EasyOps「双11」超前发货:多维升级,运维效率直接开挂!

l0phtcrack 7(爆破管理员密码)使用教程 l0phtcrack7简称lc7,是爆破计算机管理员密码的软件,早期是网络安全管理员用来检测系统用户是否使用了不安全的密码,后被黑客用于用户口令破解 功能:该工具支持远程破解,理论上能破解所有密码,但对复杂度比较高的密码,破解时间很长 使用前提:1.登录了需要破解的计算机 2.知道需要破解的计算机的一个管理员的账户,密码 ** 也许你会疑惑,我都知道了一个管理员账户密码了,还要另外的管理员密码... 阅读详情

 撰文:鹿小U / 制图:脾气超好

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各位同学注意啦!

EasyOps v7.11更新精准踩中大家的日常痛点,

每一个功能都瞄准 “省时省力”,

帮你少加班、效率拉满!

跟上,我们发车咯!

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此次升级,我们依然聚焦用户使用问题进行改革,经过深入调研,我们将其归纳为以下四点:

  • 业务合规管控低效:

    证书、设备上架、资产责任人等业务合规诉求,因 “单模型多规则操作繁琐”“违规实例信息识别 & 查看路径深”,合规治理难落地

  • 时效型资源治理不足:

    云资源、K8s 资源等强时效资源,界面无法配置自动清理机制,且待删数据无界面明确展示,时效管控滞后

  • 脏数据清理负担沉重:

    黑名单应屏蔽的部署实例脏数据入库,存在大量清理工作

  • 拓扑发现规则缺失体系:

    物理设备(服务器、存储、交换机等)拓扑自动关联无标准规则,依赖项目经验口传或摸索,拓扑质量参差不齐

针对以上四类问题,我们已通过产品新增功能制定了相应解决方案⬇️。

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>> 逻辑校验灵活化&字段配置直观化

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  • 规则逻辑层:支持 “或 / 且” 灵活组合

单条规则可承载单个模型的多条件合规检查,条件间支持 “且”(全部满足才违规)、规则间支持“或”(满足任意即违规),大幅降低模型规则管理复杂度。

  • 字段配置层:特征字段丰富+逾期检查直观

内置更新时间(_ts)、修改者(modifier)等实例字段,拓展多场景检查能力;同时逾期检查可直接选择 “提前 / 逾期” 天数配置,操作逻辑更直观。

>> 违规实例管理全闭环:自动清理+直观总览+智能导出

  • 自动清理:过期实例高效销毁

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支持识别长时间未更新的过期实例(如云资源),违规处理阶段可启用自动删除功能,支持配置删除等待时间(如 3 天)及指定关联关系删除;同时可自定义导出字段,精准定位关键信息。

  • 总览治理:违规态势一键掌握,高效行动

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新增 “违规实例总表”,左侧直观呈现各资源违规数量,助力明确治理优先级;右侧可查看具体违规实例,点击资源名称通过抽屉弹窗预览详情。支持全链路治理:可批量编辑手动补全负责人等可纠正问题、可导出违规实例数据提供给第三方维护、可人工复核后批量删除过期实例。

  • 导出优化:违规根因秒定位

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导出表格中违规字段红色高亮,并展示违规原因,关键问题一目了然,大幅提升问题排查效率。

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>> 节点清理:智能筛选+一键治理,高效净化资源

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  1. 多场景触发,覆盖全流程:

    在节点发现、智能聚类环节均可发起清理操作,贯穿资源管理全周期。

  2. 智能筛选 + 三步治理,操作精准高效:

    系统基于黑白名单自动筛选待清理节点,支持查看待清理项是否符合预期。若误命中正常节点则可前往调整黑白名单;若符合预期则可一键删除冗余节点,即可快速完成资源净化,同时保障正常节点不受影响。

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>> 拓扑发现内置模板:一键复用,高效构建设备关联

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内置硬件设备(物理服务器与交换机、存储与网络设备、交换机间等)、计算资源(物理服务器与虚拟化资源等)多类拓扑发现规则模板,支持一键导入使用。模板基于设备特征信息自动获取关联关系,大幅提升拓扑发现的效率与标准化程度。

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>> 运行/设计架构层级布局升级:分层更清晰,视图更统一

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针对运行架构与设计架构,新增层级化布局能力,实现两大价值:

  • 层级逻辑自动继承:

    生成架构图时,自动继承应用在平台中的层级配置(名称、摆放顺序等),与系统管理、态势感知视图的查看逻辑保持一致,实现多模块体验统一。

  • 视图体验双重优化:

    基于模板一键生成带层级的架构卡片,仅需微调层级内应用节点位置,即可让架构关系清晰直观。

>> 架构视图手动绘制效率升级:灵活+智能+复用,拿捏复杂场景

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  • 灵活路径选择:交互直观,多场景适配

采用类实例拓扑交互方式,支持多路径一次性选择、可视化展示与过滤,替代原 “单点单关系逐层下钻” 繁琐流程,网络拓扑等复杂场景绘制更高效。

  • 智能分组能力:批量操作,效率倍增

支持手动 / 自动编组:手动可将多节点(如多台物理服务器)归为一组统一交互;自动基于 CMDB 关系或模板逻辑,将同类 / 同关系资源自动编组,大幅简化批量操作。

  • 模板复用:减少重复,降低门槛

支持在现有图基础上直接重新引用模板,无需删除重绘,减少重复劳动,降低绘制心理负担。

通过交互细节打磨,复杂网络拓扑等场景绘制效率显著提升,成果可同步至监控平台用于故障排查,持续优化绘制成本与场景适配性。

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  • 配置侧:模板封装,一键启用

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采用全新告警模板能力,内置与 “资源采集任务” 关联的完整规则(含告警条件、分组聚合逻辑等),选择模板后一键启用即可完成配置,替代旧版繁琐操作。

  • 展示侧:分组聚合,细节拉满

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告警聚合分组后,可清晰呈现具体异常采集实例及受影响业务系统,打破旧版仅展示告警数量的信息局限,助力快速定位根因。

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⨀ 痛点解决:

打破 ITSM 表单设计对脚本的强依赖,降低配置复杂度与维护成本。特别提高了动态审批人等联动场景下的表单配置效率。

⨀ 核心能力:

  • 标准化控件封装:

    表单库内置「用户」「用户组」「组织架构」独立控件,无需手动对接CMDB 即可实现下拉选择,覆盖99% 常用场景。

  • 交互与范围管控:

    支持下拉快速选或弹窗模糊筛选;可配置选择范围(如指定组织架构、用户组),贴合业务需求。

  • 流程动态联动:

    流程节点处理人支持 “来源表单”,可从表单用户控件中动态获取处理人,满足 “选部门后选人员” 等联动场景。

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流程节点处理人支持通过“来源表单”增强配置可视化,替代原需手动编写“节点ID+表单 ID”语法的繁琐操作:配置时可直接选择上一步表单中已指定的人员(如选定的部门、处理人等),快速实现节点处理人动态联动。若用户控件多选人员,还可按需选择 “普通处理(多人中一人处理即可)”或“会签(多人依次处理)”模式,流程配置更直观、效率大幅提升。

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过去的表单如需从外部获取数据时,用户需要手动查询并输入外部系统信息,效率低且易出错(如手动填写服务器型号配置);依赖脚本或有限控件虽可实现数据联动但配置复杂、维护成本高,且脚本执行本身也易影响流程性能。

我们从以下两方面进行优化:

>> 表单原生集成数据源:

表单设计新增“数据源”模块,支持三类数据源:

  1. CMDB 数据:

    产品内置提供了 CMDB 通用实例查询、统计接口,直接通过配置即可联动 CMDB 平台数据。

  2. 通用 HTTP 请求:

    直连外部系统接口,无需脚本封装。且支持接口调试、数据预览与格式转换。

  3. 静态数据:

    针对复杂且固定的数据,支持按固定格式构造静态数据,降低使用门槛。

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>> 表单控件直连数据源:

表单控件(如下拉选择)可直接关联已定义的数据源,数据格式自动适配,操作便捷无门槛。同时支持 CMDB、外部系统多源数据协同,充分发挥平台联动价值。

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⨀ 关键痛点:

  • 数据一致性差:

    ITSM 表单配置项与 CMDB 数据脱节,导致服务请求、变更申请信息不准确。

  • 手动查询效率低:

    IT 人员处理请求时需频繁切换系统手动查询 CMDB,耗时且易出错。

  • 控件能力不足:

    现有控件难以支持多级复杂关系实例的过滤,高级筛选场景适配性差。

⨀ 优化能力:

  • 实时化数据查询:

    控件可实时获取 CMDB 数据,替代原脚本刷数方式,数据准确性与时效性显著提升。

  • 灵活的配置体系:

    配置逻辑与平台操作体验一致,支持两种模式:

  • 基础模式:

    指定模型、展示字段,并通过“全部实例”“指定实例”“动态过滤器”等内置模式来选择实例范围,可覆盖90%以上的常规筛选场景。

  • 进阶模式:

    支持追加查询语句,满足复杂关系实例的高级筛选需求。

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⨀ 场景价值:

简单筛选场景可通过基础模式快速操作,复杂筛选场景可通过进阶模式精准适配,实现 CMDB 实例选择 “数据一致、查询高效、配置灵活”,让服务请求、变更管理等场景的信息准确性与处理效率全面提升。

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⨀ 关键痛点:

表单字段间存在逻辑联动需求(如选 A 后 B 选项变化、显隐或自动填充),原先的配置分散在各字段中,且联动逻辑需依赖脚本实现。

⨀ 优化能力:

  • 全局化联动配置:

    支持 “监听表单项值变化→触发其他表单项动态调整” 的全流程可视化配置,逻辑类似低代码 “事件触发”,上手无门槛。

  • 丰富联动动作:

    覆盖 “设置默认值 / 候选项、控制显隐、禁用对象、设置必填 / 非必填” 等全场景需求,灵活适配各类业务逻辑。

  • 多条件分支联动:

    支持按表单项值的不同条件(如等于某值)触发差异化联动,类似代码 case 分支,实现精细控制。

  • 数据源深度支持:

    复杂联动场景(如选 “系统” 后联动选 “应用” 并传递参数)可通过界面配置数据源入参,无需外挂脚本实现。

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⨀ 场景价值:

常规联动场景(如简单显隐)与复杂联动场景(如跨字段参数传递)均能通过界面配置完成,表单设计彻底摆脱配置分散与脚本依赖,让表单逻辑联动更高效、更可控。

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⨀ 关键痛点:

表单设计中通用字段(如人员信息、优先级等)重复创建,增加设计与维护成本;不同表单中相同概念字段命名不一致,导致数据标准混乱。

⨀ 优化能力:

  • 设计器直调,高效复用:

    表单设计器新增 “标准字段” 模块,预设 ID、名称、类型等信息的通用字段可直接点选加入表单,无需从零搭建,契合模块化设计思路。

  • 双模式适配场景:

    支持 “引用”(标准字段变更时同步更新)和“克隆”(使用独立副本)两种方式,灵活匹配不同业务场景需求。

  • 即时保存,沉淀资产:

    表单设计时可直接将当前表单项另存为标准字段,快速沉淀通用信息,方便多流程复用。

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⨀ 价值体现:

大幅降低公共字段的重复搭建成本,实现多流程表单设计的字段标准化与效率提升,高效适配多场景、多流程的复杂表单设计需求。

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工单退回到初始节点后,支持重新修改工单名称,可精准调整主题描述,确保信息准确无歧义,避免因名称问题引发的后续处理困扰。

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>> 信息透明化:

工单处理历史明确展示 “代理人(受委托人委托)” 的关联信息,清晰区分处理身份与委托关系,满足审核、审计场景的合规追溯需求。

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>> 代理授权:

系统管理员可直接配置代理人规则(含代理规则名称、适用服务、时效、代理人与委托人等),在用户因特殊情况无法自行设置时,快速介入解决工单节点卡顿问题,保障流程高效推进。

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通过 “信息展示 + 权限操作” 的双维度优化,实现代理人场景下的全链路管理,既满足合规追溯要求,又确保流程流转的及时性与韧性。

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以往审批常用语多由管理员统一设定,难以适配个人使用偏好与个性化场景,用户需手动输入审批意见,效率低下且话术规范性不足。

现支持用户自定义个人常用语,并按 “通过和直达、退回、转派、提前关单” 等场景分类展示;用户可灵活添加、快速调用专属审批话术,彻底摆脱手动输入的繁琐,实现个人化审批意见的高效管理。

满足用户个性化审批表达需求,大幅提升审批意见填写效率,同时通过分类管理确保话术场景适配性,让审批交互更灵活、更贴合个人使用习惯。

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通过对工单详情页的布局优化提升视觉与关键信息的表达,主要体现在以下维度:

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通过布局重构让工单核心信息更聚合、操作更直接,显著降低用户查看流程图、追溯处理历史的操作成本,整体使用体验更流畅高效。

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通过顶部导航栏最右侧 “发起” 按钮,实现全场景提单入口统一,解决过去 “服务目录访问慢、操作步骤多” 的问题,兼顾效率与准确性。

>> 入口设计:全局可达

  • 位置固定:

    顶部导航栏最右侧设置 “发起” 按钮,无论当前使用 ITSM的任何功能模块(如工单详情、服务目录),均可一键唤起提单弹窗,无需返回工作台。

  • 弹窗统一性:

    弹窗样式与概览页保持一致,降低用户认知成本,打开即可快速上手。

>> 核心功能模块:双路径提效

  • 高效调用:“常用服务”+“我的收藏”

  • 模块定位:

    弹窗核心区域展示两大模块,优先呈现高频使用的服务,减少查找时间。

  • 收藏便捷性:

    支持两种收藏方式 —— 鼠标悬浮到流程右侧会弹出收藏按钮,或进入具体流程后直接点击收藏,下次打开弹窗可直接调用。

  • 直达提单页:

    点击 “常用服务” 或 “我的收藏” 中的服务,直接跳转至提单发起页,无需额外操作,步骤较过去减少 60% 以上。

  • 精准查找:左侧树状分类+服务预览

  • 分类逻辑:

    弹窗左侧采用严格匹配服务目录的树状结构,按目录层级组织具体服务,避免因不熟悉目录导致的操作卡顿。

  • 详情预览:

    选中树状分类中的服务时,弹窗内直接展示服务详情(含服务描述、管理员编辑的服务指引、流程图),确认后再点击发起,兼顾效率与准确性。

>> 附加能力:模板强化+列表跳转,覆盖全场景需求

  • 模板优先:

    弹窗内强化模板功能,支持先选择对应模板再发起工单,进一步简化填写流程。

  • 快速跳转:

    可直接从弹窗跳转至对应服务的工单列表,方便查看该服务下的历史工单,无需多页面切换。

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⨀ 关键痛点:

  • 表单过长:

    旧版仅支持水平布局(字段 label 与表单水平排布),易导致表单长度失控,用户体验不佳。

  • 分栏对齐难:

    缺乏灵活分栏能力,并列多字段时上下行难以对齐,影响美观性与易读性。

  • 操作复杂:

    表单对齐需分别调整 label 和表单的栅格位数,配置成本高。

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⨀ 优化能力:

  • 垂直布局适配长场景:

    支持字段 label 与表单垂直方向左对齐排列,完美适配标题含辅助信息、长文本等场景,贴合移动端表单设计习惯,操作更友好。

  • 灵活分栏 + 拖拽配置:

    支持三栏、两栏等混合分栏布局,通过设置字段宽度实现分栏,且分栏场景下支持拖拽排序,配置逻辑更贴合日常习惯,操作简单高效。

  • 水平布局细节优化:

    水平布局下,字段 label 过长时自动换行,避免因个别长文本导致的字段参差不齐。

⨀ 价值体现:

通过垂直布局、灵活分栏与细节优化,大幅提升表单的美观性、易读性与配置效率,同时适配长标题、移动端等多场景需求,降低表单设计与维护的复杂度。

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>> 自定义安装路径:界面化配置,摆脱脚本依赖

  • 关键痛点:

    此前自定义 Agent 安装路径仅能通过脚本实现,界面无配置入口,操作门槛高且不直观。

  • 优化能力:

    无需编写脚本,可直接在安装配置界面定义 Agent 的自定义安装路径,适配客户因磁盘空间分配、新老机器挂载盘差异等多路径场景,操作更直观高效。

  • 价值体现:

    降低技术门槛,让非脚本用户也能灵活配置安装路径,满足多样化部署需求。

>> 密码组智能配置:自动匹配多密码,批量安装更高效

  • 关键痛点:

    企业多机器因区域、组织架构或业务差异设置不同密码,以往需手动按 “同一密码对应一批机器” 分批下发 Agent,操作繁琐且耗时。

  • 优化能力:

    支持多套用户密码组配置,无需手动分组,只需粘贴多组 IP 并定义多套密码,系统会自动尝试连接并匹配对应 IP 的用户密码组完成 Agent 安装,自动检测连通性并适配。

  • 价值体现:

    省去手动调试、分批下发的工作量,大幅提升多密码场景下 Agent 批量安装的效率,适配企业复杂运维架构的个性化需求。

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>> 配置保留与修改双选项:

  • 保留原有配置:

    升级时可选择保留原有 proxy 配置、资源限制配置等,无需二次配置,避免重复操作。

  • 修改 proxy 地址:

    若需适配新旧环境切换(如使用新 proxy 地址),可在确认升级前直接配置新 proxy 位置,无需升级后额外调整,操作更便捷。

>> 升级前置连通性检测:

升级前会自动探测 server ip 是否可连接,若 server ip 不通则无法升级,并在 Agent 任务中明确提示,避免无效升级操作。

通过这些优化,Agent 升级实现了 “配置自主选择、环境灵活适配、风险前置规避”,大幅提升升级流程的灵活性与可靠性。

【数据分析】比较SparCC、Pearson和Spearman相关性估计方法在合成组学数据上的表现 阅读详情

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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")

宝塔装在服务器上,极目装在本机,差别到底在哪

宝塔 极目 装服务器 装本机 区别,不是比谁好用,是比"软件落在谁的账上"。宝塔的端口、资源、维护都记在服务器;极目这些都落在你电脑,服务器保持和纯 SSH 管理一样的干净。想保护服务器资源和安全面,选装本机的方案;想浏览器点就完事,装服务器的面板也行。

AI_Lab01的博客 344

航空航天与高端装备的孪生运维与预测性维护

发射窗口、航线、载荷配置等决策影响任务成败,孪生可在镜像中预演多种方案,评估风险与资源消耗,辅助择优。连续档案把"用过即忘"变为"越用越懂",使每一次运维都沉淀为组织知识。认证过程虽慢,却是孪生获得运行授权的门票,也区分了"能演示"与"敢托付"两套标准,行业对此格外审慎。把"人始终是决策者"写入流程,既是对安全的尊重,也让孪生在失误时仍有缓冲,而非把命运完全交给一个尚未完美的镜像。视情维修压缩无效维护,也降低突发失效概率,对昂贵且稀缺的装备尤具价值,使有限保障资源投向最该修的地方,提升整体就绪水平。

renhongxia1的博客 231

Docker 镜像构建 + 仓库管理全实战|曼巴精神打磨容器进阶基本功

进容器改完配置,直接打包成新镜像,适合临时救急、快速验证。# 1. 启动基础容器,装软件改配置# 2. 另开终端,commit成新镜像docker commit 容器ID centos7:sshd缺点很致命:黑盒镜像,里面改了啥没人知道,不可追溯、不可复现,镜像还越做越大。曼巴忠告:生产环境绝对别用 commit 构建镜像!临时救急凑合用可以,标准化交付一律用 Dockerfile。Man!镜像构建是容器化交付的标准,私有仓库是企业镜像管理的底座。

kkkdoor的博客 379

Docker 与 Kubernetes 深度解析:从容器运行时到集群编排

维度DockerKubernetes回答的问题一个进程怎么隔离、打包、分发一堆进程怎么调度、连接、自愈抽象层级运行时 + 镜像格式分布式操作系统最小单元ContainerPod状态模型命令式(run声明式(apply)+ 控制循环收敛作用范围单机跨主机集群核心协议CRI / CNI / CSI(可插拔)失效时表现容器挂掉,没人管控制器自动重建学习曲线一天半年Docker 定义了"一个应用的形状",Kubernetes 定义了"一群应用如何共生"。

2601_95494915的博客 611

越华环保集团碳惠小屋|面向碳普惠场景的 IoT 终端与碳数据链路设计方案

越华环保集团碳惠小屋这套 IoT 碳数据方案,把物联网感知技术和碳普惠业务规则深度绑定,补齐了碳普惠线下可信数据源短板。相比通用回收设备,它的核心价值在于标准化碳数据链路与可对接上层碳普惠平台的开放能力。随着各地碳普惠数字化建设提速,对合规、可溯源线下采集终端需求持续增长。这套架构具备良好扩展性,后续可以继续接入骑行、节水节电等更多低碳感知终端,作为统一的公众低碳数据采集底座,支撑区域碳普惠数字化体系持续迭代升级。

MuMuMu1223的博客 194

ubuntu安装hadoop系统

本文详细介绍了基于VMware克隆虚拟机搭建三节点Hadoop分布式集群的全过程:使用同一Ubuntu镜像克隆出master、worker1、worker2三台虚拟机,依次配置主机名、固定IP(如192.168.82.10/11/12)、SSH服务及免密登录,确保节点间网络互通。随后安装Java,下载配置Hadoop并分发至各节点,最终初始化启动集群,验证其存储与计算功能,实现高效的大数据环境部署。

qq_43592674的博客 350

Linux篇(五)

本文系统梳理了Linux常用终端快捷键、软件包管理(yum/apt)、服务管理(systemctl)、软链接(ln)、时间与IP配置、域名解析、固定IP设置及网络命令(ping/wget/curl),涵盖日常运维核心操作,助力高效管理Linux环境。

wykyzdq的博客 207

Kubernetes 集群部署

实验环境:VMware Workstation 26 + Rocky Linux 9.8 + Kubernetes v1.35.10 + Docker 29.9.3 + cri-dockerd 0.4.10。

2302_80967029的博客 158

DevOps进阶-下篇-Harbor私有仓库与自动化部署

环节现在的状态问题代码GitLab 托管,Tag 管版本✅ 没问题构建Jenkins 跑 Maven,产出 jar✅ 没问题质量SonarQube 扫描 + 门禁✅ 没问题制品jar 直接 SCP 到服务器,服务器上❌这里全是洞部署服务器本地重建容器❌ 无版本、无回滚、无审计镜像没有统一存放地。每台机器自己build,同一个 tag 在不同机器上可能是不同的东西——"环境一致性"直接破功;无法回滚。jar 覆盖了就没了,出事想退回上一版?

weixin_45488455的博客 624

5个陷阱和解决方案:MongoDB源码中自动化测试平台的数

在现代软件工程实践中,自动化测试平台扮演着至关重要的角色,它确保了系统的稳定性和迭代的可靠性。然而,随着业务数据量的快速增长以及并发写入需求的不断上升,基于MongoDB构建的自动化测试平台常常面临性能瓶颈和数据一致性问题。本文将围绕MongoDB源码中一个关键模块——,通过一行一行代码的解读,揭示其设计原理、性能调优点及常见陷阱,适合希望深入理解数据库实现机制的高级工程师。

wuchangjian的专栏 150
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