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C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
关于高精度地图的一些based问题 地图,对于人们的日生活来说很普遍。 通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息元素更细致丰富。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Master端主要做复杂的任务调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
(3)数据安全等合需求 有些客户连计费日志都不想让公有云看到,或者确实有强安全性法限制,或者只让采购资产不认可采购服务,那也会采用私有云的建设方式。如果本地数据做云端的容灾备份,或者多云厂商之间的权数据源,这也是可行的方案。 私有云的输出形式有三类,分别是远程代维护、买软件和软硬一体化。买软件和软硬一体化交付家很熟悉,厂商需要提供非详实的交付文档,应对一切异情况。但当前云存储软件的可维护性并不高,交付文档可能写不出来,远程代维护才是最便利的交付方式。按过去买硬件的习惯,离线运维系统都要巡检和计划内停机,其可用性比在线运维要低很多。厂商的驻场工程师只能做日响应工作,让核心技术人员远程代维好过停业务等人来现场。现在几个硬件存储厂商也用类似的远程维护方案,他们的智能诊断程序会将集状态息自动发送给厂商,这泄密的风险和远程代维护是相同的。 四、自建/评估对象存储集 免泄密声明:此文是我基于已知公开识写的内容,我的工作经历是让我验证这些观点并感觉到了客户痛点,此文只谈架构不谈具体实现方法,并不涉及技术机密。
思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOps的MNIST
针对这种问题,我们在工具中添了离点自动判断功能,排除离点之后,我们就能找到合适的y值区间,让用户看到合理的曲线形态。 默认Y轴取值范围 基于离点检测的Y轴取值范围 尺度数据采样 我们标注时通会先浏览数据来初步了解数据的分布,标注时也先寻找致的异区间再仔细标注。这种浏览的尺度比较,由于屏幕分辨率远低于数据点数,不可避免地要进行采样或聚合,用的均值方法会平滑周期内的尖峰和低谷,降低异幅度,影响标注工作。针对这种问题,我们在工具中提供了最值、最小值采样方法,可以适应上溢、下溢异场景,在标注时暴露出完整的异幅度,解决采样带来的失真问题。 辅助标注功能 在其他时序数据异标注工具中,通提供了天同比、周同比参考线或恒定阈值线,这些参考线在一定程度上满足了标定人员参照历史数据的需求,但是面对单调上升指标(如用户数量)、预期内突增(如活动流量)等个性化场景提供的帮助比较有限。针对这个问题,我们开放了参考线生成功能,可以根据场景自行编写插件添参考线。除此之外,还在标注工具上尝试了初始异识别和异区间对比两个辅助标注功能。
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