重磅!优维科技发布EasyOps7.0大版本

alarm-dog:哮天犬是一个通用的统一告警平台,提供配置化、流程化、标准化的能力,支持多种告警通知渠道,支持告警收敛、过滤、升级、工作流、自动恢复等功能,实现统一输入、不同输出。可以对接Grafana、阿里云Arms、实时计算等监控能力,各业务也可以直接在代码中埋点上报告警,也可以定制化开发,实现监控告警全场景覆盖。https 哮天犬告警平台 哮天犬是一个通用的统一告警平台,提供配置化、流程化、标准化的能力。可以选择对接日志中心日志类监控、实时计算类的监控能力,各业务方也可以直接在代码中埋点上报告警,同时我们团队也可以定制化开发既能满足业务需求又能快速复用告警平台的监控系统,实现监控告警全场景覆盖。 开始使用 # 拉去子模块 git clone https://github.com/tal-tech/alarm-dog.git --recursive # 根据实际情况修改 docker-compose.yml 中以下参数 VUE_APP_STATIC_PREFIX=//127.0.0.1:8081/admin/ VUE_APP_BASE_API=//127.0.0.1:8081/api/ # 启动docker docker-compose up -d # 导入sql docker exec -it alarm-d 立即下载

今天,优维科技新一代运维核心系统「EasyOps」经过9年市场沉淀与产品迭代,正式迎来7.0大版本的盛大上线。

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从2015年第一行代码开始,优维EasyOps已完成多次版本升级迭代。每次迭代的程度、战略、方向都有所差异,但每次迭代的动因是一样的——全都来自客户。9年来,EasyOps在千行百业的落地实践带给我们一个非常深刻的洞察:运维平台或者系统的重要性必须重新认知。一方面,运维平台承载着IT系统运行的生命底座;另一方,运维平台衔接着其他过程到生产交付的环节。我们认定,认清运维平台或系统的重要性,就是企业生产效能和稳定性的核心保障,因此我们在去年底发布了全新的企业定位——新一代运维核心系统服务提供商!

新一代运维核心系统,是行业第一次把运维系统提到核心系统地位,毕竟生产监控、应急、部署升级等核心活动都依赖它。没有这套系统,一个复杂业务系统的运维是无法应对的,业务连续性则更加无法保障。“新一代”密切匹配于当前的新业务、新技术,只为全面贴合当下客户侧向技术云原生化、业务敏捷化的变化趋势。本次EasyOps迎来了诞生后的第7个大型版本,该版本正是基于以上的认知重装上阵,以“更核心、更智能、更开放、更客制”的姿态出现在客户面前。

  • ——更核心。平台提供五大业务底座,包括监、管、控、析、智,以及公共技术能力底座,如数据/文件/命令三大通道、流程引擎、采控平台等能力。

  • ——更智能。基于大模型能力,EasyOps实现了全面AI辅助的智能运维体验,提供低代码开发辅助、自动化运维、智能监控与CMDB优化服务,实现从数据到资源管理的智能化升级。

  • ——更开放。南向开放能够集成各种平台系统,“API+消息”全面集成,北向开放可以被集成,达到全面开放赋能的目的。

  • ——更客制。以“开放平台+应用中心”为产品表达,面向大中型企业客户、集团性客户,提供更强的客制化能力,让客制随心所欲。

......

具体与此前所有版本相比,7.0围绕新的企业定位与技术理念,打造了“2底座+1开放平台+1场景中心”的全套运维产品服务体系。该运维体系是优维完全自研、自主探索和积淀的,所以能做到100%掌握、100%可控、100%安全。

下文将全面剖析优维科技EasyOps7.0大版本所带来的全新产品力。

1

夯实新一代技术底座 

增强运维“造血”能力

过去9年间,在信息化、数字化的浪潮中,优维没有一天停止对技术的探索脚步,在不确定中抓住主要趋势,基于客户需求和技术创新的驱动,来构筑产品领先的技术优势,助力运维产业的升级。

在本次7.0大版本的升级中,优维从采控、信创、大模型上进一步夯实新一代运维核心系统的技术底座,为客户实现数字化运维提供可持续的澎湃动能。

01构建统一采控平台

本次版本对已有的采集能力进行了一次大整合,打造了适应资源、指标、日志、事件、Tracing等数据的统一采控平台。该平台可大规模节点秒级调度,自动扩缩采集目标,其OneAgent可自由插拔采集插件,适配主流操作系统(Linux、Windows、信创等),对机器资源消耗低。同时,支持多语言、多协议、多数据类型,采集覆盖面广,拥有几百种主流资源采集。

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该平台包含数据采集、数据转换、指标中心、Agent管理、数据集成五大功能模块。其中:

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平台的采控能力仍会持续增强,将在日志采集上支持EasyOps Log Sampler,支持主机eBPF、MySQL等数据库数据源接入(SQL任务)、Zabbix Template全套一键接入...

02

EasyOps平台全栈国产信创化

从国产芯片、国产操作系统等IT基础设施,到国产数据库和国产中间件等应用软件,优维EasyOps一体化运维平台满足“国产替代化2.0”要求,使得一体化运维平台真正做到了自主掌控,并拥有“好用”的体验。

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03EasyOps场景对接大模型

自去年以来,大模型热度持续不减,当很多人都在吹捧大模型时,优维则通过深度实践与反复体验,摸清了大模型的底层逻辑和运作规律,最终把研究成果赋能到优维的产品上来。对于优维EasyOps平台矩阵里的产品而言,几乎每一个应用场景都可以与大模型进行有机结合,我们也发现,接入了大模型的产品,其想象空间非常之大。

目前,我们的EasyOps一体化运维平台已经完成大模型对接,部分能力如下:

  • 通过低代码AI助手辅助各种不同的页面编排需求,比如自动mock,自动生成函数,自动生成测试用例,自动拼装请求参数等;直接生成局部的页面编排以及页面调整;编排优化,把已有编排提交给大模型,提供优化建议。

  • 在制品管理、工具库、部署等方面,实现了全方位的运维自动化。通用中间件配置自动生成、启动停止脚本检查分析、SQL分析解读、自动生成部署策略等功能,在面对复杂多变的运维环境时,能够快速应对,保障业务的连续性。

  • CMDB产品,自动采集脚本生成、数据质量评估、拓扑优化等功能,可以在使用过程中,能够更加精细化、智能化地进行资源管理和监控。

  • 可观测产品方面,通过智能建议和监控套件自动创建等功能,帮助提升运维监控能力。日志样本解析、监控套件选择、PromQL指标汇聚公式生成等功能,在面对复杂的监控场景时,能够快速搭建监控体系,确保业务的稳定运行。

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2

业务场景驱动

重塑新一代运维底座

在本次7.0大版本的升级中,优维从数据运营、最佳实践中心、全面可观测上重塑新一代运维核心系统的业务底座,能够安全稳定地支撑客户业务需求,致力于成为广大客户核心业务的坚实营盘。

01

CMDB数据运营平台,

为企业IT资源数据注入生命力

优维在服务企业客户的过程中,听过,看过,也解决过很多组织在CMDB数据运营场景中的困惑和尴尬处境。基于对客户需求的洞察与多年产品的落地实践经验,优维构建出一套完善的CMDB数据运营的方法论,总结概括为“1塔4层7要素”,来帮助企业客户梳理清楚CMDB的设计思路,正确打造贴合企业环境、能够带来数据驱动业务的高质量CMDB。

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02

OneModel协助IT资源管理快速落地

过去九年,优维将CMDB项目实践经验沉淀为标准化体系,并落地到OneModel模型的建设中。通过OneModel模型标准化建设,不断夯实CMDB作为数据中台的能力,帮助客户做好IT资源管理,为上层消费带来无限可能。

在OneModel的标准化落地上,通过核心资源100%覆盖和用户100%自主接入能力的支撑,帮助客户快速搭建CMDB,打通全链路的数据消费,让客户可聚焦深挖更多的上层消费场景。

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03推出两大最佳实践中心

从业务视角出发,优维将多年积累沉淀下来的最佳实践经验变成客户触手可及的资源,立足于各种运维场景,打造了一个权威标准的资源共享平台——EasyHub,以及一个解决方案中心,来满足客户不同场景的运维建设需求。

资源共享平台——EasyHub

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解决方案中心

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04可观测产品再度全面升级

伴随着可观测性产品的快速迭代,优维技术团队构建了更加精细与完整的可观测能力,并推出场景更丰富的「全面可观测」产品及服务,覆盖架构可观测、故障可观测、变更可观测、用户可观测、应用服务可观测、资源可观测、运维状态可观测等七大不同场景的可观测产品能力,帮助企业提供更丰富、更完整的可观测服务,保障系统的可靠性与稳定性,并节约运维成本。

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3

构建统一开放平台

提升运维价值

立足于“开放”原则,优维一直以来致力于建设统一的能力开放平台,以“加速运维开发,促进运维转型”为核心设计理念,优维产品团队从客制化能力、数据开放、能力开放、能力集成四个方面来打造全新的开放平台,并构建出“六大能力模块”,包含应用市场、应用开发、连接能力、采控平台、API集市、开发者工具。

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01客制化能力

基于开放平台体系,优维希望通过低代码开发平台把面向客户需求的定制能力推到客户身边。我们的目标,是希望通过低代码开发平台的能力帮助客户以低成本、短周期、高效率的方式,基于自身的开发需求,快速完成应用系统的开发搭建。

优维低代码开发平台的整体架构主要分为VisualBuilder(前端页面编排系统)、DataBuilder(后台数据模型定义系统)以及FlowBuilder(后台服务编排系统),这些系统模块均运行在统一的Provider API对接层以及众多的资源库上,然后提供开发者中心帮助使用人员快速上手。

02数据开放

数据作为运维部门实行数字化转型的重要资源,在本次7.0大版本升级上,将采控平台独立出来进行统一的数据管理。目前,采控平台支持数据采集、数据转换、指标中心、Agent管理、数据集成五大功能模块。

03能力开放

在能力的开放上,除优维自身平台的开放,还需要连接到外部服务,特别是API层面的连接。平台通过API Gateway和事件总线来进行外部服务的连接,以及从事件层面将部分能力进行整合。

04能力集成

在开放平台体系的API集市的能力中,我们让API成为一种资源,将内置平台内部、云厂商(如腾讯云、阿里云、AWS、Jenkins、Jira......)以及常见软件API进行整合,让客户能够通过平台快速的去调用其他平台的一些能力。

4

场景中心按需发展 

实现生态化运维

遵循平台运维理念,优维场景中心依托新一代运维核心系统平台运维底座支撑,提供运维场景所需的业务共性能力,构建起五大“能力框架”,即运营治理中心(容量、性能、可用性管理)、双态部署平台、统一告警处理中心、应急预案管理平台、应用级数字化架构管理,致力于提供贴近客户需求的场景化服务和方案。

01

运营治理中心产品三重奏

可用性、性能、容量管理

为了更好地提升客户体验,保障业务的稳定运行,优维产品团队针对性从『可用性管理』、『性能管理』、『容量管理』三个方面打造了运营治理中心,满足客户在日常运维场景中,系统及应用运维人员重点关注的系统/应用是否可用、使用是否流畅及是否够用的问题。

可用性管理的能力价值

  • 结合拨测成功率和SLO来衡量服务可用性

  • 支持在统一标准和规范下设定可用性目标和工时计算

  • 通过可用性目标指导系统维护,确保满足服务稳定性要求

  • 提供系统可用性排行榜,明确红榜/黑榜,区分表现良好和不佳的系统

  • 支持按日期粒度查看和对比数据,帮助制定可用性治理策略

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性能管理的能力价值

  • 提供系统/应用的性能管理视图

  • 以CMDB系统/应用树来呈现性能状态

  • 构建面向系统/应用服务的应用性能评估体系(Apdex)

  • 帮助IT运维人员快速识别系统性能瓶颈

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容量管理的能力价值

  • 通过平台提供的系统级别的容量视图,IT部门能够按照常规的组织方式,全面掌握系统资源的使用情况。

  • 利用平台设定的高低负载阈值,IT部门能够在系统级别分析中,根据最低和最高服务负载

  • 来确定系统的最小和最大容量需求,实现更合理的容量配置。

  • 平台将与性能管理能力结合,提供性能评分来辅助容量评估。这样,IT部门可以综合考虑

  • 资源的绝对占用容量和性能评分,更准确地评估系统资源是否满足业务需求。

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02双态部署平台

优维双态部署平台(HyperDeploy)提供了一套标准化的应用变更能力,不论是面向传统的主机部署还是时下流行的容器环境,HyperDeploy始终坚持以应用为中心,为企业串联开发、测试、部署、运维等过程,提供一致的变更体验帮助用户无感交付应用程序。

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双态部署平台优势

  • 轻量化的环境管理:通过资源池管理与授权使用基础设施资源

  • 自助式的资源交付:使用蓝图来编排环境中复杂的资源关系,自助式地向部署架构中增加资源,不依赖厂商

  • 全站资源一键集成:开放集成外部第三方资源,如阿里云、腾讯云、华为云、AWS、Kubernetes等

  • 标准化的应用治理:将程序包、配置、部署环境等配置进行标准化管理,减少个性化应用,降低运维复杂度

  • 无感化的双态部署:采用相同的部署流程抹平稳态部署与敏态部署的差异,无感地实现双态应用部署

  • 更可靠的应用交付:涵盖滚动、批量、蓝绿、灰度等多种应用发布模式,轻量化的工单审批流构筑双倍可靠的应用交付能力

  • 立体化的度量体系:提供开发、测试、部署、运维的全方位立体度量,帮助您精准剖析过程损耗,建设成熟度更高的应用交付价值流

03统一告警处理中心

基于事件全生命周期管理,优维产品团队打造高效、中心化、智能化的统一告警处理中心,其能力可做到故障的有效识别、跟进、快速定位、应急处理与分析总结,帮助企业减少故障带来的损失。

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基于常见的故障场景提供智能分析,「统一告警处理中心」帮助企业快速完成故障定位,减少服务故障带来的企业损失。基于特定的故障场景提供常见的故障处理预案,确保服务快速恢复。还提供标准化故障处理流程和统一的故障处理作战室,确保责任到位,提高沟通效率,最终形成故障处理规范。

04应急预案管理平台

优维自主研发的应急预案管理平台,为企业构建了标准化、自动化、可度量,支持多角色协作的演练、应急、预案管理的能力,覆盖IT应急、演练、预案管理主流流程,提供一站式安全可控的应急演练服务。同时,业务、研发、运维等部门能够协同参与IT应急管理,全面提升应急响应和处置能力,快速有效应对各类突发事件。

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应急预案管理平台优势

  • 自动化:支持应急预案的灵活定义、编排、执行,包括自动化和手工策略定义

  • 标准化:演练、故障应急处置全流程标准化、线上化

  • 协作:支持多角色基于工单进行演练、故障应急、预案编排/执行等

  • 一体化:支持与平台产品进行互联互通,如:自动化、CMDB、监控、ITSM等

  • 开放:开放API,支持与外部系统对接、集成

  • 可度量/评估:支持从执行、覆盖度、数量等维度对预案、应急、演练进行度量、评估,提供丰富的报表、视图

  • IM对接:对接、集成不同IM,满足演练、故障应急场景化实时通知能力

05(应用)数字化架构管理

在企业加速数字化转型的过程中,技术架构的持续变化带来了架构治理的诸多难题,包括繁重的架构梳理任务、频繁的架构变动、难以监管的架构规范以及缺乏透明度的架构视图等问题。通过建立数字化的架构管理平台,可以实现对架构的清晰规范化和全生命周期的追踪。这样的平台能够支持标准化开发系统架构、有效进行架构故障排除、以及识别架构变更的风险,覆盖多个管理场景。

在优维科技的产品视角中,数字化架构管理就像是一门精妙的艺术,它将上层应用模型的业务概念以可视化的方式呈现出来,使得业务逻辑和流程变得更加直观、清晰。我们将这样的管理方式理解为“给企业搭起一座桥梁”——在这座桥梁的搭建过程中,数字化架构管理巧妙地屏蔽了CMDB模型的复杂性,让企业的运维人员无需深入关注技术细节,就能轻松地运用CMDB模型。

优维(应用)数字化架构管理产品目标

  • 通过运行访问架构自动发现+人工治理(如基线版本/人工更新)的模式,降低架构维护成本,提升维护效率

  • 建立数字化管理模式,去文档化,全生命周期管理架构,从设计态到运行态

  • 把架构当成数字化资产,可视化图谱只是数字化的呈现,从一开始建立架构管理规范和标准,设计态架构到运行态架构对应关系可追溯

  • 构建全过程、多维度的系统-应用-应用服务的数字化管理能力,统一应用资源画像

产品核心概念

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产品功能架构

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最佳实践落地

基于新一代运维核心系统的全新企业定位,本次7.0大版本围绕“技术底座+业务底座+开放平台+场景中心”而打造的“更核心、更智能、更开放、更客制”的全套运维产品体系,给企业客户带来更加标准、顺畅、高效的运维体验。

在成熟的产品体系的支撑下,优维赋能不同行业并执行出最佳实践。目前,已成功落地银行、证券、基金、电力等众多典型行业客户,EasyOps7.0大版本的产品潜力值得广大用户持续挖掘,同时也欢迎更多企业及合作伙伴更新及试用。

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未来,优维将持续打磨产品数智能力,发挥技术优势、业务优势、平台优势,赋能各行业运维创新,推动企业数字化运维转型。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

7月更新!优维EasyOps®平台再升级!

关于视图的检查逻辑,由于我们的架构视图具备联动CMDB数据这一显著能力特点,因此,在执行检查的过程中,我们实际上是在对CMDB数据进行核查。架构视图中,当我们绘制系统逻辑架构或系统运行架构时,它首先会根据关系为我们生成初始的视图,之后我们可以灵活地调整这些图,内容方面没有严格的限制。然而,在数字化架构中,由于我们更注重对图的管理,并会在其上叠加一些基于架构管理的小功能点,因此对图的绘制内容会有一定的限制。我们计划在数字化架构中添加自定义视图的入口,以便查看在架构视图中绘制的更灵活视图,如网络架构等。

EasyOps_DevOps的博客 1374

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

优维大模型春季上新:「9能力+1智能体开发平台」十分提效

企业运维的数字化转型,亟需从“人找数据”转向“数据找人”——这个问题我们论述过很多次了,今天只上“纯干货”——以看得见+摸得着的方式,一口气给大家安排了9大核心能力和1个智能体开发平台的实操演示(实际库存远不止这些)。之所以选择在这个时节打出一记拳拳到肉的组合拳,只为用朴素的臻功夫诠释“通过AI技术实现运维场景的深度解耦与灵活编排,助力企业精准降本、高效提效”的实战效果。支持按属性、跨层级关系、多条件组合查询,例如“查询所有部署在华东区域且CPU使用率>90%的主机”。”,AI自动解析拓扑关系并输出答案。

EasyOps_DevOps的博客 884

1月更新!EasyOps® 28+新功能“狂飙”上线~

用户在发起工单后,会触发与该工单有关的脚本进行执行,例如:前置脚本、后置脚本、控件脚本、表单生命周期等,某个脚本执行出错时就会导致工单无法正常流转,而用户在排查脚本的任务历史时往往需要跳转出ITSM产品,去工具库-任务历史页面进行查询,操作路径长,且脚本的任务历史又较为分散,提升了排查难度。原先在ITSM的流程中,用户可以在任意节点对工单进行转换,在实际使用场景中,往往需要工单流转到指定节点后才能判断工单是否需要转换,但是因为现在没做限制,工单转换操作又不可逆,所以就会存在操作失误的可能。

EasyOps_DevOps的博客 840

优维科技携手AWS,解读企业上云之路

2016年12月13日,优维科技与亚马逊AWS将逐一为您解答,并向您展示传统企业上云之旅及落地思路,介绍实际案例,协助您加速企业数字化转型,进一步激发企业潜力与创新。届时,大咖齐聚,为大家带来精彩纷呈的干货分享! 在产业互联网化的今天,云计算扮演着十分重要的角色,成为传统企业启动变革的引擎。同时,为了使IT系统管理更高效,优维科技率先推出了EASYOPS,实现从产品生产到产品交付的全流程自动化闭

liaozhiyi6214的博客 780

这样建统一告警平台,运维的告警麻痹症有救了

一、背景一套监控系统的检测和告警是密不可分的,检测用来发现异常,告警用来将问题信息发送给相应的人。vivo监控系统1.0时代各个监控系统分别维护一套计算、存储、检测、告警收敛逻辑,这种架构...

架构师小秘圈 1863

如何改善监控问题,试试打造企业统一监控平台体系!

上了一定规模的企业里,在IT运维管理方面一般都上线了相应的监控工具,例如:基础系统监控、网络监控、机房动环监控、应用性能监控、日志监控等。但是可能每隔个1~2年,企业就会发现监控工具可能满足不了当下的需求了,又会进行新一轮的监控产品选型和引进的过程,以此循环往复。 企业监控的现状&问题 如何监控? 从动环到硬件到软件到应用到用户,监控对象多且杂,如何一一...

weixin_42556618的博客 1043

监控告警的统一纳管

在运维日常工作中可能出现的场景是:有多套监控系统,基础系统监控一套,Kubernetes容器环境一套等等监控告警各套环境有自己的一套规则和通知方式重复或同类型的监控告警同时出现,我们到底...

NewTyun的博客 2131

统一监控报警平台的架构设计思路分享

本文以全局视角,从一个监控系统的设计开始,为我们展示了一个高性能的监控系统应该如何架构和分层。细观现在的服务架构设计,越来越强调模块化、异步处理、分层设计、低耦合、高内聚等等。今天的文章为我们展示了一种职责划分清晰的设计思路,供大家借鉴。 嘉宾简介: 高俊峰(南非蚂蚁),Linux资深技术专家,畅销书籍《循序渐进Linux》、《高性能Linux服务器

kongjunlongaa的博客 2万+

新浪、万网前系统架构师高俊峰:统一监控报警平台架构设计思路

重磅推荐:10年技术力作:《高性能Linux服务器构建实战Ⅱ》全网发行,附试读章节和全书实例源码下载!此文是51CTO高招微课我的一期分享,51CTO高招是面向IT行业内的工程师以及程序员在线交流分享的课堂,让我们用心去感受技术领域不一样的干货。高俊峰(南非蚂蚁)Linux资深技术专家,畅销书籍《循序渐进Linux》、《高性能Linux服务器构建实战》作者,曾就职于新浪、万网,目前服务于上海好耶集...

weixin_34080571的博客 880

工业时序数据从采集到预测:天谋科技这套方案能解决什么

设备一多、采样一快,时序数据就擦着普通数据库的边涨。下文按「采—存—用」梳理 TimechoDB 与 AINode,并说明 TimechoAI 云服务的适用场景。

攻城狮7号的博客 971

# 昂永(上海)科技非标件自动核价系统落地无锡先导,助力制造核价数字化

近日,昂永(上海)科技自研非标件自动核价系统正式在无锡先导落地应用。针对非标零部件核价痛点,双方协同完成方案适配与上线,依托图纸智能特征解析、自动工艺识别、成本模型计算等核心能力,将过去过于依赖资深工程师经验的人工核价模式,升级为标准化、系统化数字化流程,为企业内部核价、成本评估、跨部门报价协同提供有力支撑。

cjndacn的博客 198
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