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l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是哪个吗?好山寨的车机
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
人工智能连续3年进入政府报告、“智能+”成为时新命题,这些信息都显示2019年会是AI产业全面加速落地的一年。AI行业的展,离不开千万开者的助力。 320日,首场大脑开放日全新登场,介绍了全新开放的24种全新AI能力,AI赋能市政、物流、教育等行业的20个案例,也为向开者、行业人士展现了如何搭AI开放生态的高速列车。 大脑开放日来袭 作为在人工智能领域多年研究成果的集大成者,大脑正在飞速进步着。自2016年启动开放以来,大脑目前已经是服务规模最大的AI开放平台,开放了158项AI能力,24小时快速集成,开者数量超过100万,面向广泛的企业和开者提供最先进、最全面的AI能力,不断降低AI应用落地的门槛。 AI技术生态部总经喻友平谈到,“在大脑的开放生态中,开者一直是最为重要的一环。大脑开放能力不断加速,有很多有价值的技术难以被开者了解。2019年大脑开放日全新登场,希望为AI开者提供及时、全面、近距离地了解大脑最新AI产品和案例,且能深、持续交流的平台。”
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁静好
Q新开的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?简而言之,灰布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集群中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以现如果在私有云或者混合云场景中还是通过人肉运维的方式管,那么管效率将会十分低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证云环境的稳定性和安全性。急人之所急,需人之所需。云的工程师们便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私有云中存在大规模的机器集群,集群中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞大的集群,合分配资源,降低运维成本,保障云服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的集群世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管的角看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很小可控范围内迭的进步速偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自推动开放源码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与开源的目的是以码会友,不会表太烂的码,顺着开源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
流****水 2018-07-11
云企业级运维平台——NoahEE
一图胜千言,我们看看资产管的特点: 图3 资产管 部署管 应用部署一直是运维工作中的重点,一般来说,我们面临的问题有: 批量部署难,怎样定位目标机器?如何快速部署? 灰测试难,怎样通过灵活的部署方式,先进行小流量线测试,待效果达到预期后再扩大部署? 回滚难,现问题后怎样回滚? 面的第一个问题,实际在服务管中已经解决了,也就是说服务管帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署管模块通过“分级布”来解决。在部署管模块中,我们可以方便的定义并、部署步骤、影响范围以及暂停操作等,在部署的过程中现问题即可暂停并回滚至之前的状态。除了部署等操作,部署管模块还提供了批量执行命令等操作(比如批量启停某一服务)。如图来总结部署系统的能力: 图4 部署管 监控管 在任何工作里,信息握的全面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼战不殆”这句话说的就是这个道。运维工作中,监控系统就是这个让我们做到这点的关键。是否工作正常,出了问题是否能及时现与报警,甚至是对异常事等进行提前预测,都仰仗监控系统。
笑****山 2018-07-10
监控专用对象存储的畅想
每天都有用监控抓小偷的新闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控视频是最容易实现PB级文容量和亿级文数量的场景,摄像头数量越来越多、清晰越来越高,而文、存储和分析的压力也越来越大。 监控厂商自己做的堆盘式存储是个临时应急性方案,而且客户要求开放式管监控视频,中立又可靠的对象存储方案是最佳选择。 最近几年IT行业并没有核心技术飞跃,我们能做的都是优化选型,过去针对http访问场景的优化选型,现在要做的是贴合监控场景的优化选型。 从客户访问和内部实现的角,本文分为“访问界面”“读写”“元数据设计”“存储实现”四部分。 访问界面 这里指的是应用程序访问界面,而不是自然人访问界面。访问界面有四个问题: 要不要存储系统直接支持RTMP?直播和存储技术跨太大,且监控厂商已经有方案,低优先级处该功能。 要不要提供文系统级访问接口?优先要求监控厂商使用存储SDK读写和管监控数据,但可以考虑开只支持明确路径文的写入和读取、不支持文的管和遍历的伪文系统驱动,这样才不会给元数据服务造成负担。 要不要贴合业务做URL规范?
5****a 2018-07-11
监控专用对象存储的畅想
每天都有用监控抓小偷的新闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控视频是最容易实现PB级文容量和亿级文数量的场景,摄像头数量越来越多、清晰越来越高,而文、存储和分析的压力也越来越大。 监控厂商自己做的堆盘式存储是个临时应急性方案,而且客户要求开放式管监控视频,中立又可靠的对象存储方案是最佳选择。 最近几年IT行业并没有核心技术飞跃,我们能做的都是优化选型,过去针对http访问场景的优化选型,现在要做的是贴合监控场景的优化选型。 从客户访问和内部实现的角,本文分为“访问界面”“读写”“元数据设计”“存储实现”四部分。 访问界面 这里指的是应用程序访问界面,而不是自然人访问界面。访问界面有四个问题: 要不要存储系统直接支持RTMP?直播和存储技术跨太大,且监控厂商已经有方案,低优先级处该功能。 要不要提供文系统级访问接口?优先要求监控厂商使用存储SDK读写和管监控数据,但可以考虑开只支持明确路径文的写入和读取、不支持文的管和遍历的伪文系统驱动,这样才不会给元数据服务造成负担。 要不要贴合业务做URL规范?
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 持续部署的瑞士军刀
因此,在部署系统的开后期,自身的功能变更主要集中于单机部署工具。为了提高自身开效率,脚本未采用全网部署的方案,只部署到特定插集群。每次执行时,单机agent会从插集群下载最新MD5,如果有变更,将重新下载最新插进行任务的执行。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。每次升级只需更新一个集群的插码,在全部机器即可生效。 总结 部署服务经历了手工线- Web化- 开放化一系列展进程,目前正在向智能化逐步展。Archer作为开放化一的运维产品,在内部具有极高的使用率。期待本文的介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的展!
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