Elastic

原文链接: http://tecdat.cn/?p=18348 “ 应用线性模型 ”中，我们打算将一种理论（线性模型理论）应用于具体案例。通常，我会介绍理论的主要观点：假设，主要结果，并进行示范来直观地解释。这里查看一个真实的案例研究，它包含真实数据，2400个观测值，34个变量。 这里只有11个观察值，一个简单的线性模型。让我们对这些数据进行线性回归 plot(base,pch=19,ylim=c(30,180)) abline(lm(y~x,data=base),col="red") 回归线（最大程度地减少误差平方和）是红色曲线 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 50.7225 39.3979 1.287 0.23 x 0.4867 0.2747 1.772 0.11 我们可以清楚地看到我们的曲线似乎是凹的，开始时增加，结束时减少，可以进行非参数平滑 scatter.smooth(x, y, lpars = list(col = "red") 我们可以进一步回答 “最大 数目在 哪里吗”， 可以建议一个值，找到一个置信区间吗？ 我们可以考虑一个二次模型，换句话说，我们的预测将是 抛物线 。 lm(y~x+I(x^2),data=base) 我们可以看到

世界最大航空公司联盟选择AWS来建立弹性、改善运营效率和提升旅客体验 西雅图--(美国商业资讯)--亚马逊公司(Amazon.com, Inc., NASDAQ: AMZN)旗下的亚马逊网络服务(AWS)今天宣布，全球最大的航空公司联盟星空联盟(Star Alliance)将全面采用AWS，将其所有IT基础设施迁移至这个全球领先的云服务平台，以便降低成本，提升性能，成为一家更为敏捷的云端公司。星空联盟将与AWS合作伙伴网络的首选咨询合作伙伴Tata Consultancy Services (TCS)携手，将其所有数据、平台和业务关键型应用迁移至AWS，并关闭其数据中心，这将令其基础设施总拥有成本降低25%。这个航空公司联盟将借助AWS无与伦比的能力，包括分析能力、安全性、托管数据库、存储性能和机器学习能力，为其26家成员航空公司提供实时洞察，这将有助于为旅客改善全球旅行体验，即便是新冠疫情带来了种种不确定性。 通过迁移至AWS，星空联盟能够灵活地立即优化其现有基础设施的使用和成本，以满足全球航空旅行市场不断变化的需求，尤其是应对新冠疫情方面的需求。当执行隔离令和旅行限制时，该公司将其基础设施的范围和开支即时缩减了30%，减少其对AWS的使用，而不是为过剩的本地处理能力支付高昂的代价。通过在AWS上运行，星空联盟为未来全球旅行限制逐步放松、旅客开始恢复定期飞行做好了准备

介绍 Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。 Beats 是数据采集的得力工具。将 Beats 和您的容器一起置于服务器上，或者将 Beats 作为函数加以部署，然后便可在 Elastisearch 中集中处理数据。如果需要更加强大的处理性能，Beats 还能将数据输送到 Logstash 进行转换和解析。 Kibana 核心产品搭载了一批经典功能：柱状图、线状图、饼图、旭日图，等等。不仅如此，您还可以使用 Vega 语法来设计独属于您自己的可视化图形。所有这些都利用 Elasticsearch 的完整聚合功能。 Elasticsearch 通常与 Kibana 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 允许你通过 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据。 EFK架构图： 安装 这里采用helm chart安装 官方地址： https://github.com/elastic/helm-charts 1.安装elasticsearch $ helm fetch elastic/elasticsearch $ kubectl create ns logs $ helm

官方地址： https://github.com/elastic/helm-charts 我用的是helm3安装 1.安装elasticsearch kubectl create ns logs helm repo add elastic https: // helm.elastic.co helm pull elastic / elasticsearch tar zxf elasticsearch- 7.6 . 0 .tgz cd elasticsearch 编辑values.yaml文件 vim values.yaml: --- volumeClaimTemplate: accessModes: [ " ReadWriteOnce " ] storageClassName: alicloud - nas resources: requests: storage: 30Gi nfs: server: 35d034b182 -lhi55.cn-shanghai.nas.aliyuncs.com --- 持久化存储， 用的是阿里云的nas存储，用自建的nfs也可以。 1） 在nas根目录下创建下面目录： mkdir elasticsearch-logging/{ 0 , 1 , 2 } 2）在chart下面的templates目录下加一个一个pv-pvc.yaml文件 cat pv

数据分析这行这两年特别吃香，但是很多人涌入这个行业才发现，门槛不高，天花板是真的高。 做了好几年，还是取数机器人的，不在少数。 你是不是也这么自问过：“ 掌握这么多工具技巧，能处理的数据越来 越多，为什么我却越来越挫败？” 所以，优秀的数据分析师到底什么样？ 我的观点是，能帮助解决核心业务问题。 举个例子，田忌赛马的故事，大家都知道，田忌分析的样本也才 6 匹马，但是凭借他对胜率的预估，巧妙的安排，赢得了比赛，谁能说这不是一个优秀分析案例呢？ 田忌哪怕把 600 匹战马的胜率都列出来，却没有给出一击必胜的比赛顺序，又有什么用呢？ 这才是很多同行始终无法晋升的门槛，眼里只有数据，没有业务，出具一堆报告，被业务方说是“正确的废话”，最后出力不讨好。 要想摆脱取数工具人的处境，就得在每一次数据分析之前， 知道自己的分析要解决什么问题，再紧密贴合业务，分析真正的需求，让分析报告对业务有用。 说白了就是，具备业务分析的思维。这其实是基本功，但是因为很多初阶分析师不具备，所以也就成了锦上添花。 这项能力到底应该怎么具备？ 如果你在网上搜索“数据分析思维”这个关键词，会看到很多类似“数据分析的十种思维”“数据分析五大思维”“八种思维掌握数据分析”等各式各样的文章，那些文章传达给你的，更像是具体的分析方法。 而你要求职业长足发展，肯定是需要更完整的，能各行业、业务通用的方法论—

点击上面"脑机接口社区"关注我们 更多技术干货第一时间送达 混合打印平台 为了研究，启用和恢复神经肌肉系统的功能，由三个国家的高校研究人员组成的国际研究团队在《nature biomedical engineering》上发表了一项新研究，在该新研究，研究人员利用了混合打印平台的功能，将软材料和复合材料集成到适合各种解剖结构和实验模型的生物电子设备中。 个性化软神经肌肉界面的混合打印技术 通常仅在科幻小说中才能看到将人脑与计算机链接起来，但是现在，英国谢菲尔德大学(University of Sheffield)，俄罗斯圣彼得堡国立大学(St Petersburg State University)和德国德累斯顿工业大学(Technische Universität Dresden)的由工程师和神经科学家组成的国际研究团队利用3D打印的强大功能让该技术离现实更进一步。 由三所高校研究人员组成的国际研究团队在《nature biomedical engineering》上发表了一项新研究，在该新研究，研究团队开发了一个原型神经植入物可以用于开发治疗神经系统的问题。 这种神经植入物已被用于刺激脊髓损伤的动物模型的脊髓，现在可被用于为瘫痪的人类患者开发新的治疗方法。这项研究表明，该技术也适用于大脑、脊髓、周围神经和肌肉的表面，从而为其他神经系统状况展现了可能性。

ps -ef | grep elastic [elsearch@cos7-1 bin]$ ps -ef | grep elastic elsearch 53362 53298 0 10:22 pts/5 00:00:00 vim elasticsearch.yml elsearch 56994 1 5 12:41 ? 00:00:25 /opt/elasticsearch-7.10.0/jdk/bin/java -Xshare:auto -Des.networkaddress.cache.ttl=60 -Des.networkaddress.cache.negative.ttl=10 -XX:+AlwaysPreTouch -Xss1m -Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=UTF-8 -Djna.nosys=true -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:+ShowCodeDetailsInExceptionMessages -Dio.netty.noUnsafe=true -Dio.netty.noKeySetOptimization=true -Dio.netty.recycler.maxCapacityPerThread=0 -Dio.netty.allocator.numDirectArenas

嘉楠科技成立于2013年，同年发布了全球首款基于ASIC芯片的区块链计算设备，引领行业进入ASIC时代，自此逐步积累了丰富的芯片量产经验。 2016年，16nm产品量产标志着嘉楠科技成为中国大陆地区先进制程首个阵营的公司。2018年至今，嘉楠科技相继实现全球首个基于自研的7nm芯片量产，以及量产基于RISC-V自研商用边缘智能计算芯片勘智K210。其中，作为AI神经网络加速器的KPU完全依托于自主研发。 目前，嘉楠科技已实现月均上千万颗芯片的量产，产品和服务遍布全球60多个国家和地区，在美国、加拿大、瑞典、冰岛、波黑、马来西亚、韩国、俄罗斯、亚美尼亚和香港等国家和地区均建立了良好的客户群基础。 未来，嘉楠科技将在芯片研发和高性能计算的基础上，协同业务伙伴推动AI在各领域的普惠化进程，通过AI让生活更美好。 面临的挑战 随着半导体制程工艺的逐步演进，现代芯片设计行业越来越依赖于各种各样的电子设计自动化(EDA, Electronic Design Automation)工具软件来辅助设计人员工作。但是在真实的生产实践中，嘉楠科技发现这些设计工具软件对于企业IT基础设施的要求近乎苛刻。如果投入大量人力物力自建数据中心尝试解决这些问题，往往会带来设计工作之外的额外负担。 首先，在芯片设计的不同阶段，设计人员需要用到不同的工具软件，但是不同的工具软件对于IT基础设施的特性要求不尽相同

AWS CLI 命令参数学习 如何使用 --query 选项筛选输出 AWS CLI 使用 --query 选项提供内置输出筛选功能。为演示其工作方式，我们首先来看看下面的默认 JSON 输出，它描述了连接到不同 EC2 实例的两个 EBS (Elastic Block Storage) 卷。 $ aws ec2 describe- volumes { " Volumes " : [ { " AvailabilityZone " : " us-west-2a " , " Attachments " : [ { " AttachTime " : " 2013-09-17T00:55:03.000Z " , " InstanceId " : " i-a071c394 " , " VolumeId " : " vol-e11a5288 " , " State " : " attached " , " DeleteOnTermination " : true , " Device " : " /dev/sda1 " } ], " VolumeType " : " standard " , " VolumeId " : " vol-e11a5288 " , " State " : " in-use " , " SnapshotId " : " snap-f23ec1c8 " , "

一：云计算总结： 四类部署模式：混合云，私有云，公有云，行业云（社区云） 三种服务模式：软件即服务(SAAS),平台即服务(PAAS),基础架构即服务(IAAS) 五大基本特征：资源池化,按需自助服务,广泛的网络接入,快速弹性,可计量服务 八个通用特点：大规模，标准化，虚拟化，低成本，高安全，弹性计算， 地理分布，面向服务。 二：FusionSphere（结合我的收藏"Fusionsphere整体介绍"一块看更容易明白） FusionCompute 企业级虚拟化软件 OpenStack OM 云管理功能 面向运营的资源池管理。 FusionStorage 分布式存储：分布式存储，提升瘦分配，链接克隆，快照，备份等高级功能。 FusionSphere OpenStack 华为Openstack 企业版，增强，加固的企业版本。 UltraVR 容灾方案 基于SAN设备 异步复制 的容灾方案。 ebackup备份方案 基于虚拟存储的备份，备份计划，差异增量 SOI 系统运行洞察 性能监控和分析系统 三：桌面云——FusionAccess 桌面云：可以通过瘦客户端或者其他任何与网络相连的设备来访问跨平台的应用程序，以及整个客户桌面。 桌面云"名词" LiteAD:轻量级敏捷交付 GSLB（global server load balancing）业务冗余容灾方案 TC主动探测业务容灾方案