在探索“ops_utility-python数据分析与可视化”这一主题时，我们首先需要了解其背景知识与应用场景。OpenSees，全称为Open System for Earthquake Engineering Simulation，是一个用于地震工程模拟的开放源代码软件框架。它广泛应用于土木工程领域，特别是在结构动力分析、地震工程等方面。Python作为一种高效、简洁的编程语言，其数据分析和可视化库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）被广泛用于科学计算和数据处理。将Python应用于OpenSees项目中，可以大幅提升工作效率和结果的可视化质量。 在本次介绍的文件内容中，我们看到一系列以.ipynb为后缀的文件，这些是Jupyter Notebook文件，支持Python代码和Markdown文本的混合编写，非常适合于数据科学与工程实践。同时，.py后缀的文件是Python脚本文件，表明该项目可能包含了可以直接运行的Python代码。 具体来看这些文件名称，它们似乎与结构分析和地震模拟直接相关。例如，“sec_mesh.ipynb”可能涉及到结构部件的网格划分，“SDOF_dynamic_integration.ipynb”可能与单自由度系统的动态积分方法有关，“OpenSeesMaterial.ipynb”则可能专注于OpenSees材料模型的探讨。而“view_section.ipynb”和“SecMeshV2.ipynb”可能分别提供了一种可视化截面和结构网格的工具或方法。此外，“PierNLTHA.ipynb”可能聚焦于桥墩的非线性时程分析。至于“Gmsh2OPS.py”，这可能是将Gmsh软件生成的网格转换为OpenSees可以识别的格式的Python脚本。 在进行数据分析与可视化时，这些脚本和Notebook可以作为工具，用于处理OpenSees软件在进行结构模拟时产生的大量数据。Python的强大的数据处理能力可以将复杂的数据转化为易于理解的图表、图形或其他可视化形式，这对于工程师进行结构设计和安全评估至关重要。此外，良好的可视化还能帮助工程师向非专业人员展示和解释复杂的工程问题和技术细节。 LICENSE文件表明该软件或项目遵循特定的许可协议，保障了用户合法使用和共享代码。 这个项目所包含的知识点涵盖了从地震工程模拟软件OpenSees的应用、Python在数据处理与可视化中的作用，到具体文件功能的探讨。这不仅是一个交叉学科的应用实例，也是现代工程计算中的一个重要组成部分。通过学习和应用这些文件中的内容，工程师和技术人员能够更加有效地进行结构分析和地震模拟，进一步提高工程设计的安全性和可靠性。

ljohn_ops 常用的脚本集合 集合中包含各种服务的创建，性能测试，日常巡检等；脚本大部分是自己工作中编写使用(经过严格测试)，还包含一些运维大鸟写的脚本修改而来。 脚本列表 更新内容 描述 最后更新时间 docker docker ssh configure_ssh_without_pass 免秘钥处理 2018.04.26 win_bash win批处理oracle备份脚本 2018.03.26 logrotate 日志切割,nginx,php等模板,nohup_split 等脚本 2018.02.24 zabbix redis 监控 2018.02.01 backup 文件目录备份，日志备份 2018.01.09 mysql mysql备份及重设root用户密码,innobackupex_scripts 2018.02.24 chk_url 网站url 检查脚本 2017.12.

包含系统说明书，上位机和F1、F4例程

ClearML-自动魔术工具套件，可简化ML工作流程实验经理，ML-Ops和数据管理 清除ML 前身为快板火车 ClearML是ML / DL开发和生产套件，它包含三个主要模块： -自动进行实验跟踪，环境和结果 -ML / DL作业（K8s /云/裸机）的自动化，管道和编排解决方案 -在对象存储（S3 / GS / Azure / NAS）之上的完全可区分的数据管理和版本控制解决方案 检测这些组件是ClearML服务器，请参阅和 在2分钟内 ClearML实验管理员 仅在代码中添加2行即可获得以下内容 完整的实验设置日志 完整的源代码管理信息，包括未提交的本地更改 执行环境（包括特定的软件包和版本） 超参数 ArgParser用于具有当前使用值的命令行参数 显式参数字典 Tensorflow定义（absl-py） 九头蛇配置和替代 初始模型权重文件 完整的实验输出自动捕获 标准输出和标准错误 资源监控（CPU / GPU利用率，温度，IO，网络等） 模型快照（具有可选的自动上传到中央存储的功能：共享文件夹，S3，GS，Azure，Http） 工件日志和存储（共享文件夹，S3

[WinError 126] 找不到指定的模块。 Error loading “.\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll” or one of its dependencies.

深度学习无法使用GPU：解决深度学习使用gpu错误could not load library cudnn_ops_infer64_8.dll. Error code 126系列错误，里面包含了所有相关dll文件，下载后，解压缩，将ddl文件复制到C：\windows\system文件夹下，即可正常使用gpu,也可以找到安装CUDA的地址，默认在C：\windows\progrsmfile\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\V11.6文件夹下的bin文件夹，复制ddl文件夹至该文件夹下，如果电脑自带CUDA，无法找到CUDA安装地址，将文件解压缩后放入C：\windows\system文件夹下，即可正常使用GPU，这种情况是不需要重装CUDA的，按照上述操作即可解决，正常使用GPU，如果有疑问，可以私信我，看到后我会及时回复。

ORACLE数据库常见问题诊断方法(非OPS篇)-20021224-A2.doc

通过配置OPS，实现对设备更加灵活、智能的管理及维护。

开放可编程系统OPS（Open Programmability System）是指设备通过提供统一的应用程 序接口RESTful API（Representational State Transfer Application Programming Interface） 来开放系统，使得系统具备可编程能力，可以运行第三方应用程序。 OPS允许用户或第三方开发商利用系统提供的基础功能，通过自主编程，开发和部署 自己的网络应用程序，从而迅速地实现业务功能扩展和设备的智能化管理，降低运维 成本和操作的复杂度。