OceanStor 9000 视频监控场景 最佳实践，给各位作为参考，希望有用。

《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》是一本讨论大数据理论及应用实践的专著，从讨论理论界的前沿观点开始，之后转向讨论这些理论在日常商业活动中的实践应用。 《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》首先介绍了大数据分析的业务应用场景、分析建模过程和主要任务，以及模型商用的关键点；接着讲述了数据收集、抽样和预处理的实施要点；之后系统性地讨论了各种模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等。在完成了这些理论知识和模型技术方法铺垫之后，就进入到实践应用部分，包括把分析活动转化为生产力的关键事项，以及各种应用实例。 《大数据分析 数据科学应用场景与实践精髓》帮助读者系统地梳理了各类模型方法的技术要点和应用要点，包括线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、套袋算法、Boosting算法、*森林算法、生存分析等；本书还介绍了大量的应用实例，如信用风险建模、欺诈检测、营销响应提升模型、客户流失预测、自动推荐、网页分析、社交媒体分析，以及业务流程分析等。因此，对于从事大数据分析相关工作的人士来说，本书是一本难得的实务指南；对于高等院校相关专业的师生来说，本书是一本非常好的课外阅读材料，特别是书中关于如何把分析变成生产力的章节部分，相信一定能给他们很多的启发和思考

日常IT运维工作中存在大量重复的日常工作任务，这些任务有的复杂繁琐数量大，有的严重依赖执行次序，有的需要等待各种条件具备之后方可执行。尽管IT运维管理的技术在不断进步，但实际上IT运维人员并未真正解放，目前许多企业的系统开启和关闭、系统更新升级、应急操作等绝大多数工作都是手工操作的。即便简单的系统变更或软件复制粘贴式的升级更新，往往都需要运维人员逐一登录每台设备进行手工变更。尤其是在云平台、大数据和海量设备的情况下，工作量之大可想而知。而这样的变更和检查操作在IT运维中往往每天都在发生，占用了大量的运维资源。如何通过智能化、自动化的作业工具，将运维人员从简单重复的工作中解放出来值得思考

IOT赋能旅行场景的实践与展望.pdf

安全概述 加密流量的异常检测 多模型融合的恶意软件分析 PRS-NTA 斗象&F5联合解决方案

目录 1.安全沙箱容器 2.EdgeKubernetes 3.安全沙箱容器@edge方案 4.新探索 随着云计算边界不断向边缘侧延展，5G 和物联网技术的蓬勃发展给边缘计算带来了巨大机遇的同时，也带来了极大的挑战，传统 runc 容器已无法满足用户对不可信、异构工作负载的运行安全诉求，边缘 Serverless、边缘服务网格等更是对容器安全隔离提出了严苛的要求。本演讲将展示边缘计算场景如何构建安全运行时技术基座，分享安全容器在架构、网络、监控、日志、存储、以及 K8s API 兼容等方面的遇到的困难挑战和优秀实践。 听众受益 了解边缘容器架构和要点； 了解业界安全沙箱容器技术的整体情况； 了解安全容器在边缘 K8s 中的架构和优秀实践，如何让安全容器的使用体感像 runc 容器一样简单； 了解安全容器在落地过程中在网络、监控、日志、存储以及 K8s API 兼容等方面遇到的种种困难和挑战以及解决方案。

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