3、探索DevSecOps:从原理到业务成果

探索DevSecOps:从原理到业务成果

1. Agile与DevOps的相似性

Agile和DevOps的目标极为相似,二者的核心都是更快地为客户提供价值,并迅速响应不断变化的市场需求。DevOps借鉴了Agile的原则,并将其从代码提交扩展到部署和运营阶段。

由于目标一致,Agile和DevOps在实践中存在大量重叠。它们的交集体现在协作文化以及由此衍生出的现代技术实践和流程中。例如,持续测试和小批量部署等流程有助于确保向客户快速交付可用产品。通过实施DevOps实践,可以放大Agile的效果。

2. DevOps与ITSM的协同关系

有一种普遍的误解认为DevOps与IT服务管理(ITSM)以及IT基础设施库(ITIL)不相容,但这种观点缺乏依据。ITIL是一个框架,你可以根据需要选择其中的部分内容,它为DevOps的实施提供了许多有用的范例。

实际上,ITIL和DevOps之间存在着相当大的协同作用。如果将ITIL视为一个流程框架,而将DevOps主要看作一种协作文化,那么流程框架与协作文化是可以很好地融合的。ITIL的流程框架甚至可以支持协作文化。例如,在问题管理、事件管理或变更管理等ITIL流程中,运用DevOps的协作、透明、学习和自动化原则,可以构建与DevOps对齐的流程来支持业务。

一些人也注意到了DevOps和ITIL之间的协同作用。他们认为DevOps不仅仅是自动化开发,还涉及协作和无指责文化;而ITSM/ITIL不应被视为行政负担,而应灵活运用。

当将IT基础设施库视为一个框架时,就会发现可以在这个框架内应用DevOps原则,使技术运营更加高效。通过采用DevOps方法来

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值