开源⽅方案与Python作⽤用 1 关于AIOps 根据Gartner的报告，AIOps将在未来5-10年年落地开花，并集中统⼀一 各种Ops平台 IT运维的⽬目标/KPI 1 2 3 IT运维的挑战 • 复杂度越来越⾼高： • 架构演变：SaaS、多云、容器器、微服务等 • 数据孤岛越来越多：⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） • 成本越来越⾼高： • 业务中断成本 • AIOps系统（常规层次） AIOps系统架构 • 场景应⽤用 • 智能监测系统 • ⾃自动化系统 • ⼯工单知识库 • 数据湖 • 监控⽣生态系统 • 数据源 数据的摄取挑战 • 各种来源： • SaaS、多云、容器器、微服务、主机、应⽤用等 • 各种数据样式： • Log、Tracking、Event；Metrics、IoT data；⽹网络数据； • 基于模式识别正常⾏行行为与异常⾏行行为。 根因判断 修剪⽹网络并提供有效问题的关系链接。 规范性建议 对问题进⾏行行分类，并基于过去⽅方案提供有效建议。 拓拓扑 提供拓拓扑能⼒力力强化上下⽂文与前述的准确度 算法落地的直接挑战 • 数据不不全，质量量⽋欠佳 • 团队缺少懂的⼈人 • ⼯工具不不好⽤用 • ⼯工程化不不易易 算法落地的趋势 • ⾼高薪机会让更更多⼈人⼈人员会进去这个领域 • 框架使得学习⻔门槛降低：不不需要博⼠士就能做

章：模板 第 4 章：静态文件 第 5 章：数据库 第 6 章：模板优化 第 7 章：表单 第 8 章：用户认证 第 9 章：测试 第 10 章：组织你的代码 第 11 章：部署上线 小挑战 后记 2 Flask 入门教程 这是一本 Flask 入门教程，提供了入门 Flask 所需的最少信息，你可以跟随本书自 己动手开发一个简单的 Watchlist 程序。本书主页为 http://helloflask 章：模板 第 4 章：静态文件 第 5 章：数据库 第 6 章：模板优化 第 7 章：表单 第 8 章：用户认证 第 9 章：测试 第 10 章：组织你的代码 第 11 章：部署上线 小挑战 后记 版权信息 书名：Flask 入门教程 副书名：使用 Python 和 Flask 开发你的第一个 Web 程序 作者：李辉 简介 3 版本：1.0 发布时间：2019.2.1 的程 序。虽然本书即将接近尾声，但你的学习之路才刚刚开始，因为本书只是介绍了 Flask 入门所需的基础知识，你还需要进一步学习。在后记中，你可以看到进一步 学习的推荐读物。 接下来，有一个挑战在等着你。 进阶提示 第 11 章：部署上线 123 因为 PythonAnywhere 支持在线管理文件、编辑代码、执行命令，你可以在学 习编程的过程中使用它来在线开发 Web 程序。

GPT 时代，你还不知道怎么自动生 成用例？ ◆作者：刘晓佳 Rachel 从 ChatGPT 问世的一刻，便引来了无数人的关注。各行各业似乎都受到了不少冲击。 尤其队员程序员来说，有了不小的挑战——毕竟，谁能赢过拥有巨大容量知识库的智脑 呢？！解放生产力？失业？从此成了绕不开的话题。 程序员尚且如此，对于测试人员来说，GPT 也成了一道门槛和一道台阶。但是，除 了恐惧，我们可以利用 GPT 尽量减少这部分耗费，将更多的时间精力专注于业务逻辑等方面更好地去提升测试质 量？本文基于此进行了探索，提出了一种长链路业务测试数据快速构造方法，并将该方 法应用于信贷领域多个场景，取得了良好成效。 二、背景与挑战 当前信贷领域长链路业务测试主要有三方面特点：一是业务链路长，随着信贷业务 不断迭代，业务场景一般涉及多个业务模块，整体业务流程长；二是信贷业务复杂度高， 业务形态的不同会有不同的触发方式，业

Azure网站：https://azure.microsoft.com/zh-cn/ Azure行业解决方案 Azure 解决方案提供相关产品、服务和第三方应用程序，满足各种需求，帮助成功应对商业挑战。 如何用Azure完成机器学习 Azure机器学习 进入Azure服务页面 ：https://portal.azure.com/#home Azure机器学习 通过点击“所有服务”，我们可以看到Azure可提供的服务非常多

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强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 复习题目，通常在进行 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知

的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在受挫中步步退缩。通读教 材书籍也是常用方法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、应付笔面试已经占用大部分精力，厚 重的书本也因此成为巨大的挑战。 如果你也有上述烦恼，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对于该问题给出的答案，虽然不一定正确，但至 少代表一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知识地