使用DBAIOps构建离线分析服务能力

SpringBoot+Vue+MySQL 高校学科竞赛平台 完整可运行版(源码+文档) 本项目基于SpringBoot+Vue+MySQL构建高校学科竞赛管理平台,覆盖学生、教师、领队教师、管理员四大角色,实现竞赛发布、报名、刷题、评分、公示等全流程闭环管理。系统架构清晰,技术主流,配套完整源码、数据库脚本、万字论文、开题报告、答辩PPT及部署文档,支持一键运行,适用于毕业设计、课程设计及院系二次开发,真正实现“开箱即用”。 阅读详情

如果你是一个DBA或者一个数据库服务厂商,你有一些分散在全国的用户,那么传统的服务方法需要你不停的到用户现场去做各种工作。比如巡检、故障分析、业务保障、节假日临检等工作。不停的在各个客户之间出差会让你精疲力尽。

有没有更轻松一点的方法来完成这些必须做,而且十分繁琐,效率不高的工作呢?D-SMART社区版就是一个很好的工具。我们可以让这些用户都安装一个D-SMART社区版,实现日常的数据采集和初步 分析预警。对于用户来说多了一个免费的监控工具。当用户的系统有问题的时候,D-SMART采集的历史数据将会为你破案提供丰富的数据。如果你不方便去现场分析,那么让用户通过HOLA导出数据,通过邮件或者微信发给你就可以了。你可以在远程导入离线数据,完成各种远程分析工作。这些工作当日也包含了巡检、审计等工作。

图片

如上图所示,本地监控的d-smart lite就可以用D-SMART社区版充当。而D-SMART CENTER可以用D-SMART 社区版(按需采购增值包)、D-SMART标准版或者D-SMART企业版承担。

通过hola可以导入离线数据,在远程服务中心实现离线分析、诊断和巡检。当然如果你发现有些棘手问题无法解决的时候,你也可以把hola数据发送给社区,让社区的专家协助你做一些分析定位工作。你也可以按年度向社区购买一些专家服务,确保你的CASE可以以较高的优先级被社区专家响应。

国税局发票查验中英文验证码识别最新版,识别率99.9% 采用深度学习进行发票查验验证码模型的训练,在我电脑上模型训练的环境如下: 显卡:RTX 2080TI tensorflow-gpu:2.5.3 1 训练集和测试集的准备 发票查验的验证码分为4种类型,分别为黑色、红色、黄色、蓝色,经过我的测试,采用4个模型的效果最好,每个模型对应识别一种类型的验证码。 首先我们4种类型的验证码都准备10万张。 00黑色类型的验证码: 01红色类型的验证码: 02黄色类型的验证码: 03蓝色类型的验证码: 验证码图像图像准备好后,对其进行标记,也就是对验证码重命名: 阅读详情

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