•Python + IoT 开发实践 – 终端硬件 •Python + IoT 开发实践 – 终端功能 • 数据采集：通过空气温湿度传感器、光照强度传感器、雨滴传感器、 水位传感器，土壤湿度传感器等多种传感器采集当前的环境数据。 • 电量检测：终端设备采用电池供电，通过ADC接口采集当前电池的剩 余电量。 • 水泵控制：使用继电器控制水泵的开关，使用舵机控制水泵的角度以 及旋转频率。 • L 设 备损坏而造成数据丢失。 •Python + IoT 开发实践 – 服务端 • 接入控制：负责网关设备的接入、连接管理。 • 指令转发：转发Web和设备之间的指令。 • 数据可视化：将终端采集的传感器数据使用直观的图表显示出来。 • 文件管理：存储所有设备的状态信息，设备损坏时能够无缝还原。能够定期删除时 间过长的数据库文件。 • 用户管理：管理用户的个人信息。 • 策略制定：例如

• 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： • AIOps会从功能演变成平台并落地 root cause analysis ⾃自动模式识别 事件关联 通过关联、知识图谱获 得可能原因 基于模式的预测 AIOps增强分析与⾏行行动能⼒力力，挡住更更多⼯工单 2 ⼯工程难点 数据采集、数据中台、智能算法、⾃自动化等 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 ⾮非结构化 半结构化，数据关联 结构化（聚集） ⾮非结构化 数据量量 ⼤大 较⼤大 ⼀一般到极⼤大（IoT) ⼀一般 单条⼤大⼩小 100~10KB 100~10KB < 500 100~10KB 采集难度 ⼀一般 较难 ⼀一般 ⼀一般 加⼯工难度 较难 ⼀一般 简单 较难 价值 ⾼高（尤其安全） ⾼高 随着时间推移变低 ⽐比较⾼高 数据之间的重叠 数据中台的处理理 • 海海量量多样数据的存储/索引：

列出测试场景，然后优先级排序，筛选出高优先级场景作为核心测试场景。可以使 用如下表格列举、筛选。 场景 优先级 是否核心场景 AC1:（简单举例） Given 存在不断增量文件 When 当用户使用增量采集功能 Then 能够实现增量文件采集 P0 是 AC2 P0 是 AC3 P1 否 55 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 4.总结 本文是目的在于启发大家对“核心场景用例”的理解，帮助大家在测试工作中更好

定义： Profiling是一种以收集程序运行时信息为手段研究动态的程序行 为的分析方法。其分析对象是程序的空间或时间复杂度、特定指令的使用 情形、函数调用的频率以及执行的时间等等。 • 步骤：数据采集、统计分析、可视化、推理导出 • 目的：云计算背景下 • 代码优化=提升效率 • 资源优化=降低成本 背景概述 !"#$%&'()*+,-.$/0,.$1234- Profiling56789:;<=>

收集语料 前处理 日语 统一出现形式/ 分隔词素/ 分词 语义分析 NLP基础@日中英 55% |#################################################### 收集语料 前处理 分词 语义分析 英语 收集语料 前处理 分隔词素/ 分词 语义分析 汉语 收集语料 前处理 日语 统一出现形式/ 分隔词素/ 分词 | section2 什么叫“统一出现形式”？ 吃/了 没/吃 手机 汉语 57% |##################################################### 食べ/た 食べ/て/ない 携帯電話 携帯 ケータイ電話 けいたい ケータイ ｹｰﾀｲ 日语 食べる 携帯電話 • 动词活用的统一工作 • 名词的统一工作 | section2 NLP基础@日中英 ######################### 收集语料 前处理 分词 语义分析 英语 收集语料 前处理 分隔词素/ 分词 语义分析 汉语 收集语料 前处理 日语 统一出现形式/ 分隔词素/ 分词 语义分析 Mecab+neologd, Mecab+unidic, Juman GiNZA, Janome | section2 nltk Jieba

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第 2 章：Hello, Flask! 21 $ git add . $ git commit -m "Add minimal home page" $ git push 为了保持简单，我们统一在章节最后一次提交所有改动。在现实世界里，通常会根 据需要分为多个 commit；同样的，这里使用 -m 参数给出简单的提交信息。在现 实世界里，你可能需要撰写更完整的提交信息。 提示 你可以在 初始化扩展，传入程序实例 app 设置数据库 URI 第 5 章：数据库 35 为了设置 Flask、扩展或是我们程序本身的一些行为，我们需要设置和定义一些配 置变量。Flask 提供了一个统一的接口来写入和获取这些配置变 量： Flask.config 字典。配置变量的名称必须使用大写，写入配置的语句一般 会放到扩展类实例化语句之前。 下面写入了一个 SQLALCHEMY_DATABASE_URI query.first() return dict(user=user) # 需要返回字典，等同于return {'user': u ser} 这个函数返回的变量（以字典键值对的形式）将会统一注入到每一个模板的上下文 环境中，因此可以直接在模板中使用。 现在我们可以删除 404 错误处理函数和主页视图函数中的 user 变量定义，并删 除在 render_template()

inference over GPUs Ø Highest Perf/Watt Ø Easy to Use ML Frameworks and APIs 30 Vitis 统一软件平台包括： Ø 全面的内核开发工具，可 无缝构建加速的应用 Ø 完整的硬件加速开源库， 针对 Xilinx 硬件平台进行 了优化 Ø 基于 plug-in 的应用开发环 境，可直接在熟悉的更高 Avnet Booth in PYCON CHINA 2019 PYNQ 实现系统框图 33 ØUltra96 目前是一款基于 Xilinx 16nm SOC 器件性价比很好的开发板 Ø基于统一的硬件平台，方便客户和第三方快速搭建硬件环境 ØPython 社区活动： Ø培训：举办系列培训活动，让python 开发者逐步了解硬件加速计算的理念 Ø生态：建立PYNQ 生态系统，和 python

inference over GPUs ➢ Highest Perf/Watt ➢ Easy to Use ML Frameworks and APIs 30 Vitis 统一软件平台包括： ➢ 全面的内核开发工具，可 无缝构建加速的应用 ➢ 完整的硬件加速开源库， 针对 Xilinx 硬件平台进行 了优化 ➢ 基于 plug-in 的应用开发环 境，可直接在熟悉的更高 Avnet Booth in PYCON CHINA 2019 PYNQ 实现系统框图 33 ➢Ultra96 目前是一款基于 Xilinx 16nm SOC 器件性价比很好的开发板 ➢基于统一的硬件平台，方便客户和第三方快速搭建硬件环境 ➢Python 社区活动： ➢培训：举办系列培训活动，让python 开发者逐步了解硬件加速计算的理念 ➢生态：建立PYNQ 生态系统，和 python

hpstory, justin‐tse, krahets, nuomi1, Reanon, sjinzh 完 成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间与精力，正是他们确保了各语言代码的规范与统一。 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 CII」。 它在 ASCII 的 7 位基础上扩展到 8 位，能够表示 256 个不同的字符。在世界范围内，陆续出现了一批适用于 不同地区的 EASCII 字符集。这些字符集的前 128 个字符统一为 ASCII 码，后 128 个字符定义不同，以适应 不同语言的需求。 3.4.2. GBK 字符集 后来人们发现，EASCII 码仍然无法满足许多语言的字符数量要求。例如，汉字大约有近十万个，光日常使 和符号都收录其中，不 就可以解决跨语言环境和乱码问题了吗？在这种想法的驱动下，一个大而全的字符集 Unicode 应运而生。 「Unicode」的全称为“统一字符编码”，理论上能容纳一百多万个字符。它致力于将全球范围内的字符纳入 到统一的字符集之中，提供一种通用的字符集来处理和显示各种语言文字，减少因为编码标准不同而产生的 乱码问题。 自 1991 年发布以来，Unicode 不断扩充新的语言与字符。截止