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趁着过年把智能家居研究了一下，在群晖nas的docker里面安装了一套home assistant智能家居系统。这个系统是比较出名的开源系统，可以接入很多智能设备，市面上常见的智能设备几乎都可以接入，比如小米全家桶、涂鸦智能等，甚至连我的无线路由器、打印机都可以接入进去，非常强大！
使用方法：
智能家居主要强调智能化，可以自动感知周围环境然后做出反应，减轻……继续阅读 »
最近整理资料时，有几篇写的不错的文档，现贴出来给大家做个参考。
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最近整理资料时，有几篇写的不错的文档，现贴出来给大家做个参考。
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做网络运维的同学都知道，网络设备告警非常重要，通过告警可以判断哪些设备，哪些链路有问题。一般的告警系统在监控和数据采集方面已经做到了极致，但是在报警处理上并没有很完美的解决方案
传统告警系统的痛点：
特定重要告警人工处理不及时
同一批告警指向同一件事，但人无法进行快速关联
出现端口、设备异常告警时，无法快速评估网络流量风险
告警出现时摸不着头绪，满世界找设……继续阅读 »
简介
随着公司发展，网络设备面临数量增多、设备老化、结构复杂等，告警数量也随之越来越多，为了达到“喝着咖啡做运维”的最高境界，对告警质量的要求也更高。公司网管系统之前做的出口流量、CPU、内存等时间序列的告警场景，算法都过于简单，导致经常出现误报的情况，有时候在值班过程中遇到告警多，误报实在是一种干扰，比如cpu抖动、小流量波动、周期性波动等等，系统都会傻乎……继续阅读 »
Python 科学计算库 NumPy，其中大部分模块采用 C 语言编写，并针对科学计算（线性代数计算）设计了 ndarray（多维数组）对象，该对象类似于 Python 中的 list 对象，但却更少在应用中使用性能较差的循环。以上这些使得 NumPy 的性能比纯 Python 要高。
本文采用的系统环境是 CentOS 7.0 x64，Python 2.7……继续阅读 »
1 特征工程是什么？
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结和归纳，人们认为特征工程包括以下方面：
特征处理是特征工程的核心部分，sklearn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据……继续阅读 »
最近区块链挺火，吃瓜群众也想凑凑热闹，刚好百度推出了一个区块链小游戏-莱茨狗，是模仿最近炒的很火的CryptoKitties猫，试玩了一下，感觉还可以，开局免费领4只猫，后续全靠投机，捡一些底价猫，然后低买高卖。
但有个问题，官网市场只能获取一页的10只狗数据，而且购买时需要人工输入验证码，交易了几个累死了，所以抽空写了一自动交易脚本，通俗一点就是刷票脚本。……继续阅读 »
1 描述性统计是什么？
描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，我们可借助描述性统计来描绘或总结数据的基本情况，一来可以梳理自己的思维，二来可以更好地向他人展示数据分析结果。数值分析的过程中，我们往往要计算出数据的统计特征，用来做科学计算的NumPy和SciPy工具可以满足我们的需求。Matpotlob工具可用……继续阅读 »
最近几年，中心devops发展的相当快，各种运维自动化系统非常完善，比如可以快速一键隔离网络故障的“战斧"系统，专门针对网工的可视化脚本“鲁班”系统等等。借用总监的一句话来说，“腾讯是国内网络自动化程度最xx的公司...”。
中心比较重视员工devops的能力培养，经常举办一些编程沙龙、培训等。同事平时也都经常编写一些网络脚本，大大提高了网络运维效率。往年举……继续阅读 »
