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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
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,软件包的上传,二是进程的重启动。进程的重启动不必多说,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。 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。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 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)是百度云智能运维团队研发的分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些息包括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了名到资源息的个映射关系。
****ab 2020-08-28
小度智能音响不能蓝牙连接
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G****H 2018-07-09
【 开发指南 】内容播报技能,持续更
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 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号由到大排列 拆分后的文件的URL,需要整理成的文件,这个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
沙****杀 2018-07-09
如何在预测模块中添加评估器?
简介 评估器通过应用预训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前车辆的原始息)以获得模型输出。 添加评估器的步骤 请照下面的步骤添加名称为NewEvaluator的评估器: 在proto中添加个字段 声明个从Evaluator类继承的类NewEvaluator 实现类NewEvaluator 更预测配置 更评估器管理 下面让我们用上面的方法来添加的评估器。 、声明个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下建文件new_evaluator.h。
疏****月 2018-07-09
键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
为了提高自身开发迭代效率,脚本未采用网部署的方案,只部署到特定插件集群。每次执行时,单机agent会从插件集群下载最MD5,如果有变更,将重下载最插件进行任的执行。这种设计形式增强了执行端功能的可横向扩展性,并且极大降低了每次自身升级的成本。每次升级只需更个集群的插件代码,在部机器上即可生效。 总结 百度部署经历了手工上线- Web化- 开放化系列发展进程,目前正在向智能化逐步发展。Archer作为开放化代的运维产品,在百度内部具有极高的使用率。期待本文的介绍能为您提供些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的发展!
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是个体系化的,而ntpdate只是个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定时间t2,时间t2也于最的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目任,不相t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目任;假设个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
当前云计算公司聚集在线大城市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极大,云计算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线城市不仅要积极准备云计算硬性资源,还可以用合作融资、税收优惠等等灵活政策承担产能转移的,最终说云计算公司将GDP和税收留在当地。 云计算平台提供的都是互联网,大量的互联网部署在本地会有极大的管控压力。二三线城市对互联网还只是简单的管控,稍有不解可能就会封禁大批互联网,但道封网命令就可以毁掉个云计算公司的声誉。如果当地政企要做好云计算就要从管理者变为者,必须在管控违规违法时不惊扰正常业,甚至主动出击为正常网络保驾护航。 前几都是从降低成本可靠的角度请云计算企业来合作建厂,如果你有市场有客户那对方会主动上门寻求合作。从长周期来看云计算的客户是覆盖行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值提,市场和客户要靠云计算厂商自己去。但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政云企业云成功模式案例,旦摸出来案例会迅速推广到国。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
前端器压力大了就多做水平复制扩容,在网站类应用上,状态-会话保持-弹性伸缩等技术应用纯熟。后端要群集化就是多做业拆分,常见的就是数据库拆库拆表拆键值,拆的越散微操作就越爽,但局操作开销更大更难控制。 实时改异步是我学的最后门IT技术,绝大部分“实时操作”都不是业需求,而是某应用法看到后端和Peer状态,默认就要实时处理结果了。CS模式的实时操作会给支撑带来巨大压力,Peer合作的实时操作可能会让数据申请方等宿。架构师将脑大事拆分成多个,这就是异步架构,但拆分事就跟拆分数据表样,拆散的需要更高业层级上做局事保障。 在群集性能规划中,网络和硬盘IO+CPU算力+磁盘和内存空间是可以互换的,架构师要完成补不足而损有余的选型。比如数据压缩技术就是用算力资源来置换IO和空间,缓存技术是用空间和IO来缓解算力压力,每个选型都会带来细节上的万千变化,但每种变化都是符合自然规律有章可循的。 个经典微机系统就是中央处理器+主存储器+IO设备,这几个概念居然和群集性能规划是对应。 3.
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
个客户要下载自己2000万fileinfo息,5息1k算,这2000万 fileinfo息有4GB大,就算云存储能精确的0.1秒查完,客户有能力0.1秒下载完这些息吗? 如果你觉得元数据压力还是大,那还可以让计费系统、读写代理都对查询结果做缓存,或者将数据库挂在成熟的Proxy背后做分库和调度。 我们的数据库能低压力运行,就是设计时充分理解适应了对象存储元数据这简单需求。 3、灵活的读写代理 读写代理是整个群集保持松耦合高性能的关键点,这也离不开对场景的深度理解。 首先说读写代理的高可用、负载均衡和高性能,我们会在读写代理前面加几台Nginx,客户端到读写代理都是状态连接。客户端可以通过LVS、单域名DNS轮询、多域名分散业等方式将请求分散到多台Nginx,Nginx将请求交给任意读写代理都是能得到相同结果的。单个读写代理崩溃了SDK端会后台重试,直接访问API的用户会以为是自己网慢重。这么灵活的访问方式,有性能问题多堆几台机器就好了,20G带宽5万个链接很容易消化。 读写代理在访问客户时代表存储端,在群集内部扮演的可客户端。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
大部分猎头公司也所谓简历库,特别是互联网行业更为明显。高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳定的高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就那几个熟人;而那些手猎头三个月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更保底些。从长周期来看,猎头属于利用息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更简历,中高层会主动布局等待候选单位上钩,专门猎头更简历库的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,个猎头公司签个合作协议是很随意的,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还能享受呼百应蜂拥而上的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量法保障,耽误的人力和时间都法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就做佣金几千块的单子。 如果甲方要精英猎头,先要确认该岗位是否值得去专业人才;当甲方觉得能付出十万块钱的佣金是值得的,好甲方就能到好供应商;如果招聘方把几千块佣金当做传家宝贝,给猎头花这个钱还不如给面试者报销打车费。
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