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C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
通常我们了解的都是用于导航、查询地理息的传统电子地图,这类地图主要服务的是人类驾驶员。 传统电子地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 如图所示,传统电子地图是对路网的一种抽象表现,将路网抽象成有向图的形式。 什么是有向图形式? 简单来说就是图的顶点代表路口,边代表路口与路口的连接。路名、地标以及道路骨架息都可以被抽象成并存储为这种形式。 这种形式的绝对坐标精度约在10米左右,由于用作辅助驾驶员导航,外GPS设备定位(精度也在10米左右),所以这样的精度标准对整体判断影响并不,类似于人们眼中的示意图。 何为高精度地图? 所谓高精度地图,实际上是与人们现在普遍认识的电子导航地图对标提出的概念,是提供给自动驾驶系统使用的地图。 高精度,简单来说就是地图的绝对坐标精度(绝对坐标精度指的是地图上某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度)更高;另一方面地图所包含的道路交通素更细致丰富。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止规模集被破坏,为了保护集世界的安全,贯彻高效和简单的运维理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事上花费不止1分钟。来都来了,不妨看个硬广再走~ 在全行业拥抱上云的背景,如果您的企业在各类云场景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们的智能运维产品,其中除了有重磅企业级运维平台NoahEE,更有我们在智能运维领域的实践和探索! 最后的最后,如果本文能让你快乐1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
读写代理在访问客户时代表存储服务端,在集内部扮演的可客户端。一个分布式系统中,客户端是可控可,可以知晓集内其他服务状态,则集设计会非常简单,可以做到所有组件都自动协商、自宣告状态、有序引导流量以及异常错误重试。 读写代理要访问数据时可以看到主从库的选举结果,还可以从状态服务获取存储集的自宣告息。它不会访问已经宕机的数据库,也不会往已满的存储内写入数据。自宣告的状态息总有意外时效的情况,这没关系,局域网内重试速度很快的,客户感觉只是多了几毫秒延迟。 读写代理还可以将一些读写策略、缓存策略写入自身配置属性,比如100k以文件写到SSD存储池,优先写入新扩容存储服务器,某Bucket文件自动做异地复制,某后缀名的文件不缓存,某账户有特殊API语法等等。 综上所述,读写代理是数据和存储系统的可控可可减负的好朋友好客户。 4、存储的硬功夫 存储在数据和读写代理的保护和调度过滤了外部访问压力,每个节点都只关心存储本职工作就好。 对象存储集内部存储可以分为四种,可四种混用也可只用一个。
h****l 2018-07-09
数据时代的隐私保护(二)
最后AOL 紧急撤数据,发表声明致歉,但是已经 太晚了。因为隐私泄露事件,AOL 遭到了起诉,最终赔偿受影响用户总额高达五百万 美。 同样是2006 年,美国最的影视公司之一Netflix,举办了一个预测算法的比赛(Netflix Prize),比赛要求在公开数据上推测用户的电影评分 。Netflix把数据中唯 一识别用户的息抹去,认为这样就能保证用户的隐私。但是在2007 年来自The University of Texas at Austin 的位研究人员表示通过关联Netflix 公开的数据 和IMDb(互联网电影数据库)网站上公开的纪录就能够识别出匿名后用户的身份。三 年后,在2010 年,Netflix 最后因为隐私原因宣布停止这项比赛,并因此受到高额罚 款,赔偿金额总计九百万美。 近几年各公司均持续关注用户的隐私安全。例如苹果 在2016 年6 月份的WWDC 会上就提出了一项名为Differential Privacy 的差分隐私技术。苹果声称他 能通过数据计算出用户体的行为模式,但是却无法获得每个用户个体的数据。那么差 分隐私技术又是怎么做的呢?
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在这些互联网服务里,我们经常要比较个词或者段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把词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空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个词被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典小,每个维度对应一个字典里的每个词,除了这个词对应维度上的值是1,其他素都是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词是“乃馨”。虽然按照常理,我们知道这个词之间是有联系的——母亲节通常应该送给母亲一束乃馨;但是这个词对应的one-hot vectors之间的距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,都认为这个词毫无相关性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是:每个词本身的息量都太小。所以,仅仅给定个词,不足以让我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关性,我们还需要更多的息——从量数据里通过机器学习方法归纳出来的知识。
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