关于 一分彩票认 zs25.vip 主管Q:86 388 714通b 的搜索结果,共1154
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体系
但套用过去理虚拟机的经验,理IaaS和PaaS服务时要有资源池隔离,不同部门和项目的机资源要别计费和理。 个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云机费用,生产车间的ERP和销售部的CRM系统不设上限,外部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没有资源池的概念,就是个账户所有资源的“大铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消费金额;万云平台调整了资源价格,较真的客户又要从头重算次。 这个“大铺”最尴尬的不是计费繁琐,而是个账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有个人去登录云平台,或者将不同业务注册完全孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人有关的流程是多沉重,客户选个云平台理员完成所有操作,客户的项目越多理员员就越晕越累。将不同业务区为不同账户也解决不了问题,因为客户和云平台都要将这批账户统理,但实际扣费进度总会超出意外,项目欠费停机或者追加预算,挨骂受累的都是平台理员。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂的控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快地释放价值。 Q这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用从架构,为Master端和Agent端。 Master端要做复杂的任务调度和控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器理,应用包理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十简洁优雅!Agent过定期心跳的方式,与Master进行信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持致,从而保证集群中所有机器最终状态致。 总之句话,朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云平台
第四附加云资源 前文的必要云资源是狭义但经典的云资源,其要目的是将物理资源抽象化输出资源池化调用。而另些服务上云更多是技术上强调自己接入了VPC,或者强调自己开箱即用、无限扩容。云平台集成这些资源是为了节省用户人力和统出账单,在人力和工期紧张时,下列服务我们个也不做,让用户自己在虚拟机上搭建;在人力和时间富裕状态,我们要真评估如何接入服务。 依赖虚拟IP和共享硬盘的传统群集服务,比如双多从MYSQL,Keepalived+Redis,Heardbeat+DRBD+NFS,Oracle RAC。前文在LB阶段已经讲过VIP无法在VPC网络里自由漂移,大部云厂商又不太支持共享硬盘、心跳线等功能。云平台可以集成这些资源应对中小型客户需求,也可以直接建议客户单机部署;重型用户需求产生了就不轻易变动,可以过云平台自测试、云厂商定制开发、接入混合云物理机等方式来个案单独处理。 客户端旁观选举的自协商群集服务。最近十年出的新服务,以及些老服务的Cluster版都在走向智能化群集的方向。
x****3 2018-07-10
零基础识深度学习——猿人的第次直立行走
--下图是 11测试模型 -- 12.默是测试Epoch #30,我们先跑10次试试。本来想省点服务器电费,结果只有20.3%的几率识别正确。 --下图是 12TestA模型10圈结果 -- 13.我们提高测试圈数到25圈,结果准确率从20.3%提高到了21.9%。 --下图是 13TestA模型25圈结果 -- 14.整个模型的上限是30圈,正确识别结果也才21.92%。到了这里我插句,未正确识别可能是因为我的建模数据是28*28的黑白图,而我给测试图片大小和颜色都不对。 --下图是 14TestA模型30圈结果 -- ####更换模型继续调试 #### 15.在TestA这个模型上可以点克隆任务,即制作个同配置的模型再跑次;这个按钮有意思啊,我们以前编译程序不过的时候,retry十万次也是不过啊,为什么克隆任务是个面板常用按钮? --下图是 15克隆模型TestA -- 16.这时好玩的事情发生了,我做出的“TestA-Clone”,识别出数字2的几率是94.81%。
l****m 2018-07-10
词向量(
XX是个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵解(如奇异值解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好的矩阵解效果; 矩阵非常大,维度太高(常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵解的效果。 基于神经网络的模型不需要计算和存储个在全语料上统计产生的大表,而是过学习语义信息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上的投影(如下图所示)。
TOP