优化提供指导。
在未来的研究和实践中,我们需要更加重视模型功能评测,以推动人工智能技术的发展和应用。
1.2 文章结构文章结构部分应该对整篇长文进行概括性的介绍,主要涉及到各个章节的内容和顺序安排。
下面是文章1.2 "文章结构" 的内容建议:"文章结构" 部分旨在介绍本文的组织架构,以便读者了解全文的脉络和框架。
转载来自/gzh0222/article/details/6792442当然,我要说明的是,这个模型仅仅是1个模型,它与大家实际工作中遇到的各式各样的情况未必都可以一一对应,但是大的方向和趋势应该是一致的。
相信大家都进过或见过理发店,一间或大或小的铺面,1个或几个理发师,几张理发用的椅子和供顾客等待的长条板凳。
在我们的这个理发店中,我们事先做了如下的假设:1. 理发店共有3名理发师;2. 每位理发师剪一个发的时间都是1小时;3. 我们顾客们都是很有时间观念的人而且非常挑剔,他们对于每次光顾理发店时所能容忍的等待时间+剪发时间是3小时,而且等待时间越长,顾客的满意度越低。
如果3个小时还不能剪完头发,我们的顾客会立马生气的走人。
通过上面的假设我们不难想象出下面的场景:1. 当理发店内只有1位顾客时,只需要有1名理发师为他提供服务,其他两名理发师可能继续等着,也可能会帮忙打打杂。
1小时后,这位顾客剪完头发出门走了。
那么在这1个小时里,整个理发店只服务了1位顾客,这位顾客花费在这次剪发的时间是1小时;2. 当理发店内同时有两位顾客时,就会同时有两名理发师在为顾客服务,另外1位发呆或者打杂帮忙。
仍然是1小时后,两位顾客剪完头发出门。
在这1小时里,理发店服务了两位顾客,这两位顾客花费在剪发的时间均为1小时;3. 很容易理解,当理发店内同时有三位顾客时,理发店可以在1小时内同时服务三位顾客,每位顾客花费在这次剪发的时间仍然是均为1小时;从上面几个场景中我们可以发现,在理发店同时服务的顾客数量从1位增加到3位的过程中,随着顾客数量的增多,理发店的整体工作效率在提高,但是每位顾客在理发店内所呆的时间并未延长。
当然,我们可以假设当只有1位顾客和2位顾客时,空闲的理发师可以帮忙打杂,使得其他理发师的工作效率提高,并使每位顾客的剪发时间小于1小时。
不过即使根据这个假设,虽然随着顾客数量的增多,每位顾客的服务时间有所延长,但是这个时间始终还被控制在顾客可接受的范围之内,并且顾客是不需要等待的。
模型测评方案分析报告1. 研究背景随着机器学习技术的迅速发展,越来越多的应用场景需要使用机器学习模型。
在模型训练完成后,如何对模型进行评估成为一个重要的问题。
目前常用的模型评估方法包括准确率、召回率、F1值等指标。
然而,这些指标无法全面评估模型的性能和泛化能力。
因此,为了更加全面地评估机器学习模型,本报告提出了一套模型测评方案,能够全面评估机器学习模型的性能和泛化能力。
2. 测评指标本报告提出了以下9个指标来评估机器学习模型的性能和泛化能力:2.1 准确率(Accuracy)准确率指模型正确分类的样本数量与总样本的数量之比。
准确率高表示模型在分类任务上的表现较好。
2.2 精准率(Precision)精准率指预测为正例(Positive)的样本中,真实为正例的比例。
精准率高表示模型预测为正例的样本有很大概率真的是正例。
2.3 召回率(Recall)召回率指真实为正例的样本中,被成功预测为正例的比例。
召回率高表示模型能够正确识别出真正的正例。
2.4 F1值F1值综合了精准率和召回率,是评价模型性能的综合指标。
F1值高表示模型对正例和负例的识别都很准确。
2.5 ROC曲线ROC曲线反映了分类模型在不同阈值下的性能。
ROC曲线越靠近左上角,表明模型的性能越好。
2.6 AUC值AUC值是ROC曲线下的面积,范围在0-1之间。
AUC值越接近1,表明模型的性能越好。
2.7 混淆矩阵混淆矩阵展示了模型在分类任务上的预测情况。
混淆矩阵可以用来评估模型在不同类别上的表现。
2.8 Kappa系数Kappa系数是衡量分类模型性能的一种指标。
Kappa系数的数值在0到1之间,值越大表示模型的性能越好。
理发店的销售收入预测1. 引言理发店是一个常见的服务行业,随着人们对外貌和形象的重视,理发店的需求也在不断增长。
对于理发店经营者来说,了解和预测销售收入是非常重要的,这可以帮助他们制定合理的经营策略和预算,提高经营效益。
本文将介绍如何通过分析历史数据和市场趋势,进行理发店销售收入的预测。
首先,我们将介绍数据的收集和准备过程。
然后,我们将选择合适的预测模型,并进行模型训练和评估。
最后,我们将根据模型的预测结果,给出一些建议和策略。
2. 数据收集与准备要进行销售收入的预测,首先需要收集相关的历史销售数据。
理发店的销售数据通常包括每天的销售额、客户数量、服务项目等信息。
可以通过理发店的销售记录或者POS系统导出的数据来获取这些信息。
收集到的数据需要进行清洗和整理,以便后续的分析和建模。
首先,需要检查数据是否存在缺失值,如果有,可以选择删除缺失值或者进行填充。
然后,需要将日期格式的数据转换为时间序列,这样可以更好地分析时间相关的趋势。
此外,还可以根据需要对数据进行归一化或者标准化处理。
3. 数据分析与特征工程在进行销售收入的预测之前,需要对数据进行分析和特征工程,以便提取有用的信息和特征。
可以通过统计分析、可视化等方法,对数据进行探索和理解。
首先,可以通过绘制销售额和时间的折线图,观察销售额的趋势和季节性变化。
这可以帮助我们发现销售额的周期性和趋势性。
其次,可以计算每天的平均销售额、最大销售额、最小销售额等统计指标,以及销售额的变化率等特征。
除了时间相关的特征,还可以考虑其他可能影响销售收入的因素。
例如,可以分析不同服务项目的销售额占比,评估不同服务项目的贡献度。
还可以考虑天气因素、假期因素等对销售收入的影响。
4. 模型选择与训练在进行销售收入的预测之前,需要选择合适的预测模型。
常见的预测模型包括时间序列模型、回归模型等。
对于时间序列数据,可以使用ARIMA模型、季节性ARIMA模型等进行预测。
这些模型可以捕捉到时间相关的趋势和季节性变化。
常用的性能测试方法和测试要点2008-12-16 13:58:04 / 个人分类:转载好东西常用的性能测试方法和测试要点1、明确用户的性能需求(显示的和隐式的),性能测试点,找出瓶颈1)用户直接需求的和使用过程中(行业经验)可能遇到的性能瓶颈点必须测试和分析到。
当然,客户不需要的,也没有必要去花时间和精力。
2)从中获取相应的性能测试参数,峰值和平均值。
3)客户的性能容忍度和系统所能承受的容忍度同样重要。
4)确认系统运行的最低硬件环境要求(虽然硬件便宜的多了,但客户能不能改造自己的环境还得客户说了算)5)如果可以的话,将系统的容错性做为性能测试的一部分进行测试2、测试对象和性能负载分布1)基本的3个对对像:C/S、B/S中的客户端和服务器,其中还有网络进行连接或中间件。
2)服务端可能分为数据端、业务端和服务容器。
3)跟据实际的测试结果合理的进行相应的性能负载分布。
3、负载、容量和压力测试逐一进行(如果需要)1)更多的情况下,性能测试中出现的问题是最初的设计时应存在的问题。
如果可能,建议对相应的性能提前做测试和优化。
2)够用就好,不是所有的系统都要进行性能测试,一切以客户需求和实际需要为准。
4、测试点1)CPU和内存使用(系统自身的原因)。
是否可以正常的使用和释放,是否存在内存溢出。
2)访问的速度(客户需求或是实际的应用要求说了算)3)网络。
网络传输速度,网络传输丢包率。
(找些工具,有免费的)4)服务器。
指令、服务应答响应时间,服务器对信息处理的时效性,服务器对峰值的处理(建议进行服务器优化或是进行服务负载均衡,有大量的文档对此进行描述)5)中间件。
中间件在信息传递中的处理性能及信息处理的正确性。
5、测试和监控数据1)均值下的持续运行(通过分析对整体的性能进行预测和评估)2)短时间的峰值运行(分析系统的处理能力)3)最低配置和最佳配置下的性能对比4)多用户。
同时访问,同时提交。
5)对4 中的数据进行记录和监控6、选择测试工具现有的测试工具太多了,不在一一列举。
性能测试模型评测标准及注意事项........... 错误!未定义书签。
一.测试前准备 (1)二.测试过程中的相关注意点: (2)三.常见问题排查: (3)四.测试模型搭建 (4)五.测试用例分析 (6)1.屏蔽房空口测试注意事项 (6)2.馈线性能测试项目 (7)3.室内线性性能测试 (8)4.室内角度测试 (9)5.室内覆盖ping包+信号强度 (10)6.抗干扰性能测试 (10)7.穿墙性能测试 (12)8.开阔地性能测试 (13)六.评判标准 (13)一.测试前准备硬件:被测设备、笔记本电脑、串口线+usb转串口线、poe适配器(电源适配器)网线(≥2条)、排插软件:主程序(备用)、配置、测试软件(ixchariot,wirelessmon,自动化吞吐软件)1二.测试过程中的相关注意点:1.被测设备带到外场测试之前,必须经过确认其硬件状况良好,软件版本符合测试要求。
确认方法,在屏蔽房搭建二层跑流模型观察期吞吐能否达到指标。
无重启、死机、断ping 的情况。
在串口下输入ruijie#show version命令查看软件版本信息2.笔记本电脑:2.1有线网口必须为千兆。
2.2无线网卡必须符合测试需求, intel6300无线网卡性能比atheros 938x性能低。
无线网卡属性- - 高级配置- -节电选项一定要去掉勾选。
否则无线网卡会进入节电状态达不到最大性能。
2.3测试系统采用win7 或windows xp都可。
但防火墙一定要关闭,否则无法通信。
2.4网卡参数设置是否正确(ht20,40)等2.5电脑电源节电是否调整成永不关机,否则会自动关机2.6网卡发射功率3.串口线+usb转串口线由于笔记本电脑无串口,需借助usb转串口线缆将被测设备的rj45口(console)转换成usb口笔记本电脑使用。
(Usb-console的驱动要预先装入)4.Poe适配器,用于给被测试设备供电。
注意有分为千兆和百兆两种连接速率的poe适配器。
模型测评报告总结模板下载1. 引言本次报告将对所评测的模型进行总结和分析,从模型的性能、可靠性、可解释性、可用性等多个维度进行评估和讨论。
2. 模型性能评估模型性能是模型测评的重要一环。
在此次测评中,我们使用了多种指标来衡量模型的表现,包括准确率、召回率、F1值等。
在准确率方面,该模型表现出色,达到了XX%。
召回率也达到了XX%,说明模型能够较好地找到真正的正例。
F1值达到了XX%,说明该模型的综合性能较为出色。
然而,在实际测试过程中,我们发现模型在处理某些特定情况下的表现还有待改进。
我们将在后续的研究和优化中努力解决这些问题。
3. 模型可靠性模型的可靠性评估是模型测评的关键内容之一。
在本次测评中,我们采用了多种方法和技术来评估模型的可靠性。
首先,我们进行了交叉验证实验,探究模型的泛化能力。
结果显示,模型在不同的数据集上都展现出了良好的性能一致性,说明该模型具有较高的可靠性。
其次,我们对模型进行了鲁棒性测试。
通过引入噪声和异常样本,我们发现模型能够较好地应对这些干扰,保持较高的性能。
这也加强了我们对模型可靠性的信心。
4. 模型可解释性模型的可解释性对于一些领域的应用非常重要,尤其是需要解释模型决策的情况下。
在本次测评中,我们对模型的可解释性进行了分析。
通过模型重要性分析,我们得到了每个特征对模型预测结果的贡献度。
这有助于我们理解模型是如何做出决策的,并可以为后续的调整和优化提供指导。
另外,我们还对模型的预测过程进行了可视化展示,使用户能够更直观地理解模型的决策逻辑和结果。
5. 模型可用性在模型测评过程中,我们不仅关注模型在理论上的性能和可靠性,还非常重视模型的实际可用性。
为了提高模型的可用性,我们进行了模型部署和性能测试。
通过部署到实际环境中,并应用于真实数据集的测试,我们验证了模型的可用性和稳定性。
在性能测试中,模型在处理一定规模的数据时仍能保持较高的效率,没有出现明显的性能下降。
这增强了我们对模型可用性的信心。
模型测试方法
模型测试方法是指在机器学习中,对训练好的模型进行测试以评估其性能的方法。
常见的模型测试方法包括:
1. 验证集测试:将训练数据集拆分成训练集和验证集,在训练过程中对模型进行验证,以评估模型的泛化能力。
2. 测试集测试:使用独立于训练数据集的测试数据集对模型进行测试,以评估模型的性能。
3. 交叉验证:通过将数据集分成K个子集,每次用其中一个子集来验证模型,剩余的K-1个子集用于训练模型,多次进行验证并取平均值,以评估模型的性能。
4. Bootstrap测试:通过在原数据集中采样多次得到新的数据集,并在每个得到的数据集上进行测试,以评估模型的性能。
5. Leave-One-Out测试:将一个样本作为测试数据,剩余的数据用于训练模型,依次用每个样本进行测试,以评估模型的性能。
需要根据具体的问题及数据集特点选取合适的模型测试方法进行模型性能评估。
美发技能鉴定练习题与答案一、单选题(共68题,每题1分,共68分)1.在电轧刀的铭牌上,标定的电压值有( )几种。
A、220V、24V、15VB、110V、36V、24VC、220V、110V、36VD、220V、36V、24V正确答案:D2.纯度是色彩的( ),颜色越鲜艳,其纯度就越高。
A、光亮程度B、干净程度C、纯净程度D、调和程度正确答案:B3.女式高层次长发的修剪,首先要具备模特条件,长发长度约在肩以下( )之间。
A、90~100mmB、80~90mmC、100~200mmD、70~80mm正确答案:C4.头发粗糙、发尾开叉、没有光泽、干而黄的受损发质,应( )进行焗油护理1次,以恢复受损的毛发。
A、2周B、3天C、每天D、1周正确答案:D5.男中长式发型推剪操作法基本上与( )。
A、寸发相同B、超短发相同C、短发相同D、长发相同正确答案:D6.万能杠是用胶皮制成的,( ),烫后头发有弹性、光泽。
A、有弹力B、随意C、轻便灵活D、柔软轻便正确答案:D7.12%双氧钠可漂浅( )毛发颜色。
A、6色度B、4色度C、3色度D、5色度正确答案:C8.吹波浪时,吹风口要随头发方向的变化而变化,不能( ),这样才能使头发丝纹不乱。
A、直吹B、逆向吹C、顺向吹D、侧向吹正确答案:B9.( )可分为三大领域,即家庭生活、社会公共生活和职业生活。
A、共产主义生活B、人类社会生活C、人类文化生活D、社会主义生活正确答案:B10.含溴酸钾、溴酸钠的中和剂,在头发上的停放时间为( )。
A、10minB、15minC、5minD、8min正确答案:A11.反三角形脸是前额宽,下颌较尖,给人以清瘦、( )的感觉。
A、朴实B、体弱C、灵敏D、健美正确答案:C12.颧骨突出,前额较窄,下颌部位较尖,给人以灵巧、清秀的感觉,此脸形是( )。
A、反三角形脸B、三角形脸C、菱形脸D、圆形脸正确答案:C13.按摩术在中国已有( )的历史。
LoadRunner 没有告诉你的之一LoadRunner中的90 %响应时间是什么意思?这个值在进行性能分析时有什么作用?本文争取用最简洁的文字来解答这个问题,并引申出描述性统计”方法在性能测试结果分析中的应用。
为什么要有90%用户响应时间?因为在评估一次测试的结果时,仅仅有平均事务响应时间是不够的。
为什么这么说?你可以试着想想,是否平均事务响应时间满足了性能需求就表示系统的性能已经满足了绝大多数用户的要求?假如有两组测试结果,响应时间分别是{1 , 3, 5, 10, 16}和{5 , 6, 7, 8, 9},它们的平均值都是7,你认为哪次测试的结果更理想?假如有一次测试,总共有100个请求被响应,其中最小响应时间为0.02 秒, 最大响应时间为110秒,平均事务响应时间为4.7 秒,你会不会想到最小和最大响应时间如此大的偏差是否会导致平均值本身并不可信?为了解答上面的疑问,我们先来看一张表:在上面这个表中包含了几个不同的列,其含义如下:CmdID测试时被请求的页面NUM 响应成功的请求数量MEAN所有成功的请求的响应时间的平均值STD DEV标准差(这个值的作用将在下一篇文章中重点介绍)MIN响应时间的最小值50 th(60/70/80/90/95 th) 如果把响应时间从小到大顺序排序,那么50%的请求的响应时间在这个范围之内。
后面的60/70/80/90/95 th 也是同样的含义MAX 响应时间的最大值我想看完了上面的这个表和各列的解释,不用多说大家也可以明白我的意思了。
我把结论性的东西整理一下:1. 90 %用户响应时间在LoadRunner中是可以设置的,你可以改为80% 或95%;2. 对于这个表,LoadRunner中是没有直接提供的,你可以把LR中的原始数据导出到Excel中,并使用Excel中的PERCENTILE S数很简单的算出不同百分比用户请求的响应时间分布情况;3. 从上面的表中来看,对于HomePage来说,平均事务响应时间(MEAN)只同70%用户响应时间相一致。
美发产品检测报告1. 简介本文将介绍一份关于美发产品的检测报告。
美发产品是指用于护理和美化头发的各种产品,包括洗发水、护发素、发蜡、染发剂等。
本次检测旨在评估这些产品的质量和安全性,以便消费者能够做出明智的购买决策。
2. 检测目标本次检测主要针对以下几个方面进行评估: - 成分分析:检测产品中的主要成分,包括洗净剂、护发成分、染发剂等。
- pH值测试:测量产品的酸碱性,判断其是否符合人体皮肤的酸碱平衡。
- 毒性评估:通过实验评估产品对皮肤和眼睛的刺激性。
- 物理性能测试:包括泡沫、洗净力、润湿性等方面的评估。
- 真实用户测试:邀请一些消费者试用这些产品并收集他们的反馈意见。
3. 方法和结果3.1 成分分析通过化学分析仪器,我们对每个产品的成分进行了详细的检测。
结果显示,这些产品的成分基本符合宣传中所述,没有发现明显的问题。
3.2 pH值测试我们使用pH测试纸对每个产品的酸碱性进行了测试。
结果显示,大多数产品的pH值在5-7之间,符合人体皮肤的酸碱平衡。
然而,也有个别产品的pH值较高,建议消费者注意选择。
3.3 毒性评估我们进行了实验来评估产品对皮肤和眼睛的刺激性。
结果显示,绝大多数产品对皮肤和眼睛的刺激性较小,不会对人体造成严重的伤害。
但仍有少数产品存在一定的刺激性,消费者在使用时需谨慎。
3.4 物理性能测试我们评估了产品的泡沫、洗净力、润湿性等方面的性能。
结果显示,大多数产品的泡沫丰富、洗净力强、润湿性好,能够有效清洁头发。
然而,也有个别产品在某些方面表现欠佳,消费者在选择时需根据个人需求作出决策。
3.5 真实用户测试我们邀请了一些消费者试用这些产品,并收集了他们的反馈意见。
绝大多数用户对产品的效果表示满意,并认为产品能够满足其需求。
少数用户对产品的气味和质地有所不满,建议生产商在后续改进中考虑这些反馈。
4. 结论根据对美发产品的全面检测,我们得出以下结论: - 大多数产品的成分符合标准,安全可靠。
顾客满意测评模型和方法指南1. 引言嘿,大家好!今天我们来聊聊顾客满意度这个话题。
说实话,谁不想知道自己的产品或服务有没有打动人心呢?不论你是经营小店的老板,还是大企业的高管,顾客的满意度就像一把金钥匙,能帮你打开成功的大门。
想想看,如果顾客对你服务不满意,那可真是像给自己挖了个坑,自己跳进去还不自知。
今天,我们就来探讨一下顾客满意测评的模型和方法,轻松搞定这件事儿,让你在商海中乘风破浪。
2. 顾客满意度的重要性2.1 为啥要关注顾客满意度?首先,咱得弄清楚,顾客满意度到底有多重要。
你有没有遇到过这样的情况:你花了心思准备了一道大餐,结果顾客却只吃了一口就摇头?那种心情,就像冬天的冰水一下子泼在你身上,冷得透心凉。
顾客满意度不高,直接影响口碑,生意也就跟着遭殃。
俗话说:“无米之炊”,顾客不满意,何谈生意兴隆呢?2.2 顾客满意度与忠诚度的关系再说,顾客满意度和忠诚度是绝对有关系的。
你想想,如果顾客对你的服务满意,下次他们就更有可能再来消费。
就像老朋友一样,大家都喜欢和让自己开心的人在一起。
研究显示,满意的顾客更容易推荐你的产品,这可是免费的广告呀!所以,提升顾客满意度,简直就是一箭双雕的好事。
3. 顾客满意测评的模型和方法3.1 常见的测评模型说到测评模型,首先不得不提的就是SERVQUAL模型。
这个模型可是被很多公司奉为圭臬。
它通过五个维度来测量顾客的期望和感知,包括可靠性、响应性、保证性、同理心和有形性。
简单来说,就是要让顾客觉得你的服务靠谱、及时、有保障、关心他们的需求,并且看上去也得体面。
每一项都是“顾客满意度”这道大菜的调味料,缺一不可。
3.2 收集反馈的方法那么,如何收集顾客的反馈呢?这里有几个简单又有效的方法,快来看看吧!首先,问卷调查是最经典的方式之一。
你可以通过电子邮件或者社交媒体发送调查问卷,问问顾客对你产品的看法。
别忘了,调查要简洁明了,让顾客愿意花时间填写。
其次,面对面的访谈也是个不错的主意。
模型打磨测评方案
背景
在3D建模和数字化设计领域中,模型打磨是一项重要的步骤,以保证模型表面光滑、无瑕疵,达到高质量的渲染效果。
因此,设计师
需要进行模型打磨的测评,来评估设计结果。
目标
本文旨在提出一种适用于模型打磨测评的方案,以帮助设计师在
制作精美模型的过程中提高效率和准确性。
测评方案
1.模型光滑性测评
模型光滑性是指模型表面的平滑程度,是模型打磨中很重要的一项。
设计师可以通过以下步骤来测评模型光滑性:
•检查模型表面,对于有明显凹凸不平、棱角、斜面等的地方,需要进行打磨。
•选择模型的一部分进行观察,以确定模型表面的光滑程度。
可以使用平面灯来照射模型,观察其表面有无明显影响,如皱纹、挤压等。
2.模型对称性测评
模型对称性是指模型左右对称,即左右两侧的形状相同。
如果模型对称性不好,会导致模型看起来不协调、不美观。
设计师可以通过以下步骤来测评模型对称性:
•将模型用中心线对半分割,观察两侧对称程度。
•如果发现两侧不对称,需要进行调整打磨。
3.模型细节测评
模型细节是指模型上的细微的雕刻或设计元素,它可以增加模型的逼真感和质感。
设计师可以通过以下步骤来测评模型细节:•观察模型的细节,如花纹、纹理、裂缝、凹槽等。
•如果发现细节不够清晰、不够逼真,需要进行打磨和调整,以让细节更加清晰、明显。
结论
模型打磨测评是制作3D建模和数字化设计的重要一环,设计师需要通过测评方案来评估模型质量,以达到更好的渲染效果。
本文提出了针对模型光滑性、对称性和细节方面的测评方案,希望能够为设计师提供一些帮助。
发型师客源测试及改进标准发型师的人际关系技巧和技术一样是成功的关键,如何建立人际关系,不能忽略的是首先给顾客留下好感,做做下面的测试,看一下你是不是一个受欢迎的发型师:职业感测试1、有顾客预约时,你都非常准时(是或否);2、你从来不在老顾客面前表现的很随便(是或否);3、你从来不在顾客面前嚼口香糖(是或否);4、你从来不在工作台上摆放个人物品(是或否);5、你不会在服务过程中处理私人事务或打私人电话(是或否);6、你会在给顾客的服务过程中始终全神贯注,不会与其他工作人员聊天(是或否)。
个人形象测试1、你每天或每两天洗一次头,以保证头发的清洁干爽(是或否);2、你的发型时尚、有品位,经常受到他人的称赞(是或否);3、在天气炎热的时候,你会使用味道清新的香水或止汗剂;4、你习惯在饭后刷牙或漱口(是或否);5、你的饮食健康,睡眠比较充分,以饱满的精神状态面对工作的每一天(是或否);6、你随时洗手和经常修理指甲(是或否);7、你的衣着干净、得体,并能体现你的个性(是或否)。
沟通技巧测试1、你充分了解顾客的需求和要达到的效果(是或否);2、你与顾客沟通时始终保持微笑和温和的目光(是或否);3、你非常尊重顾客的意见,对他们的见解常常给予赞赏(是或否);4、你很注意顾客的情绪,在顾客不想说话时及时闭上嘴巴(是或否);5、你通常不会对顾客的发型、头发或使用的产品等作出不好的评价(是或否)。
测试结果分析:是≥15,恭喜你,你是一个非常受顾客欢迎的发行师,你的服务素质很高,可以看出你对服务的热情,而且热情大方,亲和力强,很容易赢得顾客的好感,因此,拥有众多忠实顾客对你来说很容易;9≤是<15,在服务过程中,你给顾客留下的印象还不错,算个合格的发型师,但是要想给顾客留下深刻的印象还需要加把劲;5≤是<9,你给顾客留下的印象只能算马马虎虎,甚至有些方面还可能让顾客感到不舒服,就算你的技术不错,但你的顾客忠诚度也不会很高,比较容易流失,赶紧改进!是<5,很遗憾的通知你,你的服务确实不够专业,难免让注意细节的顾客很不愉快,要他下次光顾就很难了,你该好好反省一下了。
转载来自/gzh0222/article/details/6792442当然,我要说明的是,这个模型仅仅是1个模型,它与大家实际工作中遇到的各式各样的情况未必都可以一一对应,但是大的方向和趋势应该是一致的。
相信大家都进过或见过理发店,一间或大或小的铺面,1个或几个理发师,几张理发用的椅子和供顾客等待的长条板凳。
在我们的这个理发店中,我们事先做了如下的假设:1. 理发店共有3名理发师;2. 每位理发师剪一个发的时间都是1小时;3. 我们顾客们都是很有时间观念的人而且非常挑剔,他们对于每次光顾理发店时所能容忍的等待时间+剪发时间是3小时,而且等待时间越长,顾客的满意度越低。
如果3个小时还不能剪完头发,我们的顾客会立马生气的走人。
通过上面的假设我们不难想象出下面的场景:1. 当理发店内只有1位顾客时,只需要有1名理发师为他提供服务,其他两名理发师可能继续等着,也可能会帮忙打打杂。
1小时后,这位顾客剪完头发出门走了。
那么在这1个小时里,整个理发店只服务了1位顾客,这位顾客花费在这次剪发的时间是1小时;2. 当理发店内同时有两位顾客时,就会同时有两名理发师在为顾客服务,另外1位发呆或者打杂帮忙。
仍然是1小时后,两位顾客剪完头发出门。
在这1小时里,理发店服务了两位顾客,这两位顾客花费在剪发的时间均为1小时;3. 很容易理解,当理发店内同时有三位顾客时,理发店可以在1小时内同时服务三位顾客,每位顾客花费在这次剪发的时间仍然是均为1小时;从上面几个场景中我们可以发现,在理发店同时服务的顾客数量从1位增加到3位的过程中,随着顾客数量的增多,理发店的整体工作效率在提高,但是每位顾客在理发店内所呆的时间并未延长。
当然,我们可以假设当只有1位顾客和2位顾客时,空闲的理发师可以帮忙打杂,使得其他理发师的工作效率提高,并使每位顾客的剪发时间小于1小时。
不过即使根据这个假设,虽然随着顾客数量的增多,每位顾客的服务时间有所延长,但是这个时间始终还被控制在顾客可接受的范围之内,并且顾客是不需要等待的。
不过随着理发店的生意越来越好,顾客也越来越多,新的场景出现了。
假设有一次顾客A、B、C刚进理发店准备剪发,外面一推门又进来了顾客D、E、F。
因为A、B、C三位顾客先到,所以D、E、F三位只好坐在长板凳上等着。
1小时后,A、B、C三位剪完头发走了,他们每个人这次剪发所花费的时间均为1小时。
可是D、E、F三位就没有这么好运,因为他们要先等A、B、C三位剪完才能剪,所以他们每个人这次剪发所花费的时间均为2小时——包括等待1小时和剪发1小时。
通过上面这个场景我们可以发现,对于理发店来说,都是每小时服务三位顾客——第1个小时是A、B、C,第二个小时是D、E、F;但是对于顾客D、E、F来说,“响应时间”延长了。
如果你可以理解上面的这些场景,就可以继续往下看了。
在新的场景中,我们假设这次理发店里一次来了9位顾客,根据我们上面的场景,相信你不难推断,这9位顾客中有3位的“响应时间”为1小时,有3位的“响应时间”为2小时(等待1小时+剪发1小时),还有3位的“响应时间”为3小时(等待2小时+剪发1小时)——已经到达用户所能忍受的极限。
假如在把这个场景中的顾客数量改为10,那么我们已经可以断定,一定会有1位顾客因为“响应时间”过长而无法忍受,最终离开理发店走了。
我想并不需要特别说明,大家也一定可以把上面的这些场景跟性能测试挂上钩了。
如果你还是觉得比较抽象,继续看下面的这张图这张图中展示的是1个标准的软件性能模型。
在图中有三条曲线,分别表示资源的利用情况(Utilization,包括硬件资源和软件资源)、吞吐量(Throughput,这里是指每秒事务数)以及响应时间(Response Time)。
图中坐标轴的横轴从左到右表现了并发用户数(Nu mber of Concurrent Users)的不断增长。
在这张图中我们可以看到,最开始,随着并发用户数的增长,资源占用率和吞吐量会相应的增长,但是响应时间的变化不大;不过当并发用户数增长到一定程度后,资源占用达到饱和,吞吐量增长明显放缓甚至停止增长,而响应时间却进一步延长。
如果并发用户数继续增长,你会发现软硬件资源占用继续维持在饱和状态,但是吞吐量开始下降,响应时间明显的超出了用户可接受的范围,并且最终导致用户放弃了这次请求甚至离开。
根据这种性能表现,图中划分了三个区域,分别是Light Load(较轻的压力)、Heavy Load(较重的压力)和Buckle Zone(用户无法忍受并放弃请求)。
在Light Load和Heavy Load 两个区域交界处的并发用户数,我们称为“最佳并发用户数(The Optimum Nu mber of Concurrent Users)”,而Heavy Load和Buckle Zone两个区域交界处的并发用户数则称为“最大并发用户数(The Maxim um Number of Concurrent Users)”。
当系统的负载等于最佳并发用户数时,系统的整体效率最高,没有资源被浪费,用户也不需要等待;当系统负载处于最佳并发用户数和最大并发用户数之间时,系统可以继续工作,但是用户的等待时间延长,满意度开始降低,并且如果负载一直持续,将最终会导致有些用户无法忍受而放弃;而当系统负载大于最大并发用户数时,将注定会导致某些用户无法忍受超长的响应时间而放弃。
对应到我们上面理发店的例子,每小时3个顾客就是这个理发店的最佳并发用户数,而每小时9个顾客则是它的最大并发用户数。
当每小时都有3个顾客到来时,理发店的整体工作效率最高;而当每小时都有9个顾客到来时,前几个小时来的顾客还可以忍受,但是随着等待的顾客人数越来越多,等待时间越来越长,最终还是会有顾客无法忍受而离开。
同时,随着理发店里顾客人数的增多和理发师工作时间的延长,理发师会逐渐产生疲劳,还要多花一些时间来清理环境和维持秩序,这些因素将最终导致理发师的工作效率随着顾客人数的增多和工作的延长而逐渐的下降,到最后可能要1.5小时甚至2个小时才能剪完1个发了。
当然,如果一开始就有10个顾客到来,则注定有1位顾客剪不到头发了。
进一步理解“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”在上一节中,我们详细的描述了并发用户数同资源占用情况、吞吐量以及响应时间的关系,并且提到了两个新的概念——“最佳并发用户数(The Optimum Number of Concurrent Users)”和“最大并发用户数(The Maximum Number of Concurrent Users)”。
在这一节中,我们将对“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”的定义做更加清晰和明确的说明。
对于一个确定的被测系统来说,在某个具体的软硬件环境下,它的“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”都是客观存在。
以“最佳并发用户数”为例,假如一个系统的最佳并发用户数是50,那么一旦并发量超过这个值,系统的吞吐量和响应时间必然会“此消彼长”;如果系统负载长期大于这个数,必然会导致用户的满意度降低并最终达到一种无法忍受的地步。
所以我们应该保证最佳并发用户数要大于系统的平均负载。
要补充的一点是,当我们需要对一个系统长时间施加压力——例如连续加压3-5天,来验证系统的可靠性或者说稳定性时,我们所使用的并发用户数应该等于或小于“最佳并发用户数”——大家也可以结合上面的讨论想想这是为什么^_^而对于最大并发用户数的识别,需要考虑和鉴别一下以下两种情况:1. 当系统的负载达到最大并发用户数后,响应时间超过了用户可以忍受的最大限度——这个限度应该来源于性能需求,例如:在某个级别的负载下,系统的响应时间应该小于5秒。
这里容易疏忽的一点是,不要把顾客因为无法忍受而离开时店内的顾客数量作为理发店的“最大并发用户数”,因为这位顾客是在3小时前到达的,也就是说3小时前理发店内的顾客数量才是我们要找的“最大并发用户数”。
而且,这位顾客的离开只是一个开始,可能有会更多的顾客随后也因为无法忍受超长的等待时间而离开;2. 在响应时间还没有到达用户可忍受的最大限度前,有可能已经出现了用户请求的失败。
以理发店模型为例,如果理发店只能容纳6位顾客,那么当7位顾客同时来到理发店时,虽然我们可以知道所有顾客都能在可容忍的时间内剪完头发,但是因为理发店容量有限,最终只好有一位顾客打道回府,改天再来。
对于一个系统来说,我们应该确保系统的最大并发用户数要大于系统需要承受的峰值负载。
如果你已经理解了上面提到的全部的概念,我想你可以展开进一步的思考,回头看一下自己以往做过的性能测试,看看是否可以对以往的工作产生新的理解。
也欢迎大家在这里提出自己的心得或疑惑,继续讨论下去。
理发店模型的进一步扩展这一节中我会提到一些对理发店模型的扩展,当然,我依然是只讲述现实中的理发店的故事,至于如何将这些扩展同性能测试以及性能解决方案等方面关联起来,就留给大家继续思考了^_^扩展场景1:有些顾客已经是理发店的老顾客,他们和理发师已经非常熟悉,理发师可以不用花费太多时间沟通就知道这位顾客的想法。
并且理发师对这位顾客的脑袋的形状也很熟悉,所以可以更快的完成一次理发的工作。
扩展场景2:理发店并不是只有剪发一种业务,还提供了烫发染发之类的业务,那么当顾客提出新的要求时,理发师服务一位顾客的时间可能会超过标准的1小时。
而且这时如果要计算每位顾客的等待时间就变得复杂了很多,有些顾客的排队时间会比原来预计的延长,并最终导致他们因为无法忍受而离开。
扩展场景3:随着烫发和染发业务的增加,理发师们决定分工,两位专门剪发,一位专门负责烫发和染发。
扩展场景4:理发店的生意越来越好,理发师的数量和理发店的门面已经无法满足顾客的要求,于是理发店的老板决定在旁边再开一家店,并招聘一些工作能力更强的理发师。
扩展场景5:理发店的生意变得极为火爆了,两家店都无法满足顾客数量增长的需求,并且有些顾客开始反映到理发店的路途太远,到了以后又因为烫发和染发的人太多而等太久。
可是理发店的老板也明白烫发和染发的收入要远远高于剪发阿,于是他脑筋一转,决定继续改变策略,在附近的几个大型小区租用小的铺面开设分店,专职剪发业务;再在市区的繁华路段开设旗舰店,专门为烫发、染发的顾客,以及VIP顾客服务。
并增设800电话,当顾客想要剪发时,可以拨打这个电话,并由服务人员根据顾客的居住地点,将其指引到距离最近的一家分店去。
这篇文章就先写到这里了,希望大家在看完之后可以继续思考一下,也写出自己的心得体会或者新的想法,记下自己的不解和疑惑,让我们在不断的交流和讨论中走的更远^_^性能测试相关术语的英文书写方法(不断更新ing)——知道了这些术语在英文中的正确书写方法之后,可以通过Google 更加高效的获取到更多有用的资料。