- 本文重点介绍UAVStack中的文件数据归集功能。该功能可以有效解决日志查找费时和日志文件丢失等问题，帮助快速定位解决问题，规避日志访问权限可能带来的安全风险。一、前言在分布式微服务架构下，单个应用中往往包含很多实例。日常工作中，我们常常需要查看应用运行过程中产生的日志。但登陆服务器从大量实例中查找目标日志耗时耗力；有时日志文件还会在应用重启过程中丢失。UAVStack的文件数据归集功能不仅... 本文重点介绍UAVStack中的文件数据归集功能。该功能可以有效解决日志查找费时和日志文件丢失等问题，帮助快速定位解决问题，规避日志访问权限可能带来的安全风险。一、前言在分布式微服务架构下，单个应用中往往包含很多实例。日常工作中，我们常常需要查看应用运行过程中产生的日志。但登陆服务器从大量实例中查找目标日志耗时耗力；有时日志文件还会在应用重启过程中丢失。UAVStack的文件数据归集功能不仅...
- 在软件研发从业者的视角里，创新分为两种：一种是与软件研发技术相关的创新，特别是在大数据和AI这种快速发展的领域，需要保持与技术进步的同频；而另一种创新，是与公司业务相关的，不断运用技术实现自动化、智能化、规范化，提高业务服务能力与用户体验。但对于很多技术人来说，常常会沉迷于技术创新或者是业务优化，将新的技术趋势强加在业务上，或者固守陈规地拒绝一些新的有效的技术解决方案。而真正的创新，是在理性... 在软件研发从业者的视角里，创新分为两种：一种是与软件研发技术相关的创新，特别是在大数据和AI这种快速发展的领域，需要保持与技术进步的同频；而另一种创新，是与公司业务相关的，不断运用技术实现自动化、智能化、规范化，提高业务服务能力与用户体验。但对于很多技术人来说，常常会沉迷于技术创新或者是业务优化，将新的技术趋势强加在业务上，或者固守陈规地拒绝一些新的有效的技术解决方案。而真正的创新，是在理性...
- 【UAVStack的中间件增强框架专题（MOF）】为大家详细讲述UAV中的MOF Agent是如何借助javaagent（premain）和javaassist技术在对应用无侵入的前提下完成数据捕获的。一、前言MOF（Moniter Framwork）作为UAV应用数据捕获框架，不但实现了对应用无侵入的数据捕获，而且在框架层面实现了功能的灵活控制，并且保证了良好的可扩展性，在UAV中具有举足... 【UAVStack的中间件增强框架专题（MOF）】为大家详细讲述UAV中的MOF Agent是如何借助javaagent（premain）和javaassist技术在对应用无侵入的前提下完成数据捕获的。一、前言MOF（Moniter Framwork）作为UAV应用数据捕获框架，不但实现了对应用无侵入的数据捕获，而且在框架层面实现了功能的灵活控制，并且保证了良好的可扩展性，在UAV中具有举足...
- 一、背景对于分布式在线服务，一个请求需要经过多个系统中多个模块，可能多达上百台机器的协作才能完成单次请求。这种场景下单靠人力无法掌握整个请求中各个阶段的性能开销，更无法快速的定位系统中性能瓶颈。当发生故障时通常需要查看大量日志跨越多个团队来确认问题。二、举个栗子程序猿小亮作为一个在职场摸爬滚打多年资深工程师，他可能面临的系统设计是这个样子的，如下图。（图片来自于网络）借助良好的系统设计和编码... 一、背景对于分布式在线服务，一个请求需要经过多个系统中多个模块，可能多达上百台机器的协作才能完成单次请求。这种场景下单靠人力无法掌握整个请求中各个阶段的性能开销，更无法快速的定位系统中性能瓶颈。当发生故障时通常需要查看大量日志跨越多个团队来确认问题。二、举个栗子程序猿小亮作为一个在职场摸爬滚打多年资深工程师，他可能面临的系统设计是这个样子的，如下图。（图片来自于网络）借助良好的系统设计和编码...
- 在之前的调用链系列文章中，我们已经对调用链进行了详细介绍，相信大家已经对调用链技术有了基本的了解。拓展阅读：调用链系列（1）：解读UAVStack中的贪吃蛇调用链系列（2）：轻调用链实现调用链系列（3）：如何从零开始捕获body和header其实，在调用链的绘制过程中，调用链上下文的传递非常值得关注。各个节点在获取上层上下文后生成新的上下文并向后传递。在传递过程中，上下文一旦丢失或出现异常就... 在之前的调用链系列文章中，我们已经对调用链进行了详细介绍，相信大家已经对调用链技术有了基本的了解。拓展阅读：调用链系列（1）：解读UAVStack中的贪吃蛇调用链系列（2）：轻调用链实现调用链系列（3）：如何从零开始捕获body和header其实，在调用链的绘制过程中，调用链上下文的传递非常值得关注。各个节点在获取上层上下文后生成新的上下文并向后传递。在传递过程中，上下文一旦丢失或出现异常就...
- 一、区块链是什么区块链是一种按照时间顺序将数据块以特定的顺序相连的方式组合成的链式数据结构，其上存储了系统诞生以来所有交易的记录。区块链上的数据由全网节点共同维护并共同存储，同时以密码学方式保证区块数据不可篡改和不可伪造。所以区块链本质是一个分布式共享数据库。区块链让参与系统中的任意多个节点，通过密码学方法产生相关联数据块（即区块，block），每个数据块中都包含了一定时间内的系统全部信息交... 一、区块链是什么区块链是一种按照时间顺序将数据块以特定的顺序相连的方式组合成的链式数据结构，其上存储了系统诞生以来所有交易的记录。区块链上的数据由全网节点共同维护并共同存储，同时以密码学方式保证区块数据不可篡改和不可伪造。所以区块链本质是一个分布式共享数据库。区块链让参与系统中的任意多个节点，通过密码学方法产生相关联数据块（即区块，block），每个数据块中都包含了一定时间内的系统全部信息交...
- 一、前言人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代，在达特茅斯会议上，麦卡锡提出了AI的概念，但在初期的热度过后，人工智能的发展经历了多次低谷，直到从90年代中末期开始至今的这近二十年的时间里，人工智能才真正迎来了黄金时期。尤其是在近10年来，各方面因素都推动其不断发展：理论上，机器学习，尤其是统计学习和神经网络理论不断突破，效果显著；外部环境上，软硬件技术的进步为人工智能模型的实现提供了足够的... 一、前言人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代，在达特茅斯会议上，麦卡锡提出了AI的概念，但在初期的热度过后，人工智能的发展经历了多次低谷，直到从90年代中末期开始至今的这近二十年的时间里，人工智能才真正迎来了黄金时期。尤其是在近10年来，各方面因素都推动其不断发展：理论上，机器学习，尤其是统计学习和神经网络理论不断突破，效果显著；外部环境上，软硬件技术的进步为人工智能模型的实现提供了足够的...
- Davinci既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。一、环境准备JDK 1.8（或更高版本）MySql5.5（或更高版本）Mail ServerPhantomJs（安装请参考：phantomjs.org）Redis（可选）二、配置部署1) 初始化目录... Davinci既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。一、环境准备JDK 1.8（或更高版本）MySql5.5（或更高版本）Mail ServerPhantomJs（安装请参考：phantomjs.org）Redis（可选）二、配置部署1) 初始化目录...
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- 2019年3月27日 ——ACM宣布，深度学习之父Yoshua Bengio, Yann LeCun, 以及Geoffrey Hinton获得了2018年的图灵奖，被称为“计算机领域的诺贝尔奖”。其中Yoshua Bengio是《深度学习》作者之一。今天，深度学习已经成为了人工智能技术领域最重要的技术之一。在最近数年中，计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人取得的爆炸性进展都离不开深度学... 2019年3月27日 ——ACM宣布，深度学习之父Yoshua Bengio, Yann LeCun, 以及Geoffrey Hinton获得了2018年的图灵奖，被称为“计算机领域的诺贝尔奖”。其中Yoshua Bengio是《深度学习》作者之一。今天，深度学习已经成为了人工智能技术领域最重要的技术之一。在最近数年中，计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人取得的爆炸性进展都离不开深度学...
- 传统机器学习模型假设数据是独立同分布的 (independent and identically distributed, iid)，也就是说，数据样本之间相互独立，不存在任何关系。然而，在很多实际应用中，尤其是最近出现的像Facebook、微信和微博这种社交网络应用中，数据样本之间是有关系的，也就是说，样本之间是不独立的。例如，互联网上网页之间存在超链接关系，学术论文之间存在引用关系，社交... 传统机器学习模型假设数据是独立同分布的 (independent and identically distributed, iid)，也就是说，数据样本之间相互独立，不存在任何关系。然而，在很多实际应用中，尤其是最近出现的像Facebook、微信和微博这种社交网络应用中，数据样本之间是有关系的，也就是说，样本之间是不独立的。例如，互联网上网页之间存在超链接关系，学术论文之间存在引用关系，社交...
- 梗概朴素贝叶斯：生成式模型，条件独立 —> 序列形式 隐马尔科夫模型 —> 图形式 通用有向图模型逻辑回归：判别式模型，条件不独立 —> 序列形式 线性链条件随机场 —> 序列形式 通用条件随机场朴素贝叶斯(NB)贝叶斯公式 P(Y|X)=P(X|Y)∗P(Y)P(X)P(Y|X)=P(X|Y)∗P(Y)P(X)一般形式: P(Y|X1,X2,X3,...Xn)=P(X1,X2,X3,...... 梗概朴素贝叶斯：生成式模型，条件独立 —> 序列形式 隐马尔科夫模型 —> 图形式 通用有向图模型逻辑回归：判别式模型，条件不独立 —> 序列形式 线性链条件随机场 —> 序列形式 通用条件随机场朴素贝叶斯(NB)贝叶斯公式 P(Y|X)=P(X|Y)∗P(Y)P(X)P(Y|X)=P(X|Y)∗P(Y)P(X)一般形式: P(Y|X1,X2,X3,...Xn)=P(X1,X2,X3,......
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