前言不饱和量化方式的量化范围大，但是可能浪费一些低比特的表示空间从而导致量化精度低 饱和量化方式虽然充分利用低比特表示空间，但是会舍弃一些量化范围。1. 动态范围的常用计算方法动态范围(Dynamic Range)指的是输入数据中数值的范围，计算动态范围是为了确定量化时，输入数据中哪些数据需要用于量化。个人理解:考虑到输入数据可能存在数据分布不均，即有些数据偏离过大。而过大的偏离值，会影响求得的s
海量数据处理与挖掘1 Hadoop海量数据实现原理1.1 单点结构单点结构：也就是一台计算机，对于大数据，高并发来讲，我们所用的计算机的性能是远远不够的。而且单台及计算机对于我们数据来讲也是十分不安全的，当我们计算机发生损坏时，我们的数据就全都没有了，在我们做一些练习时可以使用，在真正的业务中是无法使用的。1.2 集群架构以及面临的问题1.2.1 集群架构集群技术是一种较新的技术，通过集群技术，可
在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固
定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就
必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值进行分割。
本文的介绍几种主要的图像分割方法，并给出自动阈值分割的源代码
图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一
## 动态阈值机器学习算法实现流程
在教会刚入行的小白如何实现动态阈值机器学习算法之前，我们首先需要了解整个流程。下面的流程图展示了动态阈值机器学习算法的实现过程。
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备数据
A(收集数据)
B(数据预处理)
C(特征工程)
D(划分训练集和测试集)
原创
2023-09-10 11:22:22
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要入门，可以先看一下Linux运维人的入门流程。1、假如你从来接触过Linux的话，首先要做的就找一本指导书来学习。现在公认的Linux的入门书籍是“鸟哥的私房菜”，讲的很全面，鸟哥的私房菜一共分为两部，一部是基础篇，一部是服务器篇。“鸟哥的私房菜
”讲的很全面，可能会包括一些已经过时的知识点，但是这本书是入门Linux必备。2、学习Linux的时候，或者学习其他网络知识的时候最重要的就是
一、何为智能运维 ？生产设备/装备是工业的重要生产工具，其可靠性、性能对工业生产有重大影响。随着工业大数据推进，设备的智能运维被定义为一个重要的应用领域。但何为智能运维？目前还没有一个明确的定义，但有不少提法，我们将其初略归纳为4种模式：智能决策，如预测性维修、故障诊断等PHM、运维运作优化；智能装备，将云端分析结果直接作用到端(如传感器偏差矫正)；新业务模式，如共享备件库存等；结合其他新兴技术的
AIOps智能IT运维通过使用人工智能和自动化来改变IT运营。AIOps的实施减少了人与人之间的互动，从而使IT运营更快、更少出错。AIOps使用数据科学和机器学习，为IT运营团队提供对影响系统性能或可用性问题的实时洞察力。 IT运营包括大量的重复性任务，如监控、持续集成、部署和交付。通过训练大量的历史和预测数据，AIOps可以提高这类任务的速度、效率和准确性，而无需人工干预。那么，AIOps智能
21 世纪的今天，我们已经离不开各式各样的游戏，网站和软件。这些服务的背后，是一个又一个
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2022-05-31 13:36:19
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AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)：智能运维前言AIOps也就是Artificial Intelligence for IT Operations,智能化运维；这是一种运营趋势，可以很大的提高运营的能力，实现更高的价值；朝着把平凡的项目实现智能运维的目标出发吧业务运维发展趋势提升IT基础架构运营能力基于大数据分析的思路，在IT领域运用大
对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。1. 阈值需要满足的条件在软阈值化
## 机器学习 可变阈值实现流程
在机器学习中，可变阈值是一种常见的技术，它可以根据数据的特征动态调整分类器的阈值，从而提高模型的性能。下面我将介绍实现可变阈值的步骤，并给出相应的代码示例。
### 步骤一：准备数据
在实现可变阈值之前，我们首先需要准备一些数据来训练我们的模型。数据可以是任何形式的，但是一般情况下我们会使用标注好的数据集。在这个示例中，我们使用一个二分类的数据集，包含了一些
原创
2023-07-19 20:00:13
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IT运维管理之自动化运维篇 何谓自动化运维，即在最少的人工干预下，结合运用脚本与第三方工具，保证业务系统7*24小时高效稳定运行。这应该是所有业务系统运维终极目标。 按照运维的发展成熟度来看，运维大致可分为三个阶段： (一)
、依靠纯手工，重复的进行软件的部署与运维； (二)
、通过编写脚本，方便的进行软件的部署与运维； (三)
前言尽管在前面的介绍中我们似乎已经实现了图像的阈值处理，但事实并非如此，因为在图像处理时依然会遇到之前的方法无法解决的阈值处理问题。这里简单介绍两种改进图像阈值处理的方法，分别是基于局部统计的可变阈值处理和使用移动平均的图像阈值处理。 一、基于局部统计的可变阈值处理在前面的全局阈值处理中我们曾经使用过一幅酵母细胞的图像进行阈值处理，实际上在那幅图像中共有三个比较明显的灰度级，
“我的电脑又死机了，能帮我瞅一眼吗？”“我的笔记本怎么连接打印机啊？”“为什么一大早，网络就不能访问了？”……你是不是也曾经这样向网管员抱怨过？长期以来，IT运维人员在企业中扮演着“救火队员”的角色，平时不显山露水，而一旦出现网络或系统运行故障，运维人员就成“香饽饽”，到处都是他们忙碌的身影。IT运维这活儿确实不好干，不仅费脑力更费体力。我们不禁要问：IT运维工具那么多，人工智能也已经铺天盖地，为
AIOps 自从 Gartner 于2016年提出至今已有一段时间，虽然在顶级互联网及电信企业，已有较多落地，但至今仍无基于生产实践的理论体系及实施指南。AIOps，即 Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维，将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。从
本次博客会介绍智能运维的相关技术。 服务器运维，已经从人工运维走向自动化、智能化，因此，了解并掌握智能运维技术，是未来运维工作的重要基础。服务器运维体系的演变趋势随着ICT系统的规模不断扩大，设备的分散部署，业务承载量的不断上升，导致设备故障率不断变高，企业在ICT运维管理方面的投入，从人力、时间、资金上呈明显上升趋势，华为硬件的运维开发新特性，全力围绕自动化、智能化运行，如下图所示是服务器运维体
当时使用sigmoid时，如果确定分类的阈值呢？（使用sigmoid的多分类或者softmax的2分类，其实2分类的softmax就是sigmoid没区别）一般我们喜欢使用0.5这个默认的值。但是如果有更好的阈值使得结果更好，那该如何处理呢。。。可以使用ROC，如下例子所示，排好序的阈值以对应的10个阈值进行划分，得到对应的统计值。根据你能接受的假阳性率FPR和召回率TPR来确定对应的点位，再根据
作者：南非蚂蚁 运维是一个融合多学科(网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等)的综合性技术岗位，从最初的网络管理（网管）发展到现在的系统运维工程师、网络运维工程师、安全运维工程师、运维开发工程师等，可以看出，运维的分工一直在细化，并且对综合技能要求越来越高，可以看出，未来运维的发展趋势是高、精、尖，高表示高度，精表示精通，尖表示尖端，也就是运维职场一定要站在一定的技术高度，在多个技术领
在智能化、智能化时代，IT从手工制作到完全自动化，从传统的运维流程管理到智能化。“运维智能”这将是行业的发展趋势。 目前，许多用户机房选择传统运维模式、日常运维服务、检查维护工作需要手工记录和报告，检查质量难以保证，特别是随着现代信息技术的发展，传统运维模式越来越不能满足机房的管理需求，更不符合公司未来智能、智能、移动办公的发展趋势。 为了适应运维的发展趋势，聚焦公司的业务场景，云呐提出了
智能运维,即AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations），是将人工智能的能力与运维相结合，通过机器学习的方法来提升运维效率。在传统的自动化运维体系中，重复性运维工作的人力成本和效率问题得到了有效解决。但在复杂场景下的故障处理、变更管理、容量管理、服务资源过程中，仍需要人来掌控决策的过程，这阻碍了运维效率的进一步提升。而AI方法的引入，使得机器能够
