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DevOps训练营:自动化运维工程师进阶课程

下载需积分: 2 | 717B | 更新于2024-12-03 | 45 浏览量 | 9 下载量 举报 收藏
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该课程旨在帮助运维工程师提升自动化运维技能,以适应快速发展的技术环境,并实现DevOps理念。以下详细介绍了课程中涵盖的知识点: 1. 开班仪式 - 介绍课程目标、大纲以及课程的学习方法。 2. 开篇词:运维发展趋势及运维人的转型升级 - 分析当前运维领域的发展趋势,如云计算、容器化等技术带来的变革。 - 讨论运维人员如何进行技能升级和角色转变,以适应新的技术需求。 3. 18个线上环境Shell脚本案例 - 涉及Shell编程基础和实战应用,通过18个真实案例展示如何编写高效脚本来管理线上环境。 4. Ansible 自动化运维工具 - Ansible是自动化运维领域的重要工具,课程会介绍Ansible的工作原理、配置管理、任务自动化等方面内容。 5. GitGitlab 分布式代码版本管理系统 - 探讨GitLab作为代码仓库和持续集成平台的使用方法,包括分支管理、合并请求、CI/CD集成等。 6. Jenkins 自动化 CI、CD 流水线实战 - 详细讲解Jenkins在持续集成和持续交付中的应用,包括Jenkins的安装、配置、插件使用、流水线构建等。 7. SpringCloud微服务项目运维管理 - 针对微服务架构的运维管理,涉及SpringCloud微服务的监控、日志、配置管理等。 8. Prometheus+Grafana 监控系统 - Prometheus是一个开源的监控解决方案,Grafana是数据可视化的工具,课程将介绍如何结合使用这两个工具来实现高效监控。 9. ELK Stack 企业日志平台 - ELK Stack由Elasticsearch、Logstash、Kibana三个组件构成,是企业级日志管理的重要解决方案,课程将教授其安装、配置和应用。 【标签】:"linux 运维 DevOps" 课程强调Linux环境下运维工作的实践,课程内容紧密围绕DevOps核心理念展开,强调软件开发与运维工作的紧密协作,以提高IT服务交付的效率和质量。 【压缩包子文件的文件名称列表】: 自动化运维工程师进阶实战【DevOps训练营,第6期+第3期】.txt 该压缩包文件名称暗示课程内容可能以文字描述形式提供,涵盖了DevOps训练营的第6期和第3期的所有内容。这可能意味着课程包含了大量实战案例和实际操作指导,对想要提升运维能力的工程师来说,是一份宝贵的资源。文件中应包含完整的课件和软件资源,为学习者提供了实践操作所需的材料。 总结而言,这份课程资源为想要成为DevOps实践者的运维工程师提供了全面的实战指南,涵盖了从自动化脚本编写、自动化运维工具使用、代码版本管理、持续集成/持续交付(CI/CD)、微服务运维管理到监控系统搭建等多个方面。通过系统的学习,学员可以大幅提升个人技能,更好地适应现代IT企业的运维工作需求。

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内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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