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#aiops

云服务器使用RDP模式操作服务器进行读写操作时延迟较大,是什么原因导致?

AI学习的路径规划?

AI学习路线(从上到下依次学习即可) 1.人工智能开发入门 Python编程:基本语法、数据结构、函数、面向对象、多任务、模块与包、闭包、装饰器、迭代器 Numpy矩阵运算:Nadrray、Scalars、Boradcasting、矩阵运算、矩阵转置、矩阵求逆 Scipy数值运算库:基本使用、常量、稀疏矩阵、图结构、空间、插值 Pandas数据科学库:自带数据结构、数据读写、清洗、计算、合并、排序 Matplotlib:基础图表、Annotation、Figure、子图、Legend Seaborn:数据关系图、分布图、类别图、回归图、矩阵图、多变量关系 PyEcharts:基本使用、图表API、组合图表、图表类型、Web框架整合 2.机器学习核心技术 Scikit Learn:聚类算法API、数据预处理、分类/回归算法API 分类算法:决策树、KNN、Adaboost、随机森林、逻辑回归、朴素贝叶斯、GBDT、XGboost、LightGBM 回归算法:线性回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归、XGboost回归 聚类算法:KMeans、KMeans++、GMM、层次聚类、密度聚类、DBSCAN 属性降维:特征选择、因子分析、PCA、ICA、LDA 模型选择:Metrics Scoring、Grid search、Cross Validation、超参数选择、Validation curves 特征工程:标准化、归一化、非线性转化、高斯分布转化、正则化、类别性编码处理 3.深度学习核心技术 人工神经网络:损失函数、激活函数、Back Propagation、优化方法及正则化 BP神经网络:网络结构、正向计算、链式法则、权重更新、Sigmoid函数、梯度消失/爆炸、Batch Normalization CNN卷积神经网络:局部感受野、权值共享、DropOut、卷积层、池化层、全连接层 RNN循环神经网络:梯度裁剪、BiLSTM、LSTM、GRU 4.NLP自然语言处理技术 Pytorch编程:定义损失函数、自动微分、优化器、模型结构 传统序列模型:隐马尔科夫模型、条件随机场、CRF与HMM区别 Transfomer原理:编码器、解码器、注意力机制、语言模型、超参数、模型验证 文本预处理:处理方法、张量表示、语料分析、数据增强、命名实体识别 Word Embedding词嵌入 RNN及变体:传统RNN、LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU Seq2Seq 迁移学习:FastText、预训练模型(BERT、GPT、GPT-2)、权重微调 5.CV计算机视觉技术 OpenCV图像处理:图像读写、灰度/几何变换、形态学、纹理分割、视频操作、边缘检测、特征检测与描述 Tensorflow编程:张量、变量、高阶API、tf.data、tf.keras 目标分类:卷积计算、多通道卷积、AlexNet、VGG、ResNet、ImageNet分类 目标检测:RCNN、FPN、SSD、ROI Pooling、FasterRCNN、NMS 目标分割:全卷积、ROI Align、DeepLab、MaskRCNN、金字塔池化模块、语义分割评价标准 6.面试相关算法及专题 数据结构:栈、树、图、数组、链表、哈希表 常见算法:排序、查找、链表算法、动态规划、二叉树、递归、贪心、图算法、队列算法 机器学习&深度学习:分类/聚类/回归算法专题、深度学习基础专题 NLP & CV面试专题:深度学习与NLP专题、深度学习与CV专题... 展开详请
AI学习路线(从上到下依次学习即可) 1.人工智能开发入门 Python编程:基本语法、数据结构、函数、面向对象、多任务、模块与包、闭包、装饰器、迭代器 Numpy矩阵运算:Nadrray、Scalars、Boradcasting、矩阵运算、矩阵转置、矩阵求逆 Scipy数值运算库:基本使用、常量、稀疏矩阵、图结构、空间、插值 Pandas数据科学库:自带数据结构、数据读写、清洗、计算、合并、排序 Matplotlib:基础图表、Annotation、Figure、子图、Legend Seaborn:数据关系图、分布图、类别图、回归图、矩阵图、多变量关系 PyEcharts:基本使用、图表API、组合图表、图表类型、Web框架整合 2.机器学习核心技术 Scikit Learn:聚类算法API、数据预处理、分类/回归算法API 分类算法:决策树、KNN、Adaboost、随机森林、逻辑回归、朴素贝叶斯、GBDT、XGboost、LightGBM 回归算法:线性回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归、XGboost回归 聚类算法:KMeans、KMeans++、GMM、层次聚类、密度聚类、DBSCAN 属性降维:特征选择、因子分析、PCA、ICA、LDA 模型选择:Metrics Scoring、Grid search、Cross Validation、超参数选择、Validation curves 特征工程:标准化、归一化、非线性转化、高斯分布转化、正则化、类别性编码处理 3.深度学习核心技术 人工神经网络:损失函数、激活函数、Back Propagation、优化方法及正则化 BP神经网络:网络结构、正向计算、链式法则、权重更新、Sigmoid函数、梯度消失/爆炸、Batch Normalization CNN卷积神经网络:局部感受野、权值共享、DropOut、卷积层、池化层、全连接层 RNN循环神经网络:梯度裁剪、BiLSTM、LSTM、GRU 4.NLP自然语言处理技术 Pytorch编程:定义损失函数、自动微分、优化器、模型结构 传统序列模型:隐马尔科夫模型、条件随机场、CRF与HMM区别 Transfomer原理:编码器、解码器、注意力机制、语言模型、超参数、模型验证 文本预处理:处理方法、张量表示、语料分析、数据增强、命名实体识别 Word Embedding词嵌入 RNN及变体:传统RNN、LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU Seq2Seq 迁移学习:FastText、预训练模型(BERT、GPT、GPT-2)、权重微调 5.CV计算机视觉技术 OpenCV图像处理:图像读写、灰度/几何变换、形态学、纹理分割、视频操作、边缘检测、特征检测与描述 Tensorflow编程:张量、变量、高阶API、tf.data、tf.keras 目标分类:卷积计算、多通道卷积、AlexNet、VGG、ResNet、ImageNet分类 目标检测:RCNN、FPN、SSD、ROI Pooling、FasterRCNN、NMS 目标分割:全卷积、ROI Align、DeepLab、MaskRCNN、金字塔池化模块、语义分割评价标准 6.面试相关算法及专题 数据结构:栈、树、图、数组、链表、哈希表 常见算法:排序、查找、链表算法、动态规划、二叉树、递归、贪心、图算法、队列算法 机器学习&深度学习:分类/聚类/回归算法专题、深度学习基础专题 NLP & CV面试专题:深度学习与NLP专题、深度学习与CV专题

ai时代该如何用好ai?

请问新浪在多模态推荐有哪些经验?

新浪的ai架构?

当AIOps系统自动回滚了正确发布时,您会在架构中建立怎样的制衡机制?

在AI模型百模大战的情况下如果选型最匹配科研场景需求的模型?

当下devops发展发向?

什么是 AIOps

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)是一种将人工智能(AI)应用于IT运营领域的技术。它可以帮助企业更有效地监控、管理和优化其IT基础设施。AIOps将大数据分析、机器学习和自动化等技术应用于IT运营中,提高了故障诊断、性能优化和安全防护等方面的效率。 例如,腾讯云智能运维产品(Tencent SmartOps)是一种AIOps解决方案,它可以实现故障预测、自动化运维、容量规划等功能。通过收集和分析IT基础设施中的大量数据,腾讯云智能运维能够提前识别潜在故障,自动进行故障处理,并根据业务需求预测和调整资源使用,实现精细化的IT运营。... 展开详请

AIOps是什么

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations),即智能运维,是一种将人工智能(AI)技术应用于IT运维领域的解决方案。AIOps利用大数据分析、机器学习和深度学习等技术,对IT系统产生的海量数据进行实时监控、分析和预测,以实现故障预防、异常检测、自动化运维等目标。 例如,腾讯云智能运维产品(Tencent SmartOps)通过采集和分析基础设施、应用和服务的运行数据,可以实现故障预测、异常检测、容量规划等功能,帮助企业提高运维效率,降低运维成本。... 展开详请

AIOps有什么用

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)是一种基于人工智能技术的IT运营管理方法。它通过应用大数据、机器学习、深度学习等人工智能技术,来优化和自动化IT运营流程。AIOps的主要作用包括提高运维效率、降低成本、提高系统可靠性和稳定性、及时发现异常和故障、实现故障预测和预防等。 例如,腾讯云智能运维产品(Tencent SmartOps)就是一款集监控、分析、告警、自动化和预测为一体的AIOps解决方案,可以帮助客户实现对云上资源的实时监控和智能管理,提高运维效率,降低运维成本,确保系统的稳定性和可靠性。... 展开详请

AIOps和APM有什么差别

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)和APM(Application Performance Monitoring)都是用于监控和管理IT系统的工具,但它们侧重于不同的方面。AIOps关注通过对大数据和机器学习技术的应用,自动化处理IT运营中的问题。而APM则更注重对应用程序性能的实时监控和分析,以便快速诊断和解决问题。 例如,如果你有一个在线商城,你会使用APM工具来监控网站的速度和可用性,以确保用户在浏览和购买商品时不会遇到任何问题。而如果你需要管理成千上万个服务器和应用程序,AIOps工具可以帮助你自动检测和解决问题,而不需要人工干预。 腾讯云提供了多种产品和服务来支持AIOps和APM,包括腾讯云监控(云监控)、腾讯云日志服务(Log Service)、腾讯云告警(云告警)、腾讯云AI引擎(AI Engine)等。这些产品可以帮助用户实现全方位的IT系统监控和管理,提高运维效率和质量。... 展开详请
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