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系统研发与运维

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优云经验谈:交付自动化的探索与展望

正如Kurt Bittner说的那样,如果敏捷仅仅是个开始的话,那持续交付则是头条!(我则更喜欢理解成高潮)。 “If Agile Was the Opening Act,Continuous Delivery is the Headliner!”——Kurt Bittner 现代企业要求软件开发过程保持最大的工作效率,传统的瀑布式开发早已跌入历史洪流,甚至敏捷宣言也已超过10年的历史,软件开发在经历了敏捷开发、持续集成后,正逐步迈入到持续交付的时代。

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Logstash grok配置

logstash file input plugin的filter配置,讲解grok用法。

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数据挖掘之数据准备——时间相关数据

实际的数据挖掘应用范围包括时间强相关,时间弱相关和时间无关问题。现实中的时间相关问题需要特殊的数据准备和数据转换。

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全球运维大会GOPS 2017您一定不能错过的9个演讲!

2017,GOPS全球运维大会深圳站是一场丰盛又人性化的盛会,自助餐,当蛋糕、烤肉、沙拉、海鲜摆在我面前时,可以看心情选自己爱吃的。在GOPS全球运维大会深圳站设置了很多的专场,满足侧重不同方向的运维所需,来这里选你中意的!

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最佳体验,您说了算——阿里云产品意见领袖排行榜首发

近两年,国内云计算市场的规模越来越大,产品层出不穷,用户体验的重要性逐渐凸显出来。如何让用户享受到最佳上云体验,已成为众多云服务商首要关注的目标。

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数据挖掘之数据准备——丢失数据

对数据挖掘的实际应用而言,即使数据量很大,具有完整数据的案例子集可能相对较小。可用的样本和将来的事件都可能有丢失值。一些数据挖掘方法可以接受丢失值,并能进行圆满的处理,得到最终结论。一个明显的问题是,在应用数据挖掘方法之前的数据准备阶段,能否把这些丢失值补上。

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数据挖掘之数据准备——原始数据的转换

接下来介绍的几个数据转换常见类型与问题无关,并可能改善数据挖掘的结果。在特定应用中选择和使用技术,取决于数据的类型,数据量和数据挖掘任务的一般特征。

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数据挖掘之数据准备——原始数据的特性

最初为数据挖掘准备的所有原始数据集通常很大,它们中的许多都和人有关,且比较杂乱。

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数据挖掘之数据准备——原始数据的描述

数据样本是数据挖掘过程的基本组成部分,每个样本都用几个特征来描述,每个特征都有不同类型的值。

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