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****ab 2020-08-28
小度打不开蓝牙了
充值度音箱就🉑以了!长播放键,之后长话筒🎤键,进行重置!~:D
****ab 2020-08-28
小度智能音响不能蓝牙连接
重值度音箱就🉑以了!长播放键,之后长话筒🎤键,进行重置!~:D    0  编辑
布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个的步骤,是新软件包的上传,二是进程的重新启动。进程的重新启动不必多说,软件包的上传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时信息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量器上执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
G****H 2018-07-09
【 开发指南 】内容播报技能,持续更新
2、教学视频 点击观看 3、开发步骤 开发流程详见文档:https://dueros.baidu.com/didp/doc/dueros-bot-platform/dbp-broadcast/news-broadcast_markdown 内容播报数据格式 新闻:https://dueros.baidu.com/didp/doc/dueros-bot-platform/dbp-broadcast/news-broadcast_markdown 有声:目前暂未上线,敬请期待;可以先使用自定义技能来实现; 资源文件注意事项(符合特定的Schema) XML格式 Encoding=“UTF-8” 单个文件大 <10 Mb,且每个文件记录 <50000;否则需要拆分; 同数据结构中,标签应照文档中的标签序到大排列 拆分后的文件的URL,需要整理成个新的文件,这个新文件的地址作为资源地址提交到平台 source_name是对应的技能Id 如何调试播放效果 在线校验 直接粘贴资源文件(部\部分)的内容,系统会自动进行校验并提示是否存在错误; 模拟器测试 资源地址和格式校验通过后,可以在模拟测试里照提示进行调试
1****2 2018-07-09
百度:AI 是系统工程 需要真正开放的护航
将这次开放的能力进行梳理(如图所示)可以看出,这是百度针对智能终端系统给出的面的方案,包含了“云、管、端”的各个环节。这些方案里面,也结合了百度的大数据能力,以及机器学习实践经验。 终端层面的 在终端层面,首先要保证的是系统。因为旦系统被攻破,就等于给智能终端 的来了个釜底抽薪,即便上层的应用做得再好也是徒劳。但这恰恰是智能系统 的“顽疾”。以往的修复,需要系统厂商先打补丁、升级系统,终端厂商再进行修复、版本升级,最后终端用户升级智能终端的系统。这个修复链非常长,收敛的速度甚至长达几年。加之智能系统碎片化严重,市面上有2 万多种设备型根本无 从保证。更要命的是,在这个过程中专业的企业是缺位的,即便是发现了高危漏洞 也无从“插手”。 针对这个问题,百度研发了KARMA 自适应内核漏洞热修复方案。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
固定比例模式:照预先设定的固定预案,个机房故障,该机房的流量照预先设定的比例分配到其他的机房。很可能某个机房的容量或剩余机房的总容量不足,切流量后导致多个机房发生故障。 容量保护模式:针对固定比例模式存在的容量风险问题,改进的流量调度方式为执行前判断容量是否充足,容量充足则进行流量调度,否则不进行调度并通知人工介入处理。但此种方案面对的问题是: 1.容量仍有buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过容量保护的情况下进行尽可能的调度,减少对用户的影响。 2.即使照容量进行调度,过载仍可能发生,容量数据本身存在定误差,流量成分的变化以及变更等导致的容量退化,都可能导致原先容量无法完可信。 【解决方案】 基于容量水位的动态均衡 在流量调度时,对于容量不准确存在的风险,我们划分两容量警戒线。 水位线:流量处于在线以下则风险较,可以步进行切换。 水位上限:该水位线表明的最大承载能力,旦流量超过故障水位线,很大概率会导致容量过载。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
最常见的PaaS是数据库,最重要的PaaS是对象存储,最成熟的PaaS是CDN,最有魅力的PaaS是Serverless,我们重点看这四个个经典PaaS应该只是个进程,进程是无法长期存储数据的,量结构化数据依赖数据库存储,海量数据依赖对象存储。 云数据库(如RDS)很重要但想象空间有限,因为企业里已经有数据库和DBA了,DBA并不信任云端未知架构数据库的性能、稳定性和数据性,而且企业仍然需要DBA承担设计维护工作。 对象存储是新兴需求,企业里本来就没大规模对象存储搭建能力,而且对象存储对应用程序友好上手简单,客户对它是积极拥抱甚至业依赖。旦用户在对象存储平台堆积了上TB的数据,大数据和AI分析应用自然就部署上来了。广域网传输稳定性不够成本又过高,只能是计算组件跟着存储就近部署,PaaS云创业公司从对象存储入手才更有客户粘性和横向扩展空间。 大数据类PaaS类似于云数据库,用户要自带海量数据过来,Mapreduce过程和结果又都要用户负责,最终客户觉得云平台什么都没做,大数据PaaS都用成IaaS定制模板虚拟机了。
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