应⽤用层性能监控 应⽤用层 ⽇日志 指标监控 prometheus + grafana + thanos elastic stack, TICK stack, Open Telemetry Zabbix, statsd, collectd Nagios, fluentd ⼏几个监控⽅方案作为中台的能⼒力力⽐比较 ⽅方案⽐比较 Prometheus Stack Elastic Stask TICK 不不⽀支持外Join、窗⼝口等 其他OLAP选择: Clickhouse • 性能优越： • 10亿+条规模⽐比商业软件快5倍 • ⽐比MySQL快⼏几百倍 • 稳定可靠，⾮非Hadoop体系， • 类SQL功能 • 缺点： • 聚合结果要在⼀一台机器器内存内 • 缺少完整更更新删除操作 • ⽀支持操作系统有限 ⼤大数据⽅方案开源全景图（部分）与Python作⽤用

Mesos、swarm •服务注册与发现：Zookeeper、etcd、Consul •脚本语言：python、ruby、shell •日志管理：ELK、Logentries •系统监控：zabbix、prometheus 前东家关于Devops的一些实践 Devops传统方式下构建示例 Devops发布流程需要考虑几个问题 1、发布什么应用，发布到哪里（CMDB） 2、发布人员是否有权限（RBAC） 'unreachable': True}}} 监控系统二次开发 Zabbix api 二次开发 https://blog.51cto.com/xiaoluoge/1827151 #coding:utf-8 import time from zabbix_client import ZabbixServerProxy class Zabbix(): def __init__(self,url): self login(user="Admin", password="zabbix") ############## 查询组所有组获取组id ############### def get_hostgroup(self): data = { "output":['groupid','name'] } ret = self.zb.hostgroup.get(**data) return ret Zabbix api 开发的机柜告警平台

语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python <-

语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python <- tools

语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用： 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ ➢ 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 ➢ 本次题目的主要内容 ➢ Python <- tools

recv(100) if data: print(str(data, 'utf8'), end='') else: break s.close() 4 物联网全栈开发 介绍物联网开发体系的Python实现 物联网开发体系 THANK YOU 微信: zikr1981

Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知识地 图”，带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信你可以 更加得心应手地刷题与阅读文献，逐步搭建起完整的知识体系。 书内的代码配有可一键运行的源文件，托管在 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的展示 效果有限，可前往 hello‑algo.com 网页版获得更好的阅读体验。 有少量刷题，对数据结构与算法有朦胧的理解，在 会与不会之间反复横跳，那么这本书就是为你而写！ 如果您是「算法老手」，已经积累一定刷题量，接触过大多数题型，那么本书可以帮助你回顾与梳理算法知识 体系，仓库源代码可以被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 如果您是「算法大佬」，希望可以得到你的宝贵意见建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 的困扰点，但这是很正常的，请不要担心。学习中 有一种概念叫“周期性回顾”，同一道题隔段时间做一次，在重复 3 轮以上后，往往就能牢记于心了。 3. 搭建知识体系。在学习方面，可以阅读算法专栏文章、解题框架、算法教材，不断地丰富知识体系。在 刷题方面，可以开始采用进阶刷题方案，例如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关刷题心得可以 在各个社区中找到。 作为一本入门教程，本书内容主要对应“第

Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知识地 图”，带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信你可以 更加得心应手地刷题与阅读文献，逐步搭建起完整的知识体系。 书内的代码配有可一键运行的源文件，托管在 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的展示 效果有限，可前往 hello‑algo.com 网页版获得更好的阅读体验。 有少量刷题，对数据结构与算法有朦胧的理解，在 会与不会之间反复横跳，那么这本书就是为你而写！ 如果您是「算法老手」，已经积累一定刷题量，接触过大多数题型，那么本书可以帮助你回顾与梳理算法知识 体系，仓库源代码可以被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 如果您是「算法大佬」，希望可以得到你的宝贵意见建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 的困扰点，但这是很正常的，请不要担心。学习中 有一种概念叫“周期性回顾”，同一道题隔段时间做一次，在重复 3 轮以上后，往往就能牢记于心了。 3. 搭建知识体系。在学习方面，可以阅读算法专栏文章、解题框架、算法教材，不断地丰富知识体系。在 刷题方面，可以开始采用进阶刷题方案，例如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关刷题心得可以 在各个社区中找到。 作为一本入门教程，本书内容主要对应“第

训练10个epoch后的效果对比图： 预测后分类区域图 测试数据分布 五、思考 n 为什么要设计一个深度学习框架？ 切勿以造轮子的初衷去设计深度学习框架，一切均需围绕业务进行。脱离业务的技术体系价值不大。 n 是否存在完美的深度学习框架？ 一切以落地场景为根基，满足业务使用即可，不要过度设计，过度设计将会导致框架越来越复杂、 臃肿。 n 实现的深度学习框架与目前主流开源的结果计算结果不一致怎么办？

Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 “知识地图”，带你了解不同“地雷”的形状、大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领， 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 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：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶