开源AIOps数据中台搭建与 Python的作⽤用 丁来强 关于我 • ⼯工作10+年年，熟悉⼤大数据分析、ITOps、SecOps等领域 • 阿⾥里里云⽇日志服务上海海负责⼈人，之前在Splunk上海海 • ⾃自从2015年年，在4届PyCon上，累计分享7+不不同议题 • 云栖⼤大会或社区累计分享13+个⼤大数据系统或Python相关议题 往届视频与PPT ⽇日志服务钉钉群 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 • 缺少持续改进（运维⼈人员⼤大部分时间忙于救⽕火） • ⼈人员学习速度跟不不上业务增⻓长和问题出现的速度 基本概念 • AIOps = Artificial Intelligence for IT Operations • 组合⼤大数据 + 机器器学习 + 分析来帮助IT运维： 分析来帮助IT运维： • 发现、预测、修复问题 ⼤大数据 机器器学习 分析 Garner：AIOps对IT运维的改进 ⼤大数据促进平台融合 • 采集各种数据（以下各种⻆角⾊色都关⼼心）： • IT运维⼈人员、开发⼈人员、数据⼯工程师、 • 安全运维、合规审计⼈人员、商务分析师 • Garner预测未来5年年： • AIOps会从功能演变成平台并落地 • 到2022年年，40%企业会使⽤用AIOps

............................................................................................. 32 数据类型和变量 ............................................................................................. .......................................................................................... 376 访问数据库 ................................................................................................. SMTP 库，针对桌面环境的 GUI 库，在这些已有的代码库的基础上开发， 一个电子邮件客户端几天就能开发出来。 Python 就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、 GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（batteries included）”。用 Python 开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的 即可。 除了内置的库外，Python 还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供

项目组成 •IoT 项目组成 • 云 即云端，它负责真实世界数 据的存储、展示、分析，是物 联网的最上层，它是中枢和大 脑，也是连接人和物的纽带； • 管 即管道，它是物联网的网络 核心，一切数据和指令均靠管 道来传输，它是物联网的中间 层； • 端 即终端，它负责真实世界的 感知和控制，是物联网的最底 层。 典型 IoT 项目剖析 •典型 IoT 项目剖析 – 常用网络结构 共享单车： 智能家居系统 •典型 IoT 项目剖析 – 智能家居系统 – 技术栈 • 单片机程序开发 • 使用多种硬件接口 • 驱动各种外设 • 嵌入式Linux软件开发 • 使用多种硬件接口 • 驱动各种外设 • 数据库存储 • 网络通信 • Web程序开发 • 数据存储 • 数据可视化 Python 各个击破 IoT 技术栈 • MicroPython 开发 IoT 终端 • Python IoT 网关 • 构建Python环境：很多IC厂商的BSP已经对 Python有了很好的支持，若没有则自主移植 • 支持多种硬件接口： pyserail等，如果没有 通过C语言开发 • 支持多种数据库：sqlite、mysql…. • 支持多种网络库：requests、hbmqtt…. • 性能敏感的模块采用C/C++编写库，供 Python应用程序调用 •Python 各个击破 IoT

Python深度学习技术在医 疗领域的应用与前景 许振影 目录 CONTENTS Python的数据科学生态 深度学习在医疗领域应用实践 Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 Kdnuggets&Kaggle :Deep Learning Framework Power Scores 2018 深度学习 arXiv preprint arXiv:1909.00384, 2019. 机器视觉在医学领域应用 物理驱动 1898-1995 X光、超声、核磁共振 热成像、同位素成像 应用驱动 1990- 影像引导、治疗计划、 多序列核磁、靶向造影 数据驱动 2010- 通过人工智能技术在海量 数据中，挖掘有效信息、 优化诊断与治疗方法 肺结节处理案例-预处理 分割肺实质: 将CT图像中除肺部以外的无用信息剔除

内容简要介绍了如何使用 Django 实现一个数据库驱动的 Web 应用。 为了让您充分理解 Django 的工作原理，这份文档为您详细描述了相关的技术细节，不过这并不是 一份入门教程或者是参考文档（我们当然也为您准备了这些）。如果您想要马上开始一个项目，可以 从 实例教程（zh）开始入手，或者直接开始阅读详细的参考文档。 Django 无需数据库就可以使用，它提供了对象关系映射器（ORM）。通过此技术，你可以使用 。通过此技术，你可以使用 Python 代码来描述数据库结构。 数据模型语法提供了很多方法来描述你的数据，这解决了多年来在数据库模式中的难题。以下是一个 简明的例子： 1. # mysite/news/models.py 2. 3. from django.db import models 4. 5. class Reporter(models.Model): 6. full_name headline 然后，运行 Django 命令行工具来创建数据库表。 1. $ python manage.py migrate migrate 命令会查找所有可用的模型，如果数据库中没有与之对应的表，则会为其自动创建。 Django 也提供了其他更丰富的控制方式。 接下来，你就可以使用一套便捷而丰富的 Python API 用于访问你的数据。这些 API 是自动即时 创建的，你不用编写其他任何代码。

文本自动换行与填充 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 6.5 unicodedata --- Unicode 数据库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 6.6 stringprep --- 因特网字符串预处理 用于 GNU readline 的补全函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 7 二进制数据服务 163 7.1 struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 7.1.1 函数和异常 . . . . . . . . . . . 184 7.2.7 encodings.utf_8_sig --- 带 BOM 签名的 UTF-8 编解码器 . . . . . . . . . . . . . 184 8 数据类型 185 8.1 datetime --- 基本日期和时间类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

文本自动换行与填充 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 6.5 unicodedata --- Unicode 数据库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 6.6 stringprep --- 因特网字符串预处理 用于 GNU readline 的补全函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 7 二进制数据服务 163 7.1 struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 7.1.1 函数和异常 . . . . . . . . . . . 184 7.2.7 encodings.utf_8_sig --- 带 BOM 签名的 UTF-8 编解码器 . . . . . . . . . . . . . 184 8 数据类型 185 8.1 datetime --- 基本日期和时间类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

文本自动换行与填充 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 6.5 unicodedata --- Unicode 数据库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 6.6 stringprep --- 因特网字符串预处理 用于 GNU readline 的补全函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 7 二进制数据服务 167 7.1 struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 7.1.1 函数和异常 . . . . . . . . . . . 188 7.2.7 encodings.utf_8_sig --- 带 BOM 签名的 UTF-8 编解码器 . . . . . . . . . . . . . 189 8 数据类型 191 8.1 datetime --- 基本日期和时间类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191

文本自动换行与填充 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 6.5 unicodedata --- Unicode 数据库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 6.6 stringprep --- 因特网字符串预处理 用于 GNU readline 的补全函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 7 二进制数据服务 165 7.1 struct --- 将字节串解读为打包的二进制数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 7.1.1 函数和异常 . . . . . . . . . . . 186 7.2.7 encodings.utf_8_sig --- 带 BOM 签名的 UTF-8 编解码器 . . . . . . . . . . . . . 187 8 数据类型 189 8.1 datetime --- 基本日期和时间类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189

引入状态机，在稳定状态中判断 - “高内聚，低耦合” - 判断数据的时效性 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 · 产品价值 Python赋能智慧物流 2-系统/模型实现 应 用 层 驱 动 层 硬 件 层 雷达驱动 RGBD 驱动 RGBD 驱动 播报器 驱动 二维码 驱动 超声波 驱动 MCU1驱动 MCU2驱动 x86 导航雷达 避障雷达 RGBD视觉 MCU1