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  • pdf文档 1_丁来强_开源AIOps数据中台搭建与Python的作用

    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 CONTENTS 关于AIOps ⼯工程难点 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: Intelligence for IT Operations • 组合⼤大数据 + 机器器学习 + 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:
    0 码力 | 48 页 | 17.54 MB | 1 年前
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  • pdf文档 1_当Python遇上FPGA_PYNQ开源项目的实践与体会_陆佳华

    当Python遇上FPGA PYNQ开源项目的实践与体会 陆佳华 joshual@Xilinx.com 目录 CONTENTS FPGA 35th Computer Architecture Golden Age PYNQ Open Source Framework How Python helps, really a lot.. FPGA 35th National Inventors
    0 码力 | 9 页 | 3.42 MB | 1 年前
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  • pdf文档 8 安翔 Python助力物联网项目开发

    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: – 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 开发 IoT 网关 • Python 开发 IoT 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
    0 码力 | 22 页 | 5.00 MB | 1 年前
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  • pdf文档 07 FPGA 助力Python加速计算 陈志勇

    安富利电子科技 2019年10月20日,深圳 2 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, 数字电路的语言,常用 的主要有VHDL、Verilog HDL Ø 信号处理:数据可以并行处理 Ø 主要实现功能: Ø 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 Ø 新一代FPGA器件:高速接口、ARM SOC、多个 IP 硬核、大容量存储器等 Ø 新一代PCIE加速卡:人工智能、金融计算、数据库、高性能计算、视频转码等。 Ø 主要应用: Ø 通信设备:路由器、交换机、5G 设备 存储器架构:芯片内有大容量存储器,不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核:硬核乘加器,一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟,10ns Ø D 触发器:数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步:数 据打齐 Ø 纯并行处理架构 / 流水线处理架构 FPGA 如何实现算法加速 FPGA 基本架构 9
    0 码力 | 34 页 | 6.89 MB | 1 年前
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  • pdf文档 FPGA助力Python加速计算 陈志勇

    安富利电子科技 2019年10月19日,北京 2 ➢ Python 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, 数字电路的语言,常用 的主要有VHDL、Verilog HDL ➢ 信号处理:数据可以并行处理 ➢ 主要实现功能: ➢ 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 ➢ 新一代FPGA器件:高速接口、ARM SOC、多个 IP 硬核、大容量存储器等 ➢ 新一代PCIE加速卡:人工智能、金融计算、数据库、高性能计算、视频转码等。 ➢ 主要应用: ➢ 通信设备:路由器、交换机、5G 设备 存储器架构:芯片内有大容量存储器,不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 ➢ DSP 硬核:硬核乘加器,一个时钟实现。 ➢ 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 ➢ 100M 时钟,10ns ➢ D 触发器:数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步:数 据打齐 ➢ 纯并行处理架构 / 流水线处理架构 FPGA 如何实现算法加速 FPGA 基本架构 9
    0 码力 | 34 页 | 4.19 MB | 1 年前
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  • pdf文档 2_FPGA助力Python加速计算_陈志勇

    安富利电子科技 2019年9月21日, 上海 2 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, 数字电路的语言,常用 的主要有VHDL、Verilog HDL Ø 信号处理:数据可以并行处理 Ø 主要实现功能: Ø 组合逻辑 -》计数器 -》算法实现 -》SOC 设计 Ø 新一代FPGA器件:高速接口、ARM SOC、多个 IP 硬核、大容量存储器等 Ø 新一代PCIE加速卡:人工智能、金融计算、数据库、高性能计算、视频转码等。 Ø 主要应用: Ø 通信设备:路由器、交换机、5G 设备 存储器架构:芯片内有大容量存储器,不需要和外 面的 DDR 做反复读写。 Ø DSP 硬核:硬核乘加器,一个时钟实现。 Ø 数据的处理以FPGA 时钟 cycle 来计算的 Ø 100M 时钟,10ns Ø D 触发器:数据可以准确和时钟同步。一个 时钟 cycle 可以实现多个数据流的同步:数 据打齐 Ø 纯并行处理架构 / 流水线处理架构 FPGA 如何实现算法加速 FPGA 基本架构 9
    0 码力 | 33 页 | 8.99 MB | 1 年前
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  • pdf文档 1 Python在Azure Notebook产品发展中的核心地位 以及通过Visual Studio Code的最佳Azure实践 韩骏

    Developer Group • Speaker @ 2019 GitHub 中国官方见面会 我开发的插件 Python 与人工智能 “Python的快速发展的一个主要增 长点来自于数据科学、机器学习和 学术研究。 “数据科学和机器学习在各种类型的 公司都逐渐成为主流,而Python成 为此用途的首选语言。” 来源: https://stackoverflow.blog/2017/09/14/py Machine Learning 开发工具 à Azure Notebook Azure Machine Learning • 拥有不同运算性能的机器 • 降低成本,按需付费 • 支持不同的开源框架:TenserFlow、PyTorch、MXNet 等 Azure Notebook Jupyter Notebook on Azure • 免费 • 全托管 • 无需安装 • 无需配置 上传训练数据 5. 准备 training script 6. 把 training 任务提交到 Azure Machine Learning 1. 安装 Azure Machine Learning SDK 2. 连接到 Azure Machine Learning 的 Workspace 3. 创建远程运算资源 —— NC6 GPU machines 4. 上传训练数据 5. 准备
    0 码力 | 55 页 | 14.99 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 Python版

    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 “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 仓库。 动画在 PDF 内的展示效果受限,可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书,引导读者手脑并用地学习,强烈推荐算法初学者阅读!” ——邓俊辉,清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》,学起来应该会简单 10 倍!” ——李沐,亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大 的自然交互,这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上,在计算机问世之前,算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单,例如古 代的计数方法和工具制作步骤等。随着文明的进步,算法逐渐变得更加精细和复杂。从巧夺天工的匠人技艺、 到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律,几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后,都隐藏着精 妙的算法思想。 同样,数据结构无处不在:大到社会网络,小到地铁线路,许多系统都可以建模为“图”;大到一个国家,小
    0 码力 | 364 页 | 18.42 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0 Python版

    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 “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 仓库。动画在 PDF 内的 展示效果受限,可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书,引导读者手脑并用地学习,强烈推荐算法初学者阅读!” ——邓俊辉,清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》,学起来应该会简单 10 倍!” ——李沐,亚马逊资深首席科学家 i 目 录 第 0 章 前言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 第 3 章 数据结构 49 3.1 数据结构分类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.2 基本数据类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    0 码力 | 362 页 | 17.54 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Python 版

    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 “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 动画在 PDF 内的展示效果受限,可访问 www.hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书,引导读者手脑并用地学习,强烈推荐算法初学者阅读!” ——邓俊辉,清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》,学起来应该会简单 10 倍!” ——李沐,亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大 的自然交互,这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上,在计算机问世之前,算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单,例如古 代的计数方法和工具制作步骤等。随着文明的进步,算法逐渐变得更加精细和复杂。从巧夺天工的匠人技艺、 到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律,几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后,都隐藏着精 妙的算法思想。 同样,数据结构无处不在:大到社会网络,小到地铁线路,许多系统都可以建模为“图”;大到一个国家,小
    0 码力 | 364 页 | 18.43 MB | 10 月前
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