2020-02-14 20:48:39 Malena_ 阅读数 25
  • 软件测试基础

          主要讲解软件测基础信息,包括如下内容: *  软件测试的发展 * 软件测试定义、目标、原则 * 软件测试模型(V模型、W模型、H模型等)      * 软件测试准入准出的标准(包括缺陷的生命周期、测试用例的相关属性字段) * 测试方法的分类 * 白盒测试(语句、条件、判定、条件/判定、条件组合、路径等覆盖) * 黑盒测试(等价类、边界值、因果图)       通过该系列课程,能达到对软件测试有一个简单的认识,知道通过一些方法来分析需求,编写测试用例,来管理缺陷,有一个简单的测试流程体系,知道如何测试、如何编写测试用例等。

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1、线性回归

回归分析是一种预测性的建模技术,研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点,目标是使曲线到数据点的距离差异最小。

线性回归是回归问题中的一种,线性回归假设目标值与特征之间线性相关,即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数,来求解损失函数最小时的参数w和b。通常可以表达成 y=wx+by=wx+byy为预测值,自变量xx和因变量yy是已知的,而我们想实现的是预测新增一个xx,其对应的yy是多少。因此,为了构建这个函数关系,目标是通过已知数据点,求解线性模型中wwbb两个参数。

2、Softmax

Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,当分类数为2的时候会退化为Logistic分类。.在多分类问题中,类标签yy可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的。

3、多层感知机

多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层。多层感知机层与层之间是全连接的。

MLP所有的参数就是各个层之间的连接权重以及偏置,包括W1b1W2b2W1、b1、W2、b2。对于一个具体的问题,求解最佳的参数是一个最优化问题,解决最优化问题,最简单的就是梯度下降法了(SGD):首先随机初始化所有参数,然后迭代地训练,不断地计算梯度和更新参数,直到满足某个条件为止(比如误差足够小、迭代次数足够多时)。这个过程涉及到代价函数、规则化(Regularization)、学习速率(learning rate)、梯度计算等。

4、文本预处理

在自然语言处理工程中,文本预处理的流程通常包含以下步骤:获取原始文本、分词、文本清洗、标准化、特征提取、建模等。

5、语言模型

一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为 TT的词的序列 w1,w2,,wTw1,w2,…,wT,语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列的概率:P(w1,w2,,wT).P(w_1, w_2, \ldots, w_T).

n元语法

序列长度增加,计算和存储多个词共同出现的概率的复杂度会呈指数级增加。 nn 元语法通过马尔可夫假设简化模型,马尔科夫假设是指一个词的出现只与前面nn个词相关,即nn阶马尔可夫链,如果n=1n=1 ,那么有 P(w3w1,w2)=P(w3w2)P(w3∣w1,w2)=P(w3∣w2) 。基于n1n−1阶马尔可夫链,可以将语言模型改写为:
P(w1,w2,,wT)=t=1TP(wtwt(n1),,wt1).P(w_1, w_2, \ldots, w_T) = \prod_{t=1}^T P(w_t \mid w_{t-(n-1)}, \ldots, w_{t-1}) .

6、循环神经网络

RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的。一个序列当前的输出与前面的输出也有关,具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

2016-09-12 13:01:25 CNHK1225 阅读数 2641
  • 软件测试基础

          主要讲解软件测基础信息,包括如下内容: *  软件测试的发展 * 软件测试定义、目标、原则 * 软件测试模型(V模型、W模型、H模型等)      * 软件测试准入准出的标准(包括缺陷的生命周期、测试用例的相关属性字段) * 测试方法的分类 * 白盒测试(语句、条件、判定、条件/判定、条件组合、路径等覆盖) * 黑盒测试(等价类、边界值、因果图)       通过该系列课程,能达到对软件测试有一个简单的认识,知道通过一些方法来分析需求,编写测试用例,来管理缺陷,有一个简单的测试流程体系,知道如何测试、如何编写测试用例等。

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网络,神经

  哈佛大学和 MIT 的物理研究者日前在 arXiv.org 发文,提出深度学习的成功不仅关乎数学,也离不开物理。他们在论文中指出,参数有限的神经网络之所以能够分析有无数种可能的复杂问题,是因为宇宙中所有事物都能由一组性质简单的函数表示。此外,宇宙具有层次结构,而神经网络中的层能够将每一步近似为因果序列。因此,现实世界问题非常适于神经网络建模。这一假说如果正确,不仅揭示了深度学习如此有用的原因,还能说明人类大脑为何擅长分析复杂问题,有助于加速人工智能发展。

  过去几年,深度学习技术转变了人工智能世界。那些一度被视为只有人类才能够做到的事情,一项一项地被机器斩获。深度神经网络现在比人类更擅于识别人脸、识别物体,在古老的技艺围棋上更是把人打得落花流水。

  但有一个问题。为什么层层堆叠起来的网络能够解决这么多的复杂问题,还没有人讲得出数学上的道理。尽管深度神经网络取得了巨大的成功,但是没有人知道它们是如何做到这一点的。

  不过,哈佛大学的 Henry Lin 和 MIT 的 Max Tegmark 给出了转机。他们认为数学家之所以狼狈不堪,是因为事情的关键在于世界万物运作的道理——宇宙的本质。换句话说,答案在物理而非数学里。

  首先,我们假设要将几兆的灰度图像分类,判断该图像是一只猫还是一只狗。

  这样一幅图片含有几百万像素,每一个像素都有 256 个灰度值。因此,从理论上说,一共有 256^1000000 种可能的图像,每一种都需要计算是否组成了猫或狗。而神经网络只有几万或几百万的参数,却不知怎的能够很轻松地完成这项分类的任务。

  用数学的语言讲,神经网络的工作方式是用较为简单的函数逼近复杂的函数。当要分类猫或狗的图像时,神经网络必须实现一个函数,这个函数将一百万的灰度像素作为输入,输出它可能代表的图案的概率分布。

神经,宇宙

  问题是,数学函数的数量相比用于逼近它们的可能的网络的数量,多了好几个量级。但尽管如此,深度神经网络仍然能够得到正确答案。

  现在 Lin 和 Tegmark 表示他们已经知道了原因。答案是宇宙由为数不多的一组函数所掌控。换句话说,如果用数学式子表示物理定律,那么所有事物都能由一组性质简单的函数所表示。

  举例来说,多项式函数 f(x)=x2,二次方程 y=x2 指数为 2,而 y=x^24,指数为 24,以此类推。

  很显然,指数的数量是有限的,物理定律中也只出现了有限的多项式。“目前还不清楚原因,但是我们的宇宙能被低阶的汉密尔顿多项式准确地描述。”Lin 和 Tegmark 说。通常而言,物理定律的多项式,指数都在 2 到 4 之间。

  物理定律还有其他的重要性质。举例来说,与旋转和位移有关的物理定律通常是对称的。旋转一只猫或一只狗 360°,这只猫或狗看起来与原来是一样的;将一只猫或狗位移 10 米、100 米或 1000 米,这只猫或狗跟原来相比,看起来还是一样的。这一点也为识别猫狗带来了便利。

  这些性质表明,神经网络不需要逼近几近无限的数学函数,而只需要逼近其中最简单的一组就可以了。

  还有一种性质也为神经网络所用。那就是宇宙结构具有层次。“基本粒子形成原子,原子又形成分子、细胞、器官、行星、太阳系、银河系等等,”Lin 和 Tegmark 表示。此外,复杂结构也往往是由一系列简单的步骤生成。

  这也是为什么说神经网络结构具有重要性:这些网络中的层能够将每一步近似为因果序列。

  Lin 和 Tegmark 以宇宙微波背景辐射为例,近年来,有很多不同的空间飞行器都以很高的分辨率描绘了这种辐射,而物理学家也为这些图像为什么会具有这种形式而感到疑惑不解。

  Lin 和 Tegmark 指出,不管原因为何,无疑宇宙微波背景辐射是一个因果层次的结果。“一套宇宙学参数(比如暗物质的密度)决定了我们宇宙密度波动的功率谱,而这又决定了我们接收到的早期宇宙微波背景辐射的模式,这些模式与来自银河系的前景无线电波干扰相结合,产生一个能被卫星望远镜记录下来的频率天图。”他们说。

  每一个因果层都比上一层含有更多的信息。虽然宇宙参数是有限的,但是天图和干扰却含有几十亿的数字。物理学的目标是分析这些大数字,让它们揭示出较小一些的数字。

  而当现象具有这种层次结构时,神经网络就能大幅提高分析效率。

  “我们证明了深度廉价学习(deep and cheap learning)不仅依赖于数学,还取决于物理,物理学中一些常见的极为简单的概率分布非常适于神经网络建模。”Lin 和 Tegmark 得出这样的结论。

宇宙,深度

  这是一项十分重要而又十分有趣的研究。人工神经网络受生物神经网络启发而来,因此Lin 和Tegmark 的假说不仅解释了深度学习为什么如此有用,还说明了人类大脑理解宇宙的原因。演化不知怎地形成了一种分析宇宙奥妙理想的人脑结构。

  这一结果为人工智能研究打开了一扇门。现在,我们终于明白了深度神经网络为何有用,而且数学家也能着手研究是什么数学性质让深度神经网络这么有用。“加深对深度学习分析理解能力的认知,能够进一步提升深度学习。”Lin 和 Tegmark 表示。

  深度学习近年来取得了飞速发展。有了这一新的理解,该领域的发展速度势必变得更快。

深度,函数

  编译来源:

  The Extraordinary Link Between Deep Neural Networks and the Nature of the Universe


2017-05-02 14:08:00 weixin_33674976 阅读数 26
  • 软件测试基础

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    2438 人正在学习 去看看 王恩龙

####本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第2章,第2.5节,作者李玉鑑 张婷,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.5概率有向图模型

如果一组随机变量中存在因果关系,那么常常可以建立一个概率有向图模型来紧凑、自然地表达它们的联合概率分布。概率有向图模型又称为贝叶斯网络(Bayesian network)、贝叶斯模型(Bayesian model)、信念网络(belief network),是一种通过有向无圈图来表示随机变量及其条件依赖关系的概率图模型。

贝叶斯网络B是一个以随机变量为顶点,以边为条件依赖关系的有向无圈图G=(V,E),其联合概率分布可以进行如下因子分解:

PB(X1,…,XN)=∏Ni=1P(XiPaG(Xi))(2.55)

其中单个因子P(XiPaG=(Xi))称为条件概率分布(conditional probability distribution,CPD)或局部概率模型。这个因子分解的表达式也称为贝叶斯网的链式法则。例如,根据该法则,图2.1所示的贝叶斯网络的联合概率分布可以分解如下:

PB(X1,…,X7)=∏7i=1P(XiPaG(Xi))

=P(X1)P(X2X1)P(X3X2)P(X4X3)P(X5)P(X6X2,X5)P(X7X6)(2.56)

可以证明,贝叶斯网络的联合概率分布满足局部条件独立性(local conditional independencies)[104]。也就是说,一个贝叶斯网络的任意节点X与其所有非后代节点都条件独立于其父节点集,即
X⊥NonDescG(X)PaG(X)(2.57)
在一个贝叶斯网络中,任意一条由三个变量构成的迹XiXkXj,可能存在下面三种连接方式:

1)串行连接(serial connection)或链(chain),如图2.2所示。根据公式(2.55),图2.2a相应的联合分布为

PB(Xi,Xk,Xj)=P(Xi)P(XkXi)P(XjXk)(2.58)

因此,在给定Xk的条件下,Xi和Xj的联合概率为

PB(Xi,XjXk)=P(Xi)P(XkXi)P(Xi,Xk)P(XjXk)P(Xk)=P(XiXk)P(XjXk)(2.59)

这说明,在串行连接的情况下,Xi⊥XjXk。

注意,图2.2b为串行连接的另一种情况,有关推导是类似的。图2.2a的串行连接又称为Xi到Xj的因果路径,图2.2b的串行连接则又称为Xi到Xj的证据路径。


8be5c8a11685e2832980c6bc2143effc61c91a22

2)发散连接(diverging connection)或叉口(fork),表示Xi和Xj有共同的原因,如图2.3所示。根据公式(2.55),相应的联合分布为


7ea883b5bd42df42facd66d0d69ebac485a48005
PB(Xi,Xk,Xj)=P(Xk)P(XiXk)P(XjXk)(2.60)

因此,在给定Xk的条件下,Xi和Xj的联合概率为

PB(Xi,XjXk)=P(Xi,Xj,Xk)P(Xk)

=P(XiXk)P(XjXk)(2.61)


3fc11965667beee981c9dcd1136faf9b30e843c7

这说明,在发散连接的情况下,Xi⊥XjXk。

3)收敛连接(converging connection),又称倒叉口(inverted fork)、碰撞(collider)、v结构(vstructure),表示Xi和Xj有共同的效果,如图2.4所示。根据公式(2.55),相应的联合分布为
PB(Xi,Xk,Xj)=P(Xi)P(Xj)P(XkXi,Xj)(2.62)

∑xk∈val(Xk)P(Xk=xkXi,Xj)=1(2.63)

PB(Xi,Xj)=P(Xi)P(Xj)(2.64)
因此,变量Xi和Xj是先验独立的,即Xi⊥Xj。

但是,在给定Xk或其后代的条件下,Xi和Xj并不一定独立,也就是说可能有
PB(Xi,XjXk)≠P(XiXk)P(XjXk)(2.65)
这说明,在收敛连接的情况下,未必Xi⊥XjXk。

根据上述分析,在串行连接Xi→Xk→Xj和Xi←Xk←Xj以及发散连接Xi←Xk→Xj中,只有未观察到中心变量Xk时,Xi和Xj之间才可能产生有效的相互影响,否则它们就是相互独立的。而在收敛连接Xi→Xk←Xj中,只有观察到中心变量Xk时,Xi和Xj之间才可能产生有效的相互影响,否则它们就是相互独立的。在一个贝叶斯网络中,如果两个随机变量X和Y可能通过一条迹产生有效的相互影响,X和Y就不会是相互独立的,这条迹则称为有效迹。

在给定观测变量集Z的条件下,贝叶斯网络B的一条迹X1…Xn称为有效迹,如果对其中任意的收敛连接Xi-1→Xi←Xi+1都有Xi∈Z或DescB(Xi)∩Z≠,且该迹上的其他节点都不在Z中。

如果X、Y、Z是贝叶斯网络B的三个互不相交的节点子集,且在给定Z的条件下,对任意节点X∈X和Y∈Y之间都不存在有效迹,那么称X和Y在给定Z时是d分离(dseparation)的,或被Z d分离[105]。其中Z称为分离子集。d分离定理为:如果X与Y被Z d分离,那么在给定Z的条件下,X和Y一定是相互独立的[105]。这种条件独立性X⊥YZ称为贝叶斯网络的全局马尔可夫独立性(global Markov independencies)。

在图2.1中,如果令X={X1,X2},Y={X3,X4,X7},Z={X2,X6},那么可以验证X和Y被Z d分离。显然,在给定Z时,X和Y是相互独立的,即X⊥YZ。

此外,如果利用v结构的贝叶斯网来表达因果模型,有时可能出现解释消除(explaining away)现象。解释消除是指本来相互独立的多个原因在给定观察结果时,可能不再相互独立,而是变得相互依赖、相互影响,甚至一种原因的出现几乎可以排除另一种原因出现的可能。例如,一座高楼倒塌可能有两种本来相互独立的原因:自然地震或恐怖袭击。可是,在看到9•11美国世贸大厦被飞机撞击倒塌的视频之后,恐怖袭击便成为美国世贸大厦倒塌的直接解释,而这种解释几乎完全排除了自然地震作为解释的可能性。解释消除只是因果间推理(intercausal reasoning)的一个特例,而因果间推理在人类的推理中是非常普遍的模型。

下面通过一个具体例子说明解释消除现象。如图2.5所示,


图

用一个v结构的贝叶斯网络表示电池和燃料情况对油表的影响。这个贝叶斯网络由三个二值节点构成,分别是电池节点B(battery)、燃料节点F(fuel)、油表节点G(gauge)。B代表电池是否有电,B=1表示有电,B=0表示没电。F表示燃料(汽油)的情况,F=1表示油箱是满的,F=0表示油箱是空的。G表示油表的指示情况,G=1表示油表刻度指示油箱是满的,G=0表示油表刻度指示油箱为空。

假设已经知道了这个模型的有关概率为:p(B=1)=0.9,p(F=1)=0.9,p(G=1B=1,F=1)=0.8,p(G=1B=1,F=0)=0.2,p(G=1B=0,F=1)=0.2,p(G=1B=0,F=0)=0.1。

根据油表贝叶斯网络的结构,有:

p(B,F,G)=p(B)p(F)p(GB,F)(2.66)

于是,可以计算在观测到油表指示油箱为空的情况下,油箱确实空着的概率如下:

p(F=0G=0)=p(G=0F=0)p(F=0)p(G=0)(2.67)
其中,
p(G=0)=∑B∈{0,1}∑F∈{0,1}p(G=0B,F)p(B)p(F)(2.68)

p(G=0F=0)=∑B∈{0,1}p(G=0B,F=0)p(B)(2.69)
因此,
p(F=0G=0)=p(G=0F=0)p(F=0)p(G=0)0.257(2.70)

p(F=0G=0)=0.257>p(F=0)=0.1(2.71)

从以上结果可知,在观测到油表指示为空的情况下,油箱真为空的概率会比没有任何观测的情况大很多,这符合油表的常理作用。如果进一步考虑更复杂的情况,计算在同时观测到油表指示为空和油表的电池没电的情况下,油箱真为空的概率,那么不难通过公式推导得到:

p(F=0G=0,B=0)=p(G=0B=0,F=0)p(F=0)∑F∈{0,1}p(G=0B=0,F)0.111(2.72)
综合公式(2.43)和公式(2.44)这两种情况,可以得到如下不等式:
p(F=0)=0.1<p(F=0G=0,B=0)

=0.111<p(F=0G=0)=0.257(2.73
)```  
2018-01-18 00:00:00 j6UL6lQ4vA97XlM 阅读数 1932
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续接:《我的心得:数据中心运维&管理(一)


5:追其根源,防患未然:5Why 分析法在数据中心的应用;如何有效的解决问题,首先需要了解产生此问题的因素和最根本因素;如何寻找根本原因?需要更加有效合理的工具方法,下面给大家介绍一下典型的 5-Why 分析法:


什么是 5-Why

5-why 的关键在于鼓励解决问题的人要努力避开主观或自负的假设和逻辑陷阱,从结果着手,沿着因果关系链条,顺藤摸瓜,直至找出原有问题的根本原因。


5-why 分析法基本步骤:



5-why 在数据中心解决问题的案例—


★步骤 1:识别问题


        7×24 小时值班,采用热成像仪巡查发现电线有热点现象;



★步骤 2:澄清问题


动力设备配电装置中,电线在负载不高的情况下,电缆接线位置温度达到 45.8 摄氏度,而且三相中,B 相电缆头温度最高;


★步骤 3:分解问题


值班班组记录发现的异常现象,需要向班组长等相关人员汇报,运维管理人员进行判断并展开调查,将问题分解为小的、独立的元素。


★步骤 4:查找原因要点(PoC)


查找原因要点,查找此设备的验收和检修记录,查找历史有关信息和资料;确保是否有历史检修记录;


独立因素如下:1:设备厂家供货,独立的责任主体;


相干因素:1:变频器谐波因素,2:电线压接线耳接触面不足,3:电线安装固定螺丝松动,4:电线截面选型偏小;


★步骤 5:把握问题的倾向


问题倾向:1:电机容量和负载率;2:交流接触器产品质量问题;3:线缆选型偏小不合理;4:线缆接线不牢固;


★步骤 6:识别并确认异常现象的直接原



★步骤 7:使用“5 个为什么”调查方法来建立一个通向根本原因的原因/效果关系链


(1-Why)问:“为什么会产生局部热效应?”


 答:“因为接触不良原因产生局部热效应。”


(2-Why)问:“为什么接触不良呢?”


       答:“1:因为接触器接触不良导致发热造成热传递,

                  2:接线耳和线缆压接不良,

                  3:电缆和接线端子未紧固。”


(3-Why)问:“为什么接触器接触不良/压接不良/未紧固?”


         答:“1: 因为接触器自身质量问题,触点接触不良导致温升;

                     2: 厂商生产工艺不良,导致温升;

                    3: 前次改造维修未紧固,导致温升。”


(4-Why)问:“为什么接触器自身质量问题/厂商生产工艺不良/前次改造维修未紧固?”


        答:“1:因为接触器自身质量问题,器件品质质量和口碑不佳;

                  2:盘柜厂商生产接线工艺不良,厂商质量体系实施的不到位;

                  3:前次改造维修未紧固,造成遗留诱发问题;”


(5-Why)问:“为什么器件品质质量和口碑不佳/厂商质量管控不到位/造成遗留诱发问题呢?”


       答:“1:商务采购未选用优质品牌的产品器件,器件规格不匹配;

                 2:商务采购中未对供货商的质量检查和资质进行排查,未选择合格的供应商;

                 3:运维&管理职能疏忽,管理不到位,未对前次施工改造维修验收;


★步骤 8:采取明确的措施来处理问题



经过连续五次不停地问“为什么”,对每个因素独立询问,找到问题的真正原因(交流接触器接触不良)和真正的解决方案(复核参数重新选择交流接触器)。由现象推其本质,因此找到永久性解决问题的方案,这就是 5-Why。


数据中心运维管理方对于每次的故障要寻根找到最终原因,走根本角度去解决问题,将问题彻底解决。


6:持续优化,节能降耗: 人才管理提升企业竞争力降低成本;


通过了解发现目前各个大型数据中心在设计和系统架构,设备采购,施工管理和验收等项目各个环节中遗留下来的问题,未能积极有效的处理,最终落到运维阶段,所以在运维管理工作中出现大量缺乏经验和考虑的遗留问题,同时企业在运维管理方面的重视程度也不足,最终就在行业内形成了“数据中心运维背锅侠”“数据中心忍者神龟”等行业新名词。


整个行业发展离不开行业人才基础的培养和发展,新兴行业的发展和竞争本质是人才竞争,企业长期成长性更是企业人才竞争能力的体现。


数据中心运维中出现的各种问题都可以归结到专业人才的缺失因素,如:业主在进行项目立项时需求的明确性,由于缺乏专业人才而导致无法描述自己准确的需求,只能听从设计院的设计;设计院的成熟度也导致项目设计为能有效的实现业主投资的目的和运维实际情况的考虑因素;项目采购和施工过程中夹杂的各个各样的因素,而且无法进行有效的管控和专业的技术人才进行落实和验收,各种各样的施工质量和产品质量问题遗留给运维方;企业运维管理体系的完善的也有待商榷,各个公司对运维的重视程度也导致运维管理体系运作的方式有着各式各样的特性,从而导致“无辜的”事故导致“无辜的”人员,也就是“背锅侠”的产生。


当数据中心运维发生问题或是事故时,各种因素的叠加效果和共同促进才会导致较大型或是不可预控的事故的发生,所以运维管理方也要有理有据的对事故进行分析和归责。


行业发展按照顺时针的自然方向发展,竞争力的企业在不断的完善自己反向的明确的主动的需求;能够提出合理明确的需求是企业竞争力的有力表现。人才管理提升企业竞争力,降低成本,推动自身在行业中的发展。


总结:被动接受是一种无奈;明确+主动+需求才是运维&管理对 IDC 项目生命周期的全新的认知和理解。


7:管理的“最后一公里”:目标制定和执行力落实;


所谓执行,就是将计划落到实处,是一个实现目标的过程。


运维&管理的计划和计划的执行是不可分割的,编制计划的目的就是使之得以落实,以实现目标,计划是执行的指南,明确了执行的路径;而执行就是落实计划。所以,执行是项目计划的一个内在组成部分。


执行力是指运维&管理的管理组织落实计划的能力。


执行力是可以提高的,也是可以度量的。

企业培训资源 80%用于 20%的人员,现场运维值班人员和维修保养人员学习提升资源有限,需要管理层重视执行层面的质量提升,积极鼓励专业知识的补充和提升,并给予鼓励性奖励和学习资源的配置。


万里长征万里还,走上运维的道路,任重道远,各个运维管理的工作同事都应该理解和明白这份工作的特殊性和责任心,无需华丽的辞藻来修饰运维工作的神秘感,理想和客观的对待,企业和公司高层也应给予运维管理从业人员关怀和生活方面的支持。


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2017-11-01 18:35:17 weixin_34150224 阅读数 12
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人工智能的关键就是让机器设备能够:感知,推断,行动和调整。而要能让设备自主的实现这些操作,机器就得有一个学习的过程,这就类似于我们常说的师父领进门、修行靠个人,所以机器学习又分为:监督式学习(老师告诉你一些绝对正确的数据)、非监督式学习(然后自己根据正确数据的特点去判断一些没有见过的数据)、深度学习(根据海量的数据深入分析这些数据的因果联系),具备这样能力的机器才能叫人工智能了吧。

机器学习旨在解决数据的回归和分类问题。

  • 回归:查找函数逼近,就是根据一堆数据(样本),看能找到一个函数能让所有数据都能趋近于满足这个函数,然后根据这个函数再来检验新的数据是否满足此类数据特征。

    回归

  • 分类:用于确定数据身份,就是把所有数据能否分类看,根据某个关系来划分数据属于哪一类。
    分类

当然,要处理数据用EXCLE肯定不行了,这里就引出了Python,Python用来数据分析是相当不错的,其有很多第三方库,会让编程变得简单起来,其数据处理的性能也很快,所以没啥说的,接下来就先学习Python。

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