Author：AXYZdong 自动化专业 工科男 有一点思考，有一点想法，有一点理性！ 定个小小目标，努力成为习惯！在最美的年华遇见更好的自己！ CSDN@AXYZdong，CSDN首发，AXYZdong原创 唯一博客更新的地址为：
简介：本文会介绍 Kubernetes 可观测性系统的构建，以及基于阿里云云产品实现 Kubernetes 可观测系统构建的最佳实践。 作者：佳旭 阿里云容器服务技术专家 引言 Kubernetes 在生产环境应用的普及度越来越广、复杂度越来越高，随之而来的稳定性保障挑战也越来越大。 如何构建
目前有一个新兴的概念在云计算时代下发展起来了，叫做可观测性，英文是“observability”，这个说法其实来自于控制论（Cybernetics），而控制论起源于 1948 年诺伯特·维纳 Nobert Wiener 发表的著作《控制论-关于动物和机器中控制和通讯的科学》。 控制理论中的可观察性（observability）是指
气象资料同化 本文来自：http://pan.baidu.com/s/1o6v2xKI《WRF数值预报模式气象资料的同化处理与对比分析》 气象资料同化（radar)常规观测资料作为天气分析和预报的主要依据，得到了广泛的应用，也是数值模式同化的最基本的资料。由于常规观测资料时空分辨率较低，因此常常不能很好的
在过去的一年中，“RONG”系列论坛成功举办多场，“RONG”这一词语已成为清华大学数据科学研究院连接校内各院系间及校外资源的纽带。如今“RONG 2.0”带来的新一次思想碰撞又拉开了序幕。RONG系列论坛旨在促进校内外不同院系、不同学科间围绕大数据科研课题的相互认识、沟通交流，以促进
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22160 这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值。分位数随机林可以检测到与给定X的Y的条件分布有关的异常值。 离群值是一些观测值，它的位置离数据集中的大多数其他观测值足够远，可以认为是异常的。离群观测的原因包括固有的变异性或测量
基于统计的异常检测方法类似于数理统计中的假设检验环节，通常假定观测变量满足特定分布 当有新的观察值出现，通过计算该观测值在基于历史数据得到的分布中的概率，进而判断是否为异常值、李宏毅《机器学习》中一维以及多维高斯分布的例子讲的很清楚。 以及常用的3-sigma准则，如下图。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6419 在分析二元结果时，逻辑回归是分析师对回归建模的默认方法。随机研究中，当然很容易估计比较两个治疗组的风险比。对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。 理想情况 - 随机治疗分配 理想情况下，我们首先模拟（在Stata中）
导读：百度搜索中台系统不但承接了搜索的阿拉丁流量，也致力于构建各个垂直业务的搜索能力。随着业务的不断发展，系统的流量规模已经达到百亿级别。而在百亿流量的背后，是千级别的微服务模块和数十万的实例数量，如何保证这套复杂系统的高可用、高性能和高可控，全要素多维度的可观测性成为搜
简介：可观测性作为技术体系的核心环节之一，跟随饿了么技术的飞速发展，不断自我革新。 序言 时间回到2008年，还在上海交通大学上学的张旭豪、康嘉等人在上海创办了饿了么，从校园外卖场景出发，饿了么一步一步发展壮大，成为外卖行业的领头羊。2017年8月饿了么并购百度外卖，强强合并，
点击下载----Go微服务入门到容器化实践，落地可观测的微服务电商项目 提取码: kb2d点击下载----Go微服务入门到容器化实践，落地可观测的微服务电商项目密码：9dw5m7【完整版9章】Go微服务入门到容器化实践，落地可观测的微服务电商项目，2021年新课对于真正微服务项目来说，服务开发只是第一
点击下载——【完整版9章】Go微服务入门到容器化实践，落地可观测的微服务电商项目提取码: rgky点击下载——【完整版9章】Go微服务入门到容器化实践，落地可观测的微服务电商项目 密码：9dw5m7对于真正微服务项目来说，服务开发只是第一步，容器化、弹性伸缩和可观测才是真正关键。本课程将
函数correcoef 调用形式：[R,P]=corrcoef(X)1、X是一个矩阵，行代表观测值，列表示观测维度（指标个数）2、R是皮尔逊相关系数，相关系数越接近±1，就越正（负）相关。 注意：即使相关系数接近于±1，也不一定就相关，受异常值的影响，这里只有在成线性关系的前提下检验才有意义。3、P是一种概率
简介： 伴随大家对稳定性重视程度的不断提升、社区可观测性项目的火热，可观测性成为了一个很热门的话题，站在不同的角度会产生不同的理解。 我们从软件开发的生命周期出发，尝试形成对可观测性的一个宏观理解，并从 SRE 和 Serverless 两个角度具化可观测性的理解以及实践。 作者 | 悟
简介： 伴随大家对稳定性重视程度的不断提升、社区可观测性项目的火热，可观测性成为了一个很热门的话题，站在不同的角度会产生不同的理解。 我们从软件开发的生命周期出发，尝试形成对可观测性的一个宏观理解，并从 SRE 和 Serverless 两个角度具化可观测性的理解以及实践。 作者 | 悟
作者 | 悟鹏来源 | 阿里巴巴云原生公众号 OpenTelemetry 是 CNCF 的一个可观测性项目，旨在提供可观测性领域的标准化方案，解决观测数据的数据模型、采集、处理、导出等的标准化问题，提供与三方 vendor 无关的服务。 2021.02.10，OpenTelemetry 的 tracing spec 达到 1.0 版本 (link)，基
作者 | 悟鹏来源 | 阿里巴巴云原生公众号 《Kubernetes 稳定性保障手册》系列文章： Kubernetes 稳定性保障手册 -- 极简版 Kubernetes 稳定性保障手册 -- 日志专题 Kubernetes 稳定性保障手册 -- 可观测性专题（本文） 伴随大家对稳定性重视程度的不断提升、社区可观测性项目的火热
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凡是搞计量经济的，都关注这个号了 稿件：econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 关于一些计量方法的合辑，各位学者可以参看如下文章：①“实证研究中用到的200篇文章, 社科学者常备toolkit”、
隐马尔科夫模型-基本模型与三个基本问题这次学习会讲了隐马尔科夫链，这是一个特别常见的模型，在自然语言处理中的应用也非常多。常见的应用比如分词，词性标注，命名实体识别等问题序列标注问题均可使用隐马尔科夫模型.下面，我根据自己的理解举例进行讲解一下HMM的基本模型以及三个基本问
压缩感知SAMP方法不需要知道信号稀疏度， 结合分阶段的思想以及加入回溯思想。首先设定固定步长来逐步选择原子，并通过回溯思想从候选集中筛选出与重构信号最匹配的原子。设压缩观测，其中y为观测所得向量M×1，x为原信号N×1（M<<N），称为观测矩阵，大小为M×N。x一般不是稀疏的，但在某个变换域
简介：函数计算可观测性经历了 1.0 -> 2.0 的发展，从闭门造车的可观测发展成开源的可观测，从平台的可观测发展为开发者的可观测，从FaaS Only 的可观测演进成了云原生的可观测。 作者：夏莞 背景 Serverless 将成为下一个十年云的默认编程范式 随着 Serverless 概念的进一步普
4.1 工具类型 4.1.1 计数器 4.1.2 跟踪 4.1.3 剖析 4.1.4 监视（sar） 4.2 观测来源 4.2.1 /proc 4.2.2 /sys 4.2.3 kstat 4.2.4 延时核算 4.2.5 微状态核算 4.2.6 其他的观测源 4.3 DTrace 4.3.1 静态和动态跟踪 4.3.2 探针 4.3.3 provider 4.3.4
vfio_realize实际运行过程观测 使用的工具为gdb，将测试网卡通过vfio的形式透传到虚拟机中，查看vfio_realize中对于memory，中断的分配是怎样的。 用gdb启动qemu 在启动qemu之前，已经完成了以下工作： 启动host时添加了intel_iommu=on vfio-pci module的加载 待透传设备与原驱动解绑并绑
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 自然语言处理系列二十三词性标注HMM词性标注 总结 自然语言处理系列二十三 词性标注 词性标注（Part-Of-Speech tag
