1 难忘的经历 相信很多运维人都有过这样的经历： 监控系统某个指标超过阈值，触发告警。大半夜里，你被紧急召唤。半睁着眼，你满脸疑惑：“系统真出问题了吗，还是仅仅需要调整下告警？...忙了半天，你还没确认这个告警是来自于系统的问题，但也意识到，从海量数据中寻找线索时，时间正在流逝。你必须尽快定位告警的原因，并祈祷系统稳定运行。...，可以让团队成员快速地诊断和修复问题；因为在系统告警的紧急情况下，每一秒都至关重要！...Slack 中的 Telltale 通知示例 在系统出现问题时，掌握准确的信息至关重要。...8 持续优化 在复杂的系统中，运行微服务非常具有挑战性。Telltale 的智能监控和告警功能可以帮助我们运维人员提高系统可用性、降低运维人员的劳动强度并减少工作人员大半夜被叫醒的频率。
要增加准确度，所以可以多次生成中心词和上下文进行训练，然后取平均值，也就是函数 word2vec_sgd_wrapper 做的事情。...wordVectors, 0.3, 40000, None, True, PRINT_EVERY=10) 关于 word2vec 之前有写过一篇 word2vec 模型思想和代码实现，想了解详细原理和具体怎样实现的童鞋可以去这个这里看...怎样做情感分析 Day 5. CS224d－Day 5: RNN快速入门 Day 6. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 Day 7.
二、在自己能圈内的自己做，在能力圈外的找专业的人做。找不到就做指数投资。 影响个股涨跌的因素太多了。可能行业趋势看对了，但是管理层有问题。我觉得普通人想弄清楚一个公司的实际情况，所以不如简单点。...让专业的人做专业的事。 三、股票市场短期是投票机，长期是称重机。 短期的涨跌其实都是幻觉，你买的份额依然是那么多，你又不卖，涨跌对你来说只是数字变动的意义。股价最终会回归到公司创造的价值。
引出四个维度 工作快十五年了，从十年前开始经常会有新项目，需要从头开始做方案和设计。做技术选型很少成为我的难题。不是因为这方面我多有方法，而通常是很少有选择。...在做技术选型的场景下基本有以下四个维度： 维度一 从系统构成上有两种： 第一种，有之前的老系统，需要重构 第二种，从零开始建的服务 维度二 从稳定性要求上有三种： 第一种，现在没有什么业务量，将来估计也不会有什么增长...做这种项目需要做好调研，包含业界调研和公司调研。业界的同类产品是怎么做的，有哪些缺点和优点。...重构老系统现在没有什么业务量，将来估计也不会有什么增长 建议放弃重构！ 重构老系统现在没有什么业务量，将来对稳定性要求很高 参考从零开始项目现在没有什么业务量，现在或者将来对稳定性要求很高的方法。...重构老系统，现在对稳定性要求很高 建议选型尽量和之前保持一致，以便于和之前的逻辑尽量一致。避免踩到特殊需求导致的特殊逻辑等坑。
在做系统时，我们常常因为使用该系统或软件的用户不同，要给到不同角色不同的模块权限控制。那前端是怎样做权限控制的？下面我将为你提供一些实际操作的例子，帮助你更具体地理解如何实施系统权限控制。...例子1：基于角色的访问控制（RBAC） 场景：一个简单的企业资源规划（ERP）系统，包含员工、经理和行政人员三种角色。 步骤： 1.定义角色： 员工：可以查看自己的信息和基本任务。...行政人员：可以查看所有信息、配置系统设置。 2.设计数据库： users 表：存储用户信息。 roles 表：存储角色信息。...对于敏感操作（如删除用户、修改系统设置等），要特别小心，确保只有具有明确权限的用户才能执行。 定期审查和更新权限设置，以适应业务的发展和变化。...这些例子提供了权限控制的一些基本操作和方法，但具体的实现方式会根据你的系统架构、技术栈和业务需求而有所不同。希望这些例子能为你提供一些启发和参考。
在今年九月份学完微服务（再次之前的学习也都跟小组伙伴合作写了对应项目），紧接着去开始微服务做项目，黑马点评（大一暑假学习了 redis 的基础，大二开学跟着完成了 redis 的实战），谷粒学院（在校完成的...当然本学习有几个专业课（操作系统，计组，前端网页设计），打好基础对后续工作也很有利。...你是怎么做 MySQL 数据备份的？
关于移动端网站优化的问题，很多用户都会咨询用哪种架构做移动站。不少SEOer貌似对独立移动站，也就是单独的m.domain.com站有不小的执念，认为独立移动站才是效果最好的。...现在排名靠前的m.站居多，很可能这些站绝大部分是老站（所以才排名能力高嘛），而几乎所有老站当初开始做移动SEO时都是从m站入手的，不到万不得已，这些使用m站的老站不会去改为响应式设计，因为改动太大了，冒险...但这不说明一个新站就要学着做m站啊。
围棋是在19*19的棋盘上选择，如果是国内A股市场，那投资组合是在2800多只股票上做选择。围棋胜负在于最终盘面优势，投资则在意周期最终收益。 ?...“需要三千万局自我对局”[6]那意味着3000万次系统回朔测试Back Test，以优化估值网络。 至此，我们就得到战无不胜的投资版AlphaGo系统。...田渊栋博士文章中还说到“他们完全没有做任何局部死活/对杀分析，纯粹是用暴力训练法训练出一个相当不错的估值网络。这在一定程度上说明深度卷积网络（DCNN）有自动将问题分解成子问题，并分别解决的能力。”...虽然现在AlphaGo系统做的还是人类算法的模拟仿真。 但想想也不用太担心，围棋的规则是固定的，但金融的规则可不是固定的。...还好我们还有杀手锏，如熔断机制，很轻松就可以碾压AlphaGo系统，让其做的所有训练无效。另外如何界定数据边界，信息收集成本等问题，都可以让我们不用太担心投资版AlphaGo系统。
要增加准确度，所以可以多次生成中心词和上下文进行训练，然后取平均值，也就是函数 word2vec_sgd_wrapper 做的事情。
那么，到底活动监控该怎么做呢？就拿上个月我司刚做过的一个小活动举个例子吧。这个活动是一个很简单的全民派福利活动。...于是负责运营的妹纸做的汇报也很简单： 5月11日：28万人参加 5月12日：12万人参加 5月13日：8万人参加 …… 像小鸡啄米一样，一个字一个字的嘣，然后当场被领导批了：进度不是这么报的！...因此，做运营进度监控，第一条就是：与目标做对比，发现问题。 活动的总目标是100万人参加，50万人用券消费。那么是不是就直接拿现在的数据，和这个100万/50万对比呢？...因此，做运营进度监控， 第二条是：分解目标，树立标准。 理论上最简单的分解方法，就是100/22=4.5万。每天参加4.5万人就算达标。...仿照4月份走势，做5月的目标拆解如下： image.png 用同样的方法，可以拆解用券人数目标。有趣的是，用券人数走势和领券人数走势并不一致，在月底有明显高峰。
一般来说要达到压测目标的预估值 3、压测准备 压测机：准备好压测机群，用于发送请求 服务器：由于压测流量会较高，所以需要提前准备服务器集群，用于承接流量或扩容使用 数据准备：准备用于压测的数据，一般来说要和真实数据做区分...达到预期目标：达到预期目标，一般可以认为压测通过 未达到预期目标：如因各方面原因（资源、预算等）未达预期目标，需要产品经理和研发经理对压测结果确认 7、发送压测报告 如何写一份好的压测报告，可以参考这里 如何做一份精致的性能测试报告...工具：压测常用的工具有loadrunner和jmeter（文末有学习视频） Jmeter 是一款使用Java开发的，开源免费的测试工具， 主要用来做性能测试，JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载...LoadRunner 是一种预测系统行为和性能的负载测试工具。通过以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题。
一、查看系统版本和核心版本 1 登陆CentOS，启动终端。 2 登陆root帐户，输入 cat /etc/redhat-release，即可显示系统版本。...其中，从左到右各列的内容依次是： 文件系统、总大小、已使用大小、剩余大小、使用率、挂载点。 2 输入du -sh，则可以查看当前文件夹所占空间。它的功能等同于 du . -sh。...END 三、查看安装的软件包 输入 cat -n /root/install.log，可显示系统安装时所安装的软件包列表。
JSON 格式采用键值对的方式表达信息。它的值可以是对象、数组、字符串、整数、浮点数、布尔型或空值。下面是一个 JSON 数据的例子：
PMF阶段先做重，再做轻。 在PMF阶段，整体的原则是先做重，再做轻。...如果一款软件没有解决用户核心的痛点，用户只是基于老板自上而下的要求在痛苦的使用系统，笔者认为是比较失败的，或者说这样的产品很难有很强大的生命力。
本文深入浅出介绍了怎样用深度学习做语音识别。 语音识别正在进入我们日常生活的方方面面。语音识别技术内置在我们的手机、游戏机和智能手表中，它甚至能将我们的整个家庭智能化。...让我们一起来了解怎样用深度学习做语音识别。 机器学习并不总是黑盒 如果你对神经机器翻译的工作机制已经有所了解，你可能会想到，我们可以简单地将声音作为输入喂进神经网络，然后训练网络产生文本： ?...上图是使用深度学习做语音识别的最佳机制，但我们目前还没有达到这一步。 一个很大的问题是语速不同。某些人说“hello!”...怎样将声波转换为数字呢？让我们使用“Hello”这个声音片段作为例子： ? “Hello”的声波 声波是一维的。每个时刻的声波只有一个单一的值，这个值的大小基于波的高度。...语音识别系统(用美式英语数据训练)基本上永远不会产生“hullo”的转录。只是这是可能性很低的情况，不管你说“hullo”时多么强调‘U’的发音，系统总是会认为你在说“hello”。
根据系统发生学的比较结果，研究者推测此次的埃博拉病毒的源头则可以追溯到1976年的那次大爆发。此次爆发的埃博拉病毒可能是由中非地区的病毒在过去10年间分支出来，并经由动物宿主传播的。
直接在应用中硬编码实现是很繁琐的，Java 这些常用的应用开发语言很不擅长做这类事，和 SQL 比，简洁性差得很远。...这样，不需要事先定义元数据做映射，直接使用数据源本身提供的方法来访问数据，然后封装成这两种数据对象之一即可。这样可以保留数据源的特点，充分利用其存储和计算能力。...当然更不需要先把数据做“某种”入库动作，实时访问就可以。这两种数据对象就是多样性数据源访问接口共有的能力，而逻辑数仓采用的映射数据表方法并没有正确抽象出多样性数据源的公共特征，适用面要窄很多。
Zabbix架构 在讲Zabbix优化之前，先来看看Zabbix Server 的逻辑架构图： 对于上图中，架构组件的描述： Zabbix进程 Self-Monitoring：用于收集Zabbix系统内部的监控信息...syncer：用于写历史数据表的进程； Escalator：用于处理Action中的步骤的进程； Housekeeper：用于清理过期的历史数据的进程； Db watchdog：用于监视Zabbix系统的数据库状态...StartIPMIPollers=10 StartTrappers=20 StartDBSyncers=8 值得注意的是，当Zabbix的Pollers数量过多时（超过limit默认值1024），需要对系统的...nofile 65536 * hard nproc 65536 * soft nproc 65536 Zabbix In-Memory Cache参数优化（以下值仅做参考
实际上，号称「美版知乎」的 Quora 也已经大量引入了机器学习技术，而 Quora 的工程师们则喜欢把自己研究机器学习、产出技术方案的过程戏称为「炼丹」，如今他们也想对外分享他们的经验和成果，开始做一系列...日前，他们发出了该系列博客的第一篇——《使用 Alchemy 做特征工程》（「Feature Engineering at Quora with Alchemy」），作者为 Quora 的两位工程师 Kornél...这意味着，我们需要不断增加知识的采集，并对知识进行评估，还要知道怎样高效地对它们进行排序和分类。...这样做的原因在于： C++ 是一个低水平的编程语言，它通常可以比用 Python 写的应用程序运行得更快。...使用 Alchemy 还让我们能够继续维护以前耗费过多时间去维护的离线系统（其中的一些离线系统已经被我们在线迁移了）。总的来说，我们已经能够看到，工程师可以更频繁地启动特征并迭代他们的模型。
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