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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者务的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 务叫什么,务包含了哪些实例,务规模、部署况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 务的上游哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 务的下游哪些,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,百度名字务)是百度云智能运维团队研发的套分布式的名字务系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础务系统。它为每务赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个务的相关息 ,这些息包括:务在机器上部署息(机器IP,部署路径,务配置,端息),务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了务名到资源息的个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
在最近的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功能层出不穷,所面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师,我们这么多工程师? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第次工业革命开始时,每个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要计算机工程师。但百川终到海,发动机能统标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低务成本,让客户直接付费购买息技术务,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放在云平台就像资金放在银行样,银行可以根据储户的流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云平台样可以对用户息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
1****6 2018-07-10
感分析
背景介绍 在自然语言处理中,感分析是指判断段文本所表达的绪状态。其中,段文本可以是个句子,个段落或个文档。绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中性)等等。感分析的应用场景十分广泛,如把用户在购物网站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论;或为了分析用户对于某产品的整体使用感受,抓取产品的用户评论并进行感分析等等。表格1展示了对电影评论进行感分析的例子: 在自然语言处理中,感分析属于典型的文本分类问题,即把需要进行感分析的文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前,主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),话题模型等等;分类方法SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于段文本,BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法,将这段文本仅仅看做是个词集合,因此BOW方法并不能充分表示文本的语义息。
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux系统启动过程
----老舍《断魂枪》 云计算大潮到来了,我把IT技术像五虎断魂枪样收起来了。我不会将它压到箱底,偶尔我也会练练聊聊,纪念下那个搞技术的黄金时代。 本文聊个很嚼头的技术问题,Linux系统的启动过程,当我们不用自己安装系统以后,丧失了这么多乐趣。 正文 1.主板加电和硬件自检,就是开机第屏启动界面。 CPU和内存插得问题务器会滴滴乱叫,而网卡和硬盘插不插都无所谓,因为这些外设都不属于经典的计算机系统。 早期小内存务器内存检测的功能,但256G内存的务器启动的速度也太慢了,重启分钟能启动的务还能恢复,重启三分钟可能群集性状就变了,所以我们经常顺手就把他关掉了。 2.读取主板引导配置,现在终于要从外部设备读取数据了。 主板大都是BIOS引导,也是UEFI引导,但从务器用户看区别也不大。 主板可选从USB/SATA/NIC这几类接上获取引导数据,而且可以排队式加载,第个加载不成功就尝试第二个。系统安装镜像都个防止误操作的倒计时,而网络引导是排在末位,硬盘引导就是通用的系统启动的方式。
l****m 2018-07-10
词向量(
XX是个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|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即视为所词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法很多问题: 由于很多词没出现,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); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。 基于神经网络的模型不需要计算和存储个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上的投影(如下图所示)。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
比如说银行里依赖套存储的应用50个,其中5个高性能应用必须改用对象存储接,而另外45个低需求应用可以沿袭旧的访问方式,否则换个存储要改50套应用是推不下去的。 三、如何采购对象存储务 各家公云都做对象存储务,那么该从哪些维度选存储务,我些思考和建议。不用带任何怀和理想,年内能达到的存储容量是用户分类的唯标准,GB/TB和PB。同样也不带任何理想和怀,企业采购云务就是公平交易,不要奢求免费的蛋糕,我们只期望能物所值就够了。 1、小型用户宽松心态 如果你是个GB级用户,年内存储量都不会达到1TB,这时候用对象存储只是为了方便开发应用,不用太多思考存储自身特性。 首先谈价格,100G数据的存储成本每天就几毛钱,我不想讨论如何节约毛钱的问题。 对象存储和云主机没任何直接技术关联,它是个独立到孤立的务,典型互联网架构中,对象存储甚至不和云主机交互任何业务数据,云存储直通客户APP。对象存储会接CDN,CDN是最成熟透明的云应用,你可以CDN和存储选家,也可以只用存储做源站,技术上不会任何限制。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
ntpdate只是个命令不是务,它对远端时钟源是盲目任;假设个根NTP务不稳定,所务器获得了错误的时间,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,几个节点的时间错可能日志就看不懂了。 NTPD务做时间调整会效减少这类形,它不是简单的龟速调整时间,而是柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业务(详见附录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD务相本机时刻可能不对,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时间源,算出双方间的网络延迟,然后才会采新的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱的误会。2005年个人测试用虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞的Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
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