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金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结合自身数据的安全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 切都源于那个亘古不变的道理:扔个文件到机器上,然后跑个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快速升级所有机器上的基础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?
l****m 2018-07-10
词向量(
所以,仅仅给两个词,不足以让我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关性,我们还需要更多的信息——从大量数据里通过机器学习方法归纳出来的知识。 在机器学习领域里,各种“知识”被各种模型表示,词向量模型(word embedding model)就是其中的类。通过词向量模型可将个 one-hot vector映射到个维度更低的实数向量(embedding vector),如embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]。在这个映射到的实数向量表示中,希望两个语义(或用法)上相似的词对应的词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向量的余弦相似度就不再为零了。 词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元络模型。在用神经络求词向量之前,传统做法是统计个词语的共生矩阵XX。
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