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故障发生：首要目标是及时止损，防止影响面扩大，然后定位原因、解决问题，最后恢复服务

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高可用其实是在说 “稳定性”，稳定性是一个平时不重要，但出了问题就要命的事情，然而它的落地又是一个问题——平时业务发展良好，稳定性建设就会降级给业务让路。

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有没有解决以上问题的灵丹妙药呢？云效团队给出的解法是“工具+数据+智能”。

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基于日志数据，可以实现故障诊断自动化，如日志自动打点、日志智能分析以及服务智能降级等。

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目前代码补全工具主要分为三种：基于语法解析器的代码补全；基于统计机器学习的代码补全；基于深度学习的代码补全。

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这个过程会涉及行为数据、代码数据、日志数据的处理，以及聚类算法、推荐算法、代码建模、特征提取、深度学习等算法技术。

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开发者和企业管理者亟需一款稳定健全的敏感信息检测方法和系统。通过调研我们了解到，目前已有的敏感信息检工具要么单纯考虑规则匹配，

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因此在第三层我们采用了模板聚类的方法进行过滤优化。针对信息熵结果集聚合提取常见关键字，并结合上下文分析完成二次过滤。

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业内通常的做法是将训练好的模型部署到远端服务器上，本地去进行实时查询，因此对网络的依赖比较强。

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好在word2vec也算是比较简单的，只是一个简单三层神经网络。在浏览了多位大牛的博客，随笔和笔记后，整理成自己的博文，或者说抄出来自己的博文。