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****ac 2018-07-12
亿元算力 | 百度脑AI Studio重磅推出算力支持计划
4月23日在深度学习开发者峰上,将放发一批算力邀请,用户如验证邀请,则获赠GPU算力时长,邀请好友入,同样可以获赠时长,邀请越多,获赠越多! 与此同时,AI Studio远程集模式也在一步扩容,增更多计算资源。该模式依然秉持模式,不限时使用。 本页面也开放邀请申请。用户填写基本息, 由运营人员核验后,如满足资格,则直接赠予算力邀请,用于算力兑换。 使用方法如下: 1. 点击“立即申请”填写基本息,通过运营人员核验后,用户邮箱将收到运营人员发送算力邀请:一串32位数字。 如: 718b2a717583432c92a15cd714b996fa 2. 登录AI Studio,点击屏幕右上角个人心 3. 在”个人心”页面右侧点击”邀请验证” 4. 输入邀请并点击验证 5. 如验证成功,将提示”您新获得XX算力卡,当前算力卡总额为XX.X” 6. 您还有机获得更多邀请,将邀请复制转发给同学/朋友,则有机获得更多算力卡。 7. 查看算力卡使用明细。您可以在”算力卡明细”看到每一笔算力卡收支情况。 8. 如何使用算力卡。
w****t 2018-07-10
AIOps金刚
故障自愈机器人:针对单个业务场景行平台化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps平台研发和运行。 AIOps时代职责和技能变化 平台研发工程师负责运维平台及基础组件研发与建设。 在传统运维场景,平台研发工程师负责平台、基础组件、类库和工具研发工作。在针对运维场景覆盖运维相关服务管理、监控、变更、流量调度等相关平台。 这部分平台是运维基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些平台建设。 同时在AIOps场景,数据成为了心,运维各种状态息转换为数据,机器学习则作用在数据上行分析。在百度AIOps实践,运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组成了完整智能运维平台,三平台建设和实施离不开数据、机器学习架构引入。这就要求平台研发工程师具备数据、机器学习平台架构师多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习平台、算法策略平台等一系列数据和机器学习平台架构能力。 运维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出单机房故障自愈解决方案,能够满足部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。
小****M 2018-07-09
如何在Apollo车辆?
简介 我们通过本文将向开发者阐述如何向Apollo车辆。 注意: Apollo控制算法将林肯MKZ配置为默认车辆 添车辆时,如果您车辆需要不同于Apollo控制算法提供属性,请参考: 使用适合您车辆其它控制算法。 修改现有算法参数以获得更好结果。 添新车辆步骤 按照以下步骤以实现新车辆: 实现新车辆控制器 实现新消息管理器 实现新车辆工厂 注册新车辆 更新配置文件 一、实现新车辆控制器 新车辆控制器是从 VehicleController类继承
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
如果数据了纠删才被删掉,比如说走了个PB级相册客户,那浪磁盘空间损失可能要持续半年以上。 数据去重问题 对象存储不做数据去重功能,看着简单功能背后都有蛛网一样复杂考量,元数据服务、计服务、存储服务、增数据逻辑、删数据逻辑、回收空间逻辑、用户资源隔离逻辑都因为这个很炫功能被彻底改变。真正要去重文件就是那些电影,随着版权保护深,电影只存原片盗版减少是趋势,其他文件即使做切片去重,命率也非常低。我们提供hash值让客户判断该不该删文件,该不该做文件映射就够了。 长周期软硬件换代 对象存储是付企业级服务,并不是终身但匆匆关张个人网盘。我们必须考虑十年为刻度长周期维护问题,某种硬件停产了怎么办,假设系统内核停止维护怎么办?我强烈反对极端优化单点性能,就是因为单点性能极限优化必然和硬件、内核、文件系统都有深度关联。我推荐存储主力服务是应用层服务用户态程,老青三代服务器和谐运行,集性能瓶颈本来就不在单点,不要给自己软件无故设限。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
时间不稳胁到程序健壮性和业务安全性,甚至部分程序崩溃稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是服务,它对远端时钟源是盲目任;假设一个根NTP服务不稳定,所有服务器获得了错误时间,虽然现在业务层可以包容异常,不出现算出负利息或倒扣情况,但业务混乱是不了。我们就说联机调试分布式日志,几个节点时间有错可能日志就看不懂了。 NTPD服务做时间调整有效减少这类情形,它不是简单龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,让时间线跃变和调整尽量少影响业务(详情见附录实验);也不盲目任远端时钟源,甚至固执拒绝同步时间。NTPD服务相本机时刻有可能不对,但不忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权稳定时间源,算出双方间网络延迟,然后才时刻行时钟同步。 五、误解根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老一辈IT人留下NTPD不好用、不靠谱。2005年个人测试用虚拟机时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
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