3、DevOps:理念、实践与文化变革

DevOps:理念、实践与文化变革

1. 致谢与DevOps的定义

在项目推进过程中,许多人给予了重要支持。感谢Mike Rembetsy,在我多次称自己不够格来面试时,他从不接受我的拒绝;感谢John Allspaw的鼓励与信任;感谢Laurie Denness和Jon Cowie的支持与知识分享,助我成长为一名运维工程师。还要感谢Lara Hogan、Bridget Kromhout等优秀女性,她们是出色的朋友和榜样。

同时,感谢James Turnbull多年前在推特上与我交流,让我融入运维社区;感谢Jason Dixon邀请我首次在会议上发言,相信我有有价值的观点。运维和DevOps社区整体,特别是纽约市的运维人员,提供了支持、新机会和一起畅饮Sysdrink啤酒的朋友。

DevOps是一种思维方式和工作方式,是分享故事和培养同理心的框架,使人们和团队能有效且持久地实践技能。它是塑造我们工作方式和原因的文化组成部分。很多人认为DevOps就是像Chef或Docker这样的特定工具,但工具本身并非DevOps。使工具具有DevOps属性的是其使用方式,而非工具本身的基本特性。

除了实践技能所用的工具,我们文化中同样重要的部分是价值观、规范和知识。审视人们的工作方式、所用技术、技术对工作方式的影响以及人对技术的影响,有助于我们对组织和行业格局做出有意向性的决策。DevOps并非只是另一种软件开发方法,虽与敏捷或XP等软件开发方法相关甚至受其影响,且实践中可包含软件开发方法、基础设施自动化和持续交付等特性,但它远不止这些部分的简单相加。只关注这些概念会忽略更重要的方面——赋予DevOps力量的文化和人际因素。

2. Etsy的DevOp
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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