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新鲜出炉|基于深度学习的运维日志领域新进展

作者:云智慧算法工程师 Hugo Guo 运维日志领域研究方向主要包含异常日志检测、日志模式解析、日志内容分类、日志告警等。本篇文章介绍了热门异常检测模型 DeepLog、A2Log 等模型,以及云智慧自研模型 Translog 等。与此同时,在文章最后介绍了未来基于深度学习的运维日志领域主要研究方向。 日志研究概述 日志任务与数据 日志是运维领域中的必不可少的一种半结构化数据类型,基于此开展的研究任务也多种多样。 日志数据实时处理主要包含以下几方面: Log Compression:在运行时压缩软件日志。 Log Parsing:从软件日志中自动提取事件模板和关键参数。 Log Mining:提高系统的可靠性,主要关注异常检测。 日志模式解析 海量日志数据之间语义相似性较高,实际需求需要将日志表示化。因此学者期望对日志提取出固定的模版以求代表整个日志数据库。 下方为四个经典的日志模式解析算法: Drain(基于树结构相似度) Spell(最长公共子序列) AEL (常数和变量的发生频率) IPLoM(迭代分区策略,根据消息长度、令牌位置和映射关系等) 下图为日志模版提取过程,从上到下...

Stable Diffusion 2.0 发布,加强成人内容过滤

由 CompVis 领导的 Stable Diffusion V1 改变了开源人工智能模型的性质,并在全球范围内催生了数百个其他模型和创新。Stable Diffusion 如今也是所有软件中最快攀升至 Github 10K Stars 的软件之一,在不到两个月的时间里,它的 Stars 飙升至 33K。 Stable Diffusion 2.0 与最初的 V1 版本相比,提供了许多重大的改进和功能。 新的 Text-to-Image(文本转图像)的 Diffusion 模型 Stable Diffusion 2.0 版本包括使用全新的文本编码器(OpenCLIP)训练的文本转图像模型,该模型由 LAION 在 Stability AI 的支持下开发,与早期的 V1 版本相比,大大改善了生成图像的质量。该版本中的文本转图像模型可以生成默认分辨率为 512x512 像素和 768x768 像素的图像。 这些模型是在 Stability AI 的 DeepFloyd 团队创建的 LAION-5B 数据集的子集上训练的,然后使用 LAION 的 NSFW 过滤器进一步过滤以去除成人内容。 超...

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