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布****五 2018-07-10
如何执行命令
干货概览 今天我们不聊层建筑,不聊单机房自愈,也不聊智能运维的暗夜与黎明,今天我们聊个很基础的话题:如何执行命令。许多看到这,可能觉得这是个简单至极的问题,事实果真如此吗,别急,下面我们来抽丝剥茧,探究竟。 什么是命令 首先回顾下“命令”的具体含义,发令以使之,谓发令而使其做某事,这是“命令”词的基础释义。从这里我们可以看命令的三个最基本的要素:命令内容(令)、命令传递(发)、命令执行(使)。如果将这三要素限定在服务器,它们又是如何运作的呢? 图1 windows与linux下的命令 命令内容(令) 无论是windows还是linux操作系统,都会提供相应的CLI(不要吐槽windows的CLI难用),供使用者互执行命令或运行批处理脚本。仔细观察,所有命令行都有个相同的点:固定词+选项+参数,无出其右。因CLI随着操作系统的诞生,且命令行处理又是个复杂但相似的过程,因此各种语言也都提供了相应的库支持,如C语言提供了getopt/getopt_long等函数,C++的boost提供了Options库,shell中处理此事的是getopts和getopt。
s****d 2018-07-11
亿元级用户分析
厂商提供四类力资源: 第类是方案咨询和项目规划,不要被免费通用售前蒙蔽了视野,出彩的规划咨询重度依赖精英力,既要是产品专家又要是客户侧IT手; 第二是平台侧研发运维,即使最标准的CDN服务也要定制日志接口、微调卡顿和回源比,销售铁三角必须最顺畅沟通最优先级; 第三是项目侧实施力,厂商可以做盖机房到App适配的所有工作,客户只想对接个总包责任; 第四是客户挖不来留不住“厂商母公司的顶级技术手”,他们想借项目让手做力输出,但是……。 读者们不要觉得卖日很低力资源是难以垄断和板化复制的;只有不能垄断的行业,精英打工者才有极大的发挥空间。 4.架构和流程变化分析 大型用户在过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,为了避免技术泄密和保证通用性,我写的比较简单。 硬件和系统管理——硬件是标准还是配、产权是租是卖、内网代维还是自主设计、服务器钥匙还是黑盒服务——不同的客户项目需求,导致硬件管理和监控不同于传统方案也不同于其他项目。 广域网联通方案——厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统的实践经验,还有海量廉价优质带宽。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
Q新到位10000机器,如何效部署最新的基础设施?使集群中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以发现如果在或者混合场景中还是通过肉运维的方式管理,那么管理效率将会十分低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证环境的稳定性和安全性。急之所急,需之所需。百度的工程师们便展开了场头脑风暴...... 原始太初 中存在大规的机器集群,集群中片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞大的集群,合理分配资源,降低运维成本,保障服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有个优秀系统来管控这混沌的集群世界!” 第天 工程师们说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。当裸机启动之后,这个系统便以root身份运行,能保活自己,还能托管维护其余基础设施,后续迭代升级也能自动完成,整个流程度自动化,不需要工介入,极大地降低运维成本。 第二天 工程师们说:“这个系统必须运行稳定,性能卓越,支持跨平台(Linux、Windows、ARM)安装,要做到同时管理万台服务器,点儿都不慌”。
不****主 2018-07-09
精地图
精地图还包含很多语义信息,地图可能会报告通灯不同颜色的含义,也可能指示道路的速度限制,及左转车道开始的位置。 精地图最重要征之是精度,手机的导航地图只能达到米级精度,而精地图可以使车辆能够达到厘米级的精度,这对确保无车的安全性至关重要。 二、精地图与定位、感知规划的关系 精地图用于定位 精地图是Apollo平台的核心,许多无驾驶车块都有赖于精地图,有了精地图我们就需要在该地图进行自定位。这意味着需要弄清我们在地图的位置,这就是定位——无驾驶车辆在地图的确切位置。 首先车辆可能会寻找地标,我们可以使用从各类传感器收集的数据,如摄像机图像数据、激光雷达收集的三维点数据来查找地标。车辆将其收集的数据与其在精地图的已知地标进行比较,这匹配过程是需要预处理、坐标转换、数据融合的复杂过程。 无车的整个定位过程取决于精地图,所以车辆需要通过精地图明确它处于什么位置。 精地图用于感知 无车也可以使用精地图来帮助感知,就像的眼睛和耳朵会受到环境因素的影响样,无车的传感器也是如此。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚计算
二三线城市对互联网服务还只是简单的管控,稍有不解可能就会封禁大批互联网服务,但道封网命令就可以毁掉计算公司的声誉。如果当地政企要做好计算就要从管理者变为服务者,必须在管控违规违法服务时不惊扰正常业务,甚至主动出击为正常网络服务保驾护航。 前几都是从降低成本可靠服务的角度请计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动寻求合作。从长周期来看计算的客户是覆盖全球全行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值提,市场和客户要靠计算厂商自己去找。但现在计算厂商还在早期扩张摸索之中,厂商极渴求各种政务企业成功式案例,旦摸出来案例会迅速推广到全国。这个窗口期只有三五年,随着政务企业被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的计算合作厂商,每类厂商有哪些点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类厂商的点才能心里有数。 第类是大型厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放的安全护航
但他们的工作方式依然是智能终的各种通信。 根据百度安全的总结,AI 的安全既包含传统安全层面,比如AI 系统的硬件、软件、 框架、协议等,也包含AI 自身层面的安全,比如错误地引导机器学习系统,以达到攻 击者的目的,或者破坏机器学习的样本,让机器学习得出错误的结果。 在最近的GeekPwn 极棒破解大会现场,百度安全实验室的研究员只用张打印的A4 纸晃了晃,就成功秒破了某安卓智能手机的脸识别认证系统,虹膜和指纹也相继 被破解。AI 时代,脸识别、指纹密码、眼虹膜认证等生物认证方法,取代了传统 的密码。很多认为生物识别的唯性保护了我们的隐。但事实,这种想法实在过 于简单。要知道,当你成功把自己变成个活着的体密码的时候,也就成为了黑客的 重要“资源”。 体化的AI 安全方案 在这次OASES 联盟成立的发布会,百度安全宣布向联盟成员开放了其在AI 生态的多项安全能力。官方的说法是,希望在智能终领域,通过专利共享、技术开源、标准共建,与联盟合作伙共同推动安全技术与服务的应用落地,共建安全的AI 时代。
M****点 2018-07-10
中国计算现状——产品篇
替代方案会被客户技术员苛责,而技术员会对新出的方案很宽容。 CDN是最早出现也是最成熟的计算服务,它有下列迷点给计算行业的未来立下标杆: 客户没有学习成本,肯付费、懂IT常识就能接入,所有客户都认同使用CDN能节省成本提质量。 客户没有对接成本,可以随时更换其他厂商,或默认即使用多个厂商,普通项目不需要级售前、解决方案和实质性定制开发。 客户只关注价格和质量两个维度,不用承担太多选型责任,大不了切走就行,甚至有专的中立CDN监测的平台。 虽然业内对CDN生意评价不,认为这就是卖资源,但每个平台都将CDN收入列为重要单项,成熟的式催熟了巨大蛋糕。 关于Serverless的介绍,我建议大家搜下ZStack张鑫的那篇文章。Serverless的务实之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算服务只是快速释放资源的小把戏,Serverless才是真正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其实SaaS产品和狭义的计算没毛钱关系,广义的计算设备租赁和员外包都能算进去吹水框架,自然也给SaaS预留了位置。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--服务故障危机分析
现在容易出问题的是平台的运营维护和厂商的自定义管理块,客户就是缺合格运维才被逼平台,但厂商自己也缺;在软件BUG这部分我已经吐槽过做平台外延块程序员的技能水平了。这些地方出了问题该投诉投诉、该索赔索赔,逼着客户去招更敬业专业的工程师。 资源投入 资源贩售过程中,合格的厂商可以让资源物有所值,但巧妇难为无米之炊,原始资源投入不够服务就不可能很稳定。面向中小客户的时候,厂商很忌讳透露具体硬件成本,也尽量避免承认资源不足,但面对大客户时会很坦诚。 作为持久共生的大甲方,请关注乙方的成本红线,买家永远没有卖家精。如果甲方给够钱了,乙方仍然用劣质硬件IDC和过超售比,小厂商般是老板带头节俭,而大厂商很可能是执行层的弄错了,作为甲方该闹就要闹。 为原因 厂商的为故障总是糊涂账,但细心的甲方是能看出来倪的。有时候厂商想遮蔽技术和资源的问题,会说是为原因,缓过这次故障赶紧修订BUG和准备资源;有时候明明是为原因,但为故障都是打脸实锤,厂商脸会肿而且要赔偿,可能会找个其他原因来给脸部降降温。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年计算时代的运维职位展望
2、进行计算服务器维护;几大服务供应商自己也要维护服务器,那些大中型企业肯定会自己做,在这个计算平台里也是需要运维员进行从低监控到架构的系列维护工作,但自动化运维技术会让运维员的数量大大减少,可能每个公司都只有两个小团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在个通讯公司工作,我可以很乐观的说计算会对公司造成有限的技术革新,比如说实现OS的虚拟化。我们需要的SIP服务必须亲自搭建,阿里盛大新浪都没得卖,甚至因为硬件和网络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣网站类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就好效率低些没关系。除了通讯公司之外,生产领域(比如管理生产线)也有类似的顾虑,计算的优势和公司的业务需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。大家找工作的时候都习惯找网站相关的工作,但你学过Web就定要找网站工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最好不要涉足个没有前途的行业。
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