2016年，阿里巴巴研发了故障演练系统，把故障以场景化的方式沉淀到系统中，在线上主动回放故障，验证监控报警、限流降级、故障迁移、容灾策略、故障处理的有效性。本文将探讨经典的故障类型，剖析故障成因，提出解决方案，介绍故障演练系统的设计和演进，提出故障演练的原则和经验。注：本文整理自阿里技术专家中亭在QCon北京2017上的演讲，由阿里技术公众号授权转载。本文分享的内容主要还是围绕故障治理有关。众所周知，故障治理本身就是一个比较大的话题，几乎涉及到运维、研发、故障运行管理的全部岗位，奇葩一点的故障还可能涉及到运营和产品经理。聊到故障的苦与泪，相信45分钟绝对连开头都没讲完。今天的分享，主要还是回归

lib64webkitgtk1.0_0.rpm包及相关依赖rpm包合集

星环hive-8.0.2 java 依赖包全集

用于机器学习平台tensorflow包，win10环境，anconda下安装。

使用脚本自动编译蓝牙协议栈及其依赖库，下载后直接在目录中运行 ./autobuild.sh 即可自动编译。包括有：bluez-5.54.tar 、bluez-libs-3.36.tar、bluez-utils-3.36.tar、dbus-1.12.16.tar、expat-2.2.6.tar、gettext-0.20.2.tar、glib-2.40.0.tar、glib-master.tar、libffi-3.3.tar、libxml2-2.9.10.tar、ncurses-6.2.tar、readline-8.0.tar、zlib-1.2.11.tar。（仅支持linux下解压）

在linux系统下的nginx 安装依赖包和安装操作教程，包括nginx-1.11.7.tar.gz，openssl-1.1.0c.tar.gz，pcre-8.39.tar.gz和zlib-1.2.8.tar.gz

PDP盒 python部分依赖图工具箱 更新！ :cat_with_tears_of_joy: 版本更新： xgboost==1.3.3 matplotlib==3.1.1 sklearn==0.23.1 动机 该存储库受ICEbox启发。 目的是可视化某些功能对任何监督学习算法的模型预测的影响。 （现在支持所有scikit-learn算法） 常见头痛 当使用黑盒机器学习算法（如随机森林和增强算法）时，很难理解预测变量与模型结果之间的关系。 例如，就随机森林而言，我们所获得的只是功能的重要性。 尽管根据重要性计算可以知道哪个功能对结果产生了显着影响，但确实令人遗憾的是，我们不知道它在哪个方向上产生影响。 在大多数实际情况下，效果是非单调的。 我们需要一些强大的工具来帮助理解预测变量和模型预测之间的复杂关系。 强调 辅助功能用于可视化目标分布以及预测分布。 处理一键编码功能的正确方法。 解决功能之间复杂的相互依赖性的解

64位Python3.9安装geopandas所需的安装包，包括shapely、fiona、pyproj、gdal。

numactl，libaio ，pdksh等依赖rpm下载； libaio-0.3.105，numactl-2.0.9下载 i386是32位，x86_64是64位的，el6是linux6，el7是linux7 执行命令：rpm -ivh libaio-0.3.105-2.x86_64.rpm

该插件的${lastest-version}是 。 将以下代码复制到您的android应用程序项目的build.gradle中。 buildscript { repositories { maven { url " https://jitpack.io " } } dependencies { classpath " com.github.gradle-dep-graph:gradle-dep-extract-plugin: ${ lastest-verion } " } } apply plugin : " dep-extra