Archery v1.7.9 发布，支持数据归档

2020-04-12 824 收藏

Archery 定位于 SQL 审核查询平台，旨在提升 DBA 的工作效率，支持众多数据库的 SQL 上线和查询，同时支持丰富的 MySQL 运维管理功能，所有功能都兼容手机端操作。

功能清单

	查询	审核	执行	备份	数据字典	慢日志	会话管理	账号管理	参数管理	数据归档
MySQL	√	√	√	√	√	√	√	√	√	√
MsSQL	√	×	√	×	×	×	×	×	×	×
Redis	√	×	√	×	×	×	×	×	×	×
PgSQL	√	×	√	×	×	×	×	×	×	×
Oracle	√	×	√	×	×	×	×	×	×	×
MongoDB	√	×	×	×	×	×	×	×	×	×

本次更新主要完善了MySQL数据归档模块，项目持续迭代维护中，还有众多优化等你发现，更多信息可查看项目主页

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构建机器学习算法

本文首发自公众号：RAIS，点击直接关注。 前言 本系列文章为《Deep Learning》读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。我们前面也介绍了一些构建机器学习或深度学习的一些内容，理解了其中部分原理和这么做的原因，接下来我们总结一下，跳出来从更高一点的方面去概括的看一看，也许会有不同的感觉。 构建机器学习算法 构建机器学习算法是有套路的：特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。数据集比较好理解，没有数据模型就没办法训练，需要做的事情可能是把不好是数据处理成好的数据，这属于特征工程方面的问题，在深度学习研究者中也有大量的时间花在了特征工程上。代价函数，机器学习的训练模型的过程就是优化代价函数的过程，尽可能使代价函数减小。一般的优化算法就是找损失函数梯度为零，或者说找到最小值（极小值）的一组参数。代价函数一般与 损失函数 和 目标函数 进行一个对比，他们的区别是： 损失函数：通常定义在一个数据点上来计算误差； 代价函数：通常定义在整个训练集上来计算误差，是损失函数的平均值； 目标函数：训练期间优化任何功能的最通用的术语，包括目标损失和结构损失（如代价函数 + 正则化） 具体那个式子...

2020-04-12

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xrkmonitor 字符云监控系统 v2.1 发布

该版本主要引入了IP地址库，新增了监控插件，改动列表如下： 新增监控点数据类型： 字符串-IP 新增IP 地址库支持以 IP 地址作为字符串上报时转换到省市级地域 修复日志配置下发 bug 修复 ‘历史累计’ 监控点数据类型 bug 新增网站监控插件：monitor_apache_log 新版本可轻松生成基于IP 地址的地理位置分布图，如下： 新增监控插件： monitor_apache_log 插件监控效果示例图： 详细了解插件：https://gitee.com/xrkmonitorcom/monitor_apache_log xrkmonitor 字符云监控系统以及插件演示地址： http://open.xrkmonitor.com/

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