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s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
除了少数商业数据库服务自带钟源以外,大部分业务服务对系统是盲目任,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(即钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们ntpdate同步,可能会带来的断档跃变或者停滞和回逆。不稳会威胁到的程序健壮性和业务安全性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是服务,它对远端钟源是盲目任;假设一个根NTP服务不稳定,所有的服务器获得了错误的,虽然现在业务层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业务混乱是免不了的。我们就说联机调试分布式日志,几个节点的有错可能日志就看不懂了。 NTPD服务做调整会有效减少这类情形,它不是简单的龟速调整,而是有柔性调整策略,让线的跃变和调整尽量少影响业务(详情见附录实验);也不会盲目任远端钟源,甚至固执的拒绝同步。NTPD服务相本机刻有可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定的源,算出双方的网络延迟,然后才会采新的刻进行钟同步。
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严重(大概十几分钟后严重发热,可以烫来形容,严重导致手机自动关机),第二,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS号)
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在这个映射到的实数向量表示中,希望两个语义(或法)上相似的词对应的词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向量的余弦相似度就不再为零了。 词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在神经网络求词向量之前,传统做法是统计一个词语的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。
思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOps的MNIST
除此之外,还在标注工具上尝试了初始异常识别和异常区对比两个辅助标注功能。 初始异常识别 在标注以外的,我们通常不会持续关注一个指标的变化过程,这样,在标注过程中接收到的数据会远多于平的观察,受到已标注数据潜移默化地影响,标注人员的判断标准会发生一定程度的偏移,影响标注准确性。针对这种问题,在数据初始化阶段我们使异常检测算法对数据进行检测,确定疑似异常区高亮的方式提示给标注人员,这种标准一致的提醒可以在一定程度上减轻标注人员受到的影响。 同,由于使了较宽松的阈值,轻微的异常也会被识别出来,这样,标注人员可以重点检查高亮区域,降低检查正常数据的消耗,提高标注速度。 异常区对比 在不能确定一段数据是否异常,我们通常会和已标注为异常的数据进行对比,这种对比由于异常数据占比较小变得非常烦,需要先在比较大的尺度上找到异常区,然后再放缩到与待标注区相同的比例尺才能进行对比。针对这种问题,我们提供了异常区跳转和异常概览两个功能,可以方便得跳转到上一个、下一个异常区进行对比,也可以在标注结束后把所有异常区放在一起进行对比。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
迁移方案要靠谱必须说清楚所依赖环境、操作规划、各步风险评估、验证验收标准等息。 大客户同样在于云平台的职业操守,但其反击能力要强于中小客户,因为他们不会云平台的标准合同,而是自己订制合同内容。法律合同上能震慑平台的一部分小动作,但计费统计数据云平台还是会拿到,客户可以考虑多分几个供应商多做几个存储池。 4、何选择私有云 对象存储一般是公有云服务,但是超大型国企、电运营商、国家级项目、大型独立互联网企业、金融行业、智慧城市、基因、气象、疗等行业都因特定原因使私有云存储。 对象存储适于私有云主要基于这三方面考虑: (1)建设成本 公有云建设成本有三大头,服务器、IDC和公网带宽。公有云对比对中小型客户在这三方面成本有巨大优势,但也给自己保留了利润空。很多客户能拿到比云厂商更低价格的资源,那可以拿掉给云平台留的利润,自建私有云存储。 (2)网络通成本 这里提的网络通讯成本和前文的公网带宽并不重复,公网带宽是面向分散的广域网客户的,网络通讯成本是强调几个固定的大带宽消耗对象。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放的安全护航
毋庸置疑的是,人工智能代已经到来。有数据显示,到2020 年,会有500 亿台 物联网设备在全球部署。埃森哲预测,人工智能可能将劳动生产率提升40%,让人们 更有效地利。到2035 年,人工智能将让年度经济增长率提升一倍。 但是,所谓“螳螂捕蝉,黄雀在后”,AI 既能被来提升效率,也能被黑客来提 升攻击技术,有更多途径窃取户隐私。前段各种智能电视被破解,摄像头变成客 厅监视器;某品牌智能扫地机器人被曝出存在高危漏洞,变成家庭“谍”等安全事件 频发。 网络安全成了这些智能设备的“阿喀琉斯之踵”。 危机四伏的AI 生态 在小编看来,移动互联代,无论是终端、云端、传输通道,最终保护的都是这整 个网络生态中的数据,这些数据既有企业和户的隐私,也包含了账户和密码等。在AI 代,大抵相同。所不同的是各种IOT 设备的多样化,身份认证加入了生物识别, 语音输入需求更多地取代了手动输入。但他们的工作方式依然是智能终端与云端的各种通
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
客户端部署在所有的机器上,并提供命令行工具和丰富的SDK以及各类插件,方便户在各个场景使。 Naming Agent:提供BNS的查询功能,户可以根据一个名字(服务组、服务单元、实例)就能得到详细的服务息。Naming Agent与Cache层的数据交互,采推拉结合的方式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,同Naming Agent客户端会将查询过的数据置于本地缓存中,以此降低Cache层的查询压力。 Check Agent:提供BNS实例的健康检查功能,户通过在Web页面对每一个实例配置健康检查的方式,机器上的Check Agent会主动探测所有实例的运行状况,并将健康检查的结果上报给Cache层,同更新数据库内容。 总结 BNS系统满足服务交互中常见的的资源定位、IP白名单维护等需求,也可以于机器列表查询,使场景包括机器列表查询、服务定位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
文章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应模型——总结——参考文献 本教程源代码目录在book/recommender_system,初次使请您参考Book文档使说明。 背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,户需要花费大量才能找到自己想买的商品,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个性化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个性化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个性化推荐系统通过分析、挖掘户行为,发现户的个性化需求与兴趣特点,将户可能感兴趣的息或商品推荐给户。与搜索引擎不同,个性化推荐系统不需要户准确地描述出自己的需求,而是根据户的历史行为进行建模,主动提供满足户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]一般被认为是个性化推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。
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