4、OpenTelemetry 信号:追踪、指标与日志深入解析

OpenTelemetry 信号:追踪、指标与日志深入解析

1. 可观测性与 OpenTelemetry 概述

可观测性在云原生应用的使用中扮演着重要角色,它能帮助解决诸多挑战。OpenTelemetry 作为实现可观测性的关键工具,通过生成遥测数据来提升应用的可观测性。其发展历程反映了可观测性领域的演变,但仍存在一些挑战。

2. 技术环境搭建

2.1 安装 Docker 和 Docker Compose

要使用 OpenTelemetry 相关示例,需先搭建 Docker Compose 环境,具体步骤如下:
1. 安装 Docker,可参考 安装说明
2. 验证 Docker 是否安装成功,使用命令:

$ docker version
  1. 安装 Docker Compose,运行命令:
$ docker compose version

若该命令报错,可按 Docker 官网说明 安装,也可尝试 docker-compose 命令查看是否已安装旧版本。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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