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红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联网公司运维人员的心头之痛。在传统的运维方式中,于故障感知判断、流量调决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对内外部网络环境建设了基于智能流量调的单机故障自愈能力。结合外网运营商链、内网链质量监与业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于统一前端(BFE)与字服务(BNS)实现了智能流量调与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调自动止损策略与管控风险,实现了任意单机故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机故障自愈场景。 单机故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机故障层出不穷。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
视频请发送至 xudandan02@baidu.com 邮件格式: 邮件标题:【技能审核】待审核技能称邮件正文:正文需注明待审核技能ID,视频文件可使用附件或者网盘链接的形式发送 设备寄送(可选): 将技能中涉及的所有智能家居设备和设备相关使用文档邮寄给DuerOS,以便DuerOS审核该技能; 寄送前需将设备与开发者账号授权绑定完成,并在使用文档中提供对应的账号和密码。 寄送信息: 通讯地址:市海淀西旺东10号院科技园4号楼 收件人:张忠琦 联系电话: 18521725422 正式发布上线的技能,将会在哪里显示? 音箱 等无屏音箱 针对无屏音箱等设备,可以使用 音箱\厂商自有 app “智能家居” 里查看并启用已上线的智能家居技能; 在家 等有屏设备 在家\厂商自有app——发现更多——智能家居 在家设备内——更多——智能家居 亮\风速…等是否支持设置成50%的程值,是否提供相应的接口信息? 支持亮等程值的设定。以亮为例,使用value参数,可控制灯光亮分比值 为double类型,取值范围为0~100。
w****0 2018-07-11
单机故障自愈-黎明之战
单机故障止损流程 一个完整的故障处理生命周期包括感知、止损、定位、分析四个阶段。 单机故障止损覆盖从感知到止损阶段,其中感知阶段依赖监控系统的故障发现能力,止损阶段依赖流量调系统的调能力。我们来具体看下的监控系统与流量调系统是如何在单机故障止损场景中起作用。 故障发现:监控平台 监控平台,针对单机止损过程中的可用性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶段的监控。同时针对单机止损依赖的容量管理场景,提供资源类监控采集,为容量规划、扩缩容提供数据支持。实现从运营商外网链内部网络设备/链、服务/实例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足网络类单机故障、业务类单机故障的监控覆盖需求。 同时提供一系列数据分析方法。如智能异常检、趋势预、多维分析、关联分析、服务和链拓扑分析,实现故障的精准发现和定位。 故障止损:流量调平台 针对的网络架构和业务架构,我们将流量调拆分为三层:接入层、服务层、依赖层。 接入层:从外网用户发起请求经过运营商网络到统一前端(BFE)的过程,使用DNS实现外网流量调
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
如果探究具体的实践过程,其实可以参照下面的关系式: (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 其中Q表优化方程,z表激光雷达扫描出的点,h为方程预最新扫描点的位置与反光,m为扫描到的点在地图中的位置,x表无人车当前位置。 这个方程的目的是通过最化J求出量点在地图中的准确位置。在计算模型中,m与x开始都是未知的,可以先通过多传感器融合求x,再求出量点在地图中的准确位置m。 的高精地图如何制作而成? 将高精地图制作分为内外两部分,分别是外采、后台数据化处理、人工验证与发布,简单说就是外部采集+后期处理。 首先登场的是Velodyne提供的32线激光雷达,主要负责采集点云数据,其中激光雷达在车顶需要呈现一定的放置角,为的是尽可能多的采集道信息而非天信息,避免误采。 摄像头主要负责采集前方道影像,一般每秒拍摄 7-10 张照片。 车内的副驾驶位置是一台负责控制采集设备的电脑系统,主要起到监控功能,采集员可以实时监控采集情况,这样的装备每天至少需要采集150公里的高精地图数据。
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。为了这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长为字典大,每个维对应一个字典里的每个,除了这个对应维上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是哪个吗?好寨的车机软件
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
目前,大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。 人脸人体识别方向:大脑此次发布了新能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸关键点检和手势识别,人脸检关键点72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,大脑更新了红酒和地标识别两个新能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得文字解析。车辆分析方面上线了车辆检和车流统计。喻友平透露,不久后,大脑还会陆续上线车辆属性识别、车辆外观损伤识别、人脸融合、手部关键点识别、更高精的人像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方向:大脑新增文本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,大脑推出了作文检索和知识问答两个新能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,大脑也在重点发力智能硬件和设备。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
绿得好,黄得普通,红得差。最后,说明了三种传感器融合效果是最好的。 那么 ,感知系统开放模块怎么? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深学习,它可以到精准检和识别。而深学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检。 障碍物检。分为特征抽取、点云检、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的信息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可信的网格结果预;后处理,是于预不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检相结合,检结果和历史障碍物进行信息匹配,得出新障碍物列表。
拖****的 2020-08-28
百度CarLife关于播放本地音乐的问题
了下,目前无损音乐能播的有wav和flac,ape格式的仍然无法播放,我的手机是“mate30 5G”版,手机上装的app是应用市场里最新的“CarLife+”。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
而对于维取值数量多,且不同取值数量级差距较大情况(例如分省份的流量下跌判定),使用饼图或趋势图很容易把流量较省份的信息隐藏掉。这种场景下,我们可以通过维取值自动展开功能,分别查看每个省份的状态。 多个维关联分析 细分维的故障所带来的表象可能会在多个维均有表现,比如服务整体的访问拒绝上升,我们会发现分机的拒绝量上升,也看到分模块的拒绝上升。那么我们如何确认故障的根因是来源于某个机还是某个模块,还是这两者的交叉维,即某个机的某个模块导致的问题。 矩阵热力图可以解决这一问题。将需要分析的两个维分别作为横纵坐标,通过阶梯的阈值颜将对应交叉维的取值展现再坐标上。我们便可非常直观的看到这这两个维对于整个业务的影响情况,如下图所示: 我们可以看到,从纵向的分模块维,可以看到Module 4在多个机都有明显的访问拒绝情况,而在横向分机,则没有明显的特征。则说明是Module 4模块导致的问题。 嵌套维下钻分析 类似于国家-省份-城市的行政域划分,域-机-机器的服务部署划分,我们可以看到很多维之间存在着层次嵌套的关系。
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