关注公众号 低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有，本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
微软推出“Cascadia Next”开源字体
微软宣布推出Cascadia Code 开源字体的下一代演变 ——Cascadia Next，其字体设计师已经为 Cascadia Next 设计了简体中文、繁体中文和日文三种字体。 简体中文：ASCII、GB2312 扩展 繁体中文：ASCII、BIG5+ 日语：ASCII、Joyo、JIS1、JIS2 此次预发布的 Cascadia Next 版本尚未包含阿拉伯语、希伯来语或 NerdFonts 支持。更多详情可查看此处。 Cascadia Code 是微软在 2019 年开源的一套专为终端和代码编辑器设计的等宽字体，与 Windows Terminal 捆绑开发，现在也是 Visual Studio 中的默认字体。 相关阅读： 微软对开源字体 Cascadia Code 进行重大更新
- 下一篇
异常检测算法在可观测性平台的落地和实践｜得物技术
一、背景 在稳定性保证中，重要的一个环节就是故障管理体系建设，故障管理体系的四大核心功能------故障发现、故障触达、故障定位和故障恢复，其中故障发现作为故障管理的第一步至关重要，包含了指标预测、异常检测和故障预测等方面，主要目标是能及时、准确地发现故障。今天主要针对故障发现环节中的异常检测介绍AI异常检测算法在指标检测上的应用。 传统基于阈值的异常检测方法的缺点： 比较依赖个人经验，需要了解指标的历史趋势。 配置比较复杂，有时对周期波动型的时序数据还要针对不同的时间段配置不同的阈值。 随着业务的变更要不断调整阈值，随着时间推移、业务的变更，观测指标趋势也可能发生改变，要对阈值做相应的调整。 受大促或异常值影响比较大，像有些阈值配置同比或者环比，如果上一时刻或者历史同时刻有数据有异常，会影响该时刻的检测判断。 对比固定阈值的检测，AI检测算法在突增、突降等异常检测场景中可以很好地解决上述问题。下面会针对AI检测算法在可观测性产品中的应用做相关的介绍。 二、异常检测算法 AI异常检测算法之前，通常需要对历史数据做预处理，包括异常值的剔除，缺失值的填充等。 异常值剔除 这时可能大家会有疑...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3，解决mysql等软件编译问题
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置，开启更多高级功能
- CentOS7编译安装Gcc9.2.0，解决mysql等软件编译问题
- CentOS6,7,8上安装Nginx，支持https2.0的开启
- 设置Eclipse缩进为4个空格，增强代码规范
- CentOS关闭SELinux安全模块
- CentOS7,8上快速安装Gitea，搭建Git服务器
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装MongoDB4.0.16
- Docker安装Oracle12C，快速搭建Oracle学习环境
微信收款码
支付宝收款码