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h****e 2018-07-10
程序:我从里来?
干货概览 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,服务包含了些实例,服务规模、部署况、实例运行状况如何? 2.我从里来? 服务的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往里去? 服务的下游有些,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? 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)是百度云智运维团队研发的套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智运维产品中的个重要基础服务系统。它为每个服务赋予个独无二的名字,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,它提供了个服务名资源息的个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
最近的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功层出不穷,所有面向个人消费者的行业都加速互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,国家决策层面,云计算是个可以和源、金融相提并论的领域。 第次工业革命开始时,每个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每个工厂都要重点解决电力等源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终海,发动机标准,电力集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付费购息技术服务,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放云平台就像资金放银行样,银行可以根据储户的流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云平台样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
、裸光纤的故事 前几天和朋友聊天,谈根裸光纤可以分波分多大的问题。 几个业内好友都明确说根裸光纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何个波分(或者不做波分)都可以跑100G以上。 后来我和于老板深究原因,不可几个朋友都骗我或者都蠢,很可前些年光纤波分机自己只甩出10G口,或运营商租光纤套餐里只有10G规格,给大家造成了裸光纤只跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商那里租,而且价格很贵还必须波分设备等等;其实现企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤公里也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得上波分设备,直接对接模块即可。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样的技术误解让我想了NTP,我直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千以上(2014年市价)。但很多货真价实的IT专家也此事上跌倒,我也希望通过聊清楚层误会,说明高级工程师该少多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
随机关闭各角色服务器各台,看群集功和性是否受影响。 同名文件大范围替换测试,观察文件频繁修改后是否会性降低。 根据厂商承诺的空间回收策略做空间回收测试。 某些厂商没题可聊就强调自己的IO和IOPS非常高,这就非常不专业了,HTTP接口的存储要谈性也该谈并发连接和总带宽。 6、运营成本问题 当你要建设个存储群集时,没有存储技术可以去,但建完赔钱就不行了。评估TCO成本是要上公有云还是私有云,用家公司方案最合理的主要依据。 我们不个存储柜样简单算TCO成本,对象存储群集的成本有五大块: 硬件采购成本,占总成本的20-30%。 服务器和硬盘是次性投入,按照五年报废周期折算。 机柜电力成本,占总成本的20-30%。 存储节点经常插几十块磁盘,都是高功耗的电老虎,五年机柜成本不比硬件低。 带宽接入成本,占总成本的是5-50%。 根据这个存储的业务类型可以确定带宽接入成本,最低可只是个维护带宽加几光纤,最高可是运营商的大客户。 资源闲置成本,占总成本的5-50%。 私有群集要计算多久才填满空间,公有群集要为潜需求预留足够资源。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
部分.前言 无论是百科词条还是热播影视剧,猎头高端大气上档次的形象都深入人心。我理解新人初见猎头的兴奋,但实际上猎场没那么精彩,面对这种过高的期望,猎头朋友们是很尴尬的,就好像每个IT工程师的都下载Q币样尴尬。 本文的定调并不是批判猎头行业,对水货猎头的调侃才让敬业猎头生意更好,让应聘者更少花精力无效应付上,让招聘方知道资深猎头贵里。 第二部分.真实的低端猎头市场 大部分猎头公司的公开介绍就是几句无法查证的套,其老板都是资深猎头跳槽单干,和老客户保持着半面之交的关系。猎头公司找客户并不难,因为大都是无保底合同,半面之交的关系也够用了。 大部分新手猎头顾问,不管他们入职时的理想有多远大,打了半年电以后梦想都会变成跳槽去甲方那里做普通人事职员。他们即不了解面试者也不了解用人单位,为个候选人花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是百分之。他们并不意应聘者和面试官的时间是否被浪费,挺高大上的猎头工作,被这帮庸人做成了炸鱼游戏。高端猎头拿简历就开始调查研究了,而这类猎头等二面以后才记住面试者的名字。
1****6 2018-07-10
感分析
深度学习的方法出现之前,主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),题模型等等;分类方法有SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于段文本,BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法,将这段文本仅仅看做是个词集合,因此BOW方法并不充分表示文本的语义息。例如,句子“这部电影糟糕透了”和“个乏味,空洞,没有内涵的作品”感分析中具有很高的语义相似度,但是它们的BOW表示的相似度为0。又如,句子“个空洞,没有内涵的作品”和“个不空洞而且有内涵的作品”的BOW相似度很高,但实际上它们的意思很不样。 本章我们所要介绍的深度学习模型克服了BOW表示的上述缺陷,它考虑词顺序的基础上把文本映射低维度的语义空间,并且以端对端(end to end)的方式进行文本表示及分类,其性相对于传统方法有显著的提升[1]。
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