手撸了一个划线翻译工具！
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想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。 这时，一种提纲式的学习途径就显得尤为重要了。如果你想成为数据科学家、机器学习或者 AI 专家，而又苦于找不到合适的学习方法，本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家路线图。
这是一家德国软件公司 AMAI GmbH 近期发布的 GitHub 项目——AI 专家路线图（AI-Expert-Roadmap）。该路线图几乎涵盖了 AI 领域所有的知识点，并且每个知识点都有详细的文档。有了这个路线图的指导，或许能帮助你快速入门乃至成为 AI 领域的佼佼者。该项目上线短短几天，已经收获了 2.1k 星。 在插入时，可以体会到左倾红黑树对于左倾的限制带来的好处，因为在原树符合红黑树定义的情况下，如果父亲是红的，那么它一定左倾，同时也不用考虑可能存在的右倾兄弟(如果有，那说明原树不满足红黑树定义)。 这种限制消除了很多需要考虑的场景，让插入变得更加简单。 左倾红黑树的删除 左倾红黑树的删除需要借鉴上文中提到的二叉查找树通用的删除策略，当我们要删除某个节点的时候选择它的前驱节点或者后继节点元素来替代它，转而删除它的前驱/后继节点。 在这个例子中，我选择用后继节点来替代被删除节点。 假设我们需要删除的节点它的右子树如图所示，那么对该节点的删除实际上转为了对2的删除。 我们从当前的根节点出发，利于2-3树中预合并的策略逐层对红黑树进行调整。具体的做法是，每次都保证当前的节点是2-3树中的非2节点，如果当前节点已经是非2节点，那么直接跳过;如果当前节点是2节点，那么根据兄弟节点的状况来进行调整： 如果兄弟是2节点，那么从父节点借一个元素给当前节点，然后与兄弟节点一起形成一个临时4节点。 如果兄弟是非2节点，那么兄弟上升一个元素到父节点，同时父节点下降一个元素到当前节点，使得当前节点成为一个3节点。
这样的策略能够保证最后走到待删除节点的时候，它一定是一个非2节点，我们可以直接将其元素删除。 我并非对日报本身持否定意见。我是把日报定位成管理视图，就是领导看到的或者需要知道的信息。领导看到的信息应该是各级信息分析处理后的汇总。管理视图的定位到底是用于驱动工作的实施还是用于获取信息?就监控日报而言，我觉得这个管理视图更多的应该是用于信息总结。它还缺少一个维护人员视图和监控日报管理视图相结合用于驱动工作实施。简单的说：监控日报现在的分析只是分析专业告警总量，没有就各类设备、各台设备的告警量进行统计分析。需要对各类设备、每台设备的告警量进行分析，这些分析将用于三级经理、主管层级的管理人员实施管理，同时这个维护视图还需要维护人员用于管理设备。而到了更高级别的领导，他们的管理视图是具备信息下钻的能力：既能看总量，又能看各专业的详细分析。简而言之，管理视图可以直接看到具体某类、某台设备的告警数量、类型变化以及变化趋势，能够直接看到责任人。而这个工作不需要人来做，而应该由系统自动完成。这就是最理想的情况：管理者通过管理界面可以获取各类信息，能够有一览众山小、一切尽在掌握的感觉。维护人员通过维护界面可以获取处理问题的必要信息，越是分析到末梢越好。 最后用一段来自总部对当前运维囧境的总结： 网络的平稳运行仍需依靠运维人员的维护操作，无法做到即插即用、无法做到自治自愈。流程没有端到端打通、数据和系统割裂，完成一个或一类任务需要跨系统，没有统一完整的视图。规则主要靠人的经验，支撑手段靠数据驱动、算法驱动、AI驱动的程度不足。数据自动采集、自动呈现手段能力不足，大量宝贵的人力资源消耗的数据收集、整理、反馈的工作中。
面向5G时代，核心网的稳定性更加重要，如何实现高可靠的设备稳定性，这对网络运维提出了更高的要求。我们不是生存在刀耕火种的年代，现代化的网络运维工作必须依靠智能化的工具和系统来获取运维信息、提升运维效率，同时具备自动发现问题、自动定位问题、自动解决问题的能力，这就是我们常说的“智慧运维”。 （编辑：鹰潭站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
