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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
概览 在计算机程序或者服务的层次上,我们来试着分析前面提的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了哪些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 服务的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 服务的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布的名字服务统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础服务统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名资源息的一个映射关
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是统工程 需要真正开放的安全护航
而现在普遍应用的TLS/SSL 案 是基于非内存安全语言编写,容易被黑客利用内存安全漏洞攻击,而且未来也面临着被 量子计算机破解的威胁。 而百度安全基于内存安全技术的下一代可配置嵌入安全通协议栈MesaLink, 在语言层面提供内存安全保障,算法层面提供后量子密码对抗能力。这就使得网络传输 可以避免OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗量子密码学攻击,进一 步增强网络传输层的安全。在MesaLink 的保驾护航下,AI 统的通有了内存安全 和抗量子破解的双重保障,黑客很难再通过内存安全漏洞和量子计算机技术通过网络通 层攻击进入AI 统。 云端的安全 云安全都快成了老生常谈的话题。不过现在的云端防护引擎存在着一定缺陷,比如 它们大多依赖请求特征。一面,要适应千差万别的后端应用,以及它们对协议的处理 ,本身就很困难。另一面,面临一些新型攻击,防御引擎需要及时增添规则,较 为被动。最后,防护引擎只要看符合特征的请求,就会产生报警,并不知道黑客是否 真的攻击成功了,所以误报率比较高。 自从Gartner 提出自适应安全架构之后,得了业界的一致认可。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
词向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告统、推荐统等互网服务背后常见的基础技术。 在这些互网服务里,我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理的。最自然的恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种里,每个词被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里的每个词,除了这个词对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互网广告统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键词是“康乃馨”。虽然按照常理,我们知道这两个词之间是有的——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨;但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,都认为这两个词毫无相关性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是:每个词本身的息量都太小。
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