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PYTHON基础技能 – 23个Python在自然语言处理中的应用实例
文章目录 Toggle 1. 文本清洗2. 分词3. 去除停用词4. 词干提取5. 词形还原6. 词频统计7. 情感分析8. 词向量化9. 主题建模10. 文本分类11. 命名实体识别（NER）12. 机器翻译13. 文本摘要14. 词云生成15. 问答系统16. 信息抽取17. 关系抽取18. 文本聚类19. 事件检测20. 词性标注21. 依存句法分析22. 语法树构建23. 词性转换实战案例…- 0
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PYTHON基础技能 – 13 种常用文本匹配模式
文本匹配是编程中非常常见的任务，特别是在处理大量数据时。Python 提供了多种强大的工具来帮助我们实现高效的文本匹配。本文将详细介绍 13 种常用的文本匹配模式，从简单的字符串方法到复杂的正则表达式，逐步引导你掌握这些强大的工具。 文章目录 Toggle 1. 使用 in 关键字2. 使用 str.find()3. 使用 str.index()4. 使用 str.startswith()5. 使…- 24
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数字化运营基础技能 – KMeans聚类分析实践案例
K均值聚类既然是聚类嘛，那肯定就用最经典也比较简单的K均值聚类方法。 K-Means算法是一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。 也是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离聚类中心点最近均值的算法。 原理就不多说了，反正也都是用sklearn的包实现。 导入库 import matplotlib.pypl…- 1
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故障复盘 – 复盘工具 SMART原则复盘法
SMART原则（S=Specific、M=Measurable、A=Attainable、R=Relevant、T=Time-bound）是为了利于员工更加明确高效地工作，更是为了管理者将来对员工实施绩效考核提供了考核目标和考核标准，使考核更加科学化、规范化，更能保证考核的公正、公开与公平。 绩效指标必须是具体的（Specific） 绩效指标必须是可以衡量的（Measurable） 绩效指标必须是…- 2
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运维工具 – 大众点评评论文本挖掘基础案例实践
文章目录 Toggle 一、爬虫整体思路网页爬取和解析数据存储反爬虫对抗二、探索性分析与文本数据预处理探索性分析数据预处理词云展示三、文本的情感分析文本特征提取（TF-IDF）机器学习建模样本数据不平衡模型评估测试1. 朴素贝叶斯相关的统计学知识 2. 朴素贝叶斯的模型3. 朴素贝叶斯的推断过程4. 朴素贝叶斯的参数估计5. 朴素贝叶斯算法过程6.&nbs…- 16
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运维工具 – Flink 运行架构学习
文章目录 Toggle 一、Flink运行时各个组件介绍作业管理器（JobManager）资源管理器（ResourceManager）任务管理器（TaskManager）分发器（Dispatcher）二、Flink任务提交的流程一般的交互协作图：具体到Yarn上的交互图三、Flink任务调度原理更具体实践 。。。1.数据流图(Dataflow Graph)2. 并行度3. 算子链4. 作业图与执行…- 1
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运维工具 – 唯品会王玉：老司机教你如何调教Presto和ClickHouse，应对业务难题！
导读：大家好，我是来自唯品会实时平台 OLAP 团队的王玉，主要负责唯品会这边 Presto、Kylin、ClickHouse、Kudu，这些在 OLAP 比较常用组件的开源修改、组件优化还有维护的工作，并且我们还负责一些为业务指导、设计 OLAP 方案支持的工作。 本文主要介绍唯品会 OLAP 的演进，包括 Presto 智能化和容器化实践，以及 Clickhouse 在实验平台海量数据存储和计…- 6
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实践案例 – 苏宁基于 ClickHouse 的大数据全链路监控实践
文章目录 Toggle 简介苏宁大数据全链路监控平台1. 苏宁全链路监控平台介绍2. 如何实现将 ClickHouse 纳入到全链路监控平台ClickHouse 慢查询监控1. 实时慢查询监控2. 历史慢查询监控3. MergeTree 监控4. 慢查询归因分析ClickHouse 集群状态监控1. 集群、节点状态监控2. 集群、节点、分片 QPS 和连接数监控3. 集群、节点、分片可用性监控4.…- 5
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监控中心 NOC 是什么 ？怎么来？
在阿里巴巴隐藏着很多神秘的部门，GOC就是其中之一，你在互联网甚至搜不到关于它的一丁点儿信息。但就是这么一个“名不见经传”的部门，却“指挥”着阿里巴巴旗下几乎所有业务的运行情况。 它的名字有点儿高大上——Alibaba Global Operations Center，阿里巴巴全球运行指挥中心。 GOC从何而来？ 要掰扯一下GOC的诞生历程，还得从“远古”的2012年说起。 在2012年及以前，阿…- 5
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故障最佳实践经验 – 微软 Azure 澳洲数据中心宕机超 24 小时！值得思考自动化、智能化等工具失效后运维人员是否还依然能管控好生产风险
宕机时时有，但持续 24 小时以上的却并不多见。 近日，位于澳大利亚悉尼的微软 Azure 服务突发中断，导致用户在超过 24 小时内无法访问 Azure、Microsoft 365 和 Power Platform 服务。而后微软针对此次事故发布了一份初步分析报告，引发众人关注。 这份报告将原因归咎于“电力骤降导致一个可用区内的一个数据中心的部分冷却装置处于脱机状态”。由于冷却装置无法正常工作，…- 8
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Python 日常数据分析 – EXCEL实战- 多个工作表合并为一个
from pathlib import Path import xlwings as xw src_folder = Path('文件夹') file_list = list(src_folder.glob('*.xlsx')) app = xw.App(visible=False, add_book=False) sheet_name = '产品…- 0
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实践案例 – 预案管理 故障预案6板斧
故障处理trouble shooting是每个SRE要做的日常，特别是处在快速成长期的大型互联网系统，模块多、变更多、访问量大、用户环境复杂，不就是这坏就是那坏，SRE就像一个医师，需要在故障时协同研发动各种手术去修复系统，常用的修复的方法一般会提前梳理准备好，我们称作预案。 经过无数次的故障处理，发觉是有一些不变的套路的，每次故障处理基本都是围绕这几个套路在做排列组合，其中最常用的6个，我把他总…- 3
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运维稳定性 -故障处理的系统稳定性与可观测性能力实践(系统稳定性保障)
尚梦宸，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所审计与治理部工程师。 一、构建新时代“大运维”体系 什么是“大运维”体系？它是运维发展过程中的一个阶段。在初始阶段，运维主要是辅助研发，运维方式主要是以手工为主，同时需要人工不断维护 更新。 随着数字技术发展及信息化的快速全面突破，研发侧逐渐向运维侧偏移，出现了自动化运维及研发与运维的协同，也即我们说的 DevOps。 DevOps 更多关注…- 3
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故障复盘 – 3个核心5要素有效提高故障复盘质量
对于故障，复盘是一件非常重要的事情，因为我们的成长基本上就是从故障中总结各种经验教训，从而可以获得最大的提升。 在亚马逊和阿里，面对故障的复盘有不一样的流程，虽然在内容上差不多，但细节上有很多不同。亚马逊内部面对 S1 和 S2 的故障复盘，需要那个团队的经理写一个叫 COE（Correction of Errors）的文档。这个 COE 文档，基本上包括以下几方面的内容。 故障处理的整个过程。就…- 0
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IT服务管理 – ITIL培训- 问题管理
问题管理关键点要有个专业业务专家进行管控，问题管理管控的是风险，实施会遇到很多困难，核心是要帮助相关团队，与研发团队一起管控风控，不是管控研发团队。否则就遇到无法推动痛点 问题管理主要活动 – 问题控制 问题管理主要活动 – 错误控制 问题管理主要活动 – 主动问题控制 问题角色 – 问题经理- 0
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故障治理 – 回顾近年数据中心十大灾难事件
数据中心的存在，就是为了保障计算的安全与可连续性。然而，仅仅最近三年中，数据中心发生了十余件故障乃至灾难。详见： 《盘点：近年数据中心十大灾难事件》 数据中心系统庞杂，运维安全本就不易，近年来的极端气候、技术发展等因素，也为数据中心高可靠性带来了新挑战，我们应该如何预防与应对？ 数据中心故障“老面孔” 经过盘点近年来灾难事件不难发现，电力系统、制冷系统、人工操作一直是导致数据中心故障的最常见因素。…- 13
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【运维工具】Flink SQL 实践13 维表 join 的性能优化之路（上）附源码
文章目录 Toggle 1.序篇2.背景及应用场景介绍3.来一个实战案例4.flink sql lookup join4.1.lookup join 定义4.2.上述案例解决方案4.3.关于维表使用的一些注意事项4.4.再说说维表常见的性能问题及优化思路4.5.lookup join 的具体性能优化方案4.6.基于 redis connector 的批量访问机制优化5.总结与展望 1.序篇 源码公…- 10
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经验教训 – 网络安全经验经验，帮你降低损失风险
对于很多首席信息安全官来说，即将到来的2023年是一个很好的时机，可以反思他们在2022年里学到的经验和教训，以及如何将它们应用到未来。 动荡的2022年即将结束，在这一年，埃隆·马斯克收购了Twitter，俄乌冲突，许多员工重返办公室。人们还看到，一些安全主管因隐瞒数据泄露而被判入狱。 这些事件以及更多事件改变了业务格局，迫使首席信息安全官在不确定领域前行。Trustwave公司的首席信息官Ko…- 2
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经验教训 – 软件Bug引发的十多次严重后果
你知道吗，由于软件故障（bug），美国经济每年在浪费生产力、返工和实际毁坏上损失了数十亿美元。本文列举了一些由软件 Bug 引发重大事故，其结果是大量金钱损失，甚至人员死亡。 1. 爱国者导弹 1991 年 2 月第一次海湾战争期间，部署在沙特宰赫兰的美国爱国者导弹系统未能成功追踪和拦截来袭的伊拉克飞毛腿导弹。结果飞毛腿导弹击中美国军营。 损失：28 名士兵死亡，100 多人受伤 故障原因：时间计…- 5
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SRE工具链建设实践：一夜颠覆60%旧体系，腾讯的SRE运维转型实践
讲师介绍 刘天斯，腾讯游戏营销SRE负责人，腾讯T12级技术专家，国家工程实验室兹聘专家（工业大数据应用技术）。曾荣获：华章最有价值作者、中国十大杰出IT博主、WOT十大优秀讲师、OpsWorld金牌讲师、TOP100优秀出品人、中国数据质量杰出专家奖、DAMA中国数据治理专家奖。个人著作：《python自动化运维：技术与实践》《循序渐进学Docker》《第一次使用Docker就上手》《破解数据治…- 11
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PYTHON基础技能 – Python中20个不为人知的高级特性
文章目录 Toggle 引言特性1：生成器表达式特性2：列表解析增强赋值特性3：字典推导式与合并特性4：集合操作的高效性特性5：装饰器的深层理解特性6：偏函数的应用特性7：闭包的内部机制特性8：无限序列的生成特性9：迭代器协议的自定义特性10：生成器yield的暂停与恢复特性11：自定义with语句特性12：类的动态创建特性13：描述符的理解特性14：os.path的高级路径处理特性15：date…- 0
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PYTHON基础技能 – Python数据类型转换中的隐藏宝藏
文章目录 Toggle 1. 什么是数据类型？2. 数据类型转换的重要性3. 常见的数据类型转换4. 示例 1：从字符串到整数5. 示例 2：从字符串到浮点数6. 示例 3：从整数到字符串7. 更高级的数据类型转换8. 示例 4：布尔值转换9. 示例 5：列表与字符串之间的转换11. 示例 6：列表与元组之间的转换12. 示例 7：列表与集合之间的转换13. 示例 8：字典键值对的转换14. 示例…- 0
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经验教训 – 2024.4.8 腾讯云事件持续近87分钟学习经验
腾讯云发布了 4.8 号大故障的复盘报告。我认为是一件好事，因为阿里云双十一大故障的官方故障复盘至今仍然是拖欠着的。公有云厂商想要真正成为 —— 提供水与电的公共基础设施，那就需要承担起责任，接受公众监督 —— 云厂商有义务披露自己故障原因，并提出切实的可靠性改进方案与措施。 那么我们就来看一看这份复盘报告，看看里面有哪些信息，以及可以从中学到什么教训。 事实是什么？ 原因是什么？ 影响…- 5
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