关于 可以让女性发春的药品【V信;799.196.362】杏 的搜索结果,共1878
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维
基于内网监控、基础监控、业务监控提供故障号;触内网止损决策器进行止损决策;执行流量调度、主备切换、弹降级等止损操作。 单机房故障自愈常见问题和解决方案 传统流量调度自动止损方案存在如下问题: 1容量风险控制能力不足 【问题描述】 传统流量调度模式有两种:固定比例模式与容量保护模式。 固定比例模式:按照预先设定固定预案,一个机房故障,该机房流量按照预先设定比例分配到其他机房。很能某个机房容量或剩余机房总容量不足,切流量后导致多个机房生故障。 容量保护模式:针对固定比例模式存在容量风险问题,改进流量调度方式为执行前判断容量是否充足,容量充足则进行流量调度,否则不进行调度并通知人工介入处理。但此种方案面对问题是: 1.容量仍有buffer进行部分止损。期望能够在不超过容量保护情况下进行尽调度,减少对用户影响。 2.即使按照容量进行调度,服务过载仍生,容量数据本身存在一定误差,流量成分变化及变更等导致容量退化,都能导致原先容量无法完全
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,首次对外开放搭载国际领先注意力(attention)模型语音能力,拥有更快响应速度,相对识别准确度提升15%,为开者带来更极致识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义解析效果全面提升。另外,还预告了即将推出几款新产,包括语音识别自训练平台、远场语音开套件和语音离线合成等产。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能力,识别卡证总数达到9种。只需对着你户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出息页出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打票、定额票、车辆VIN码、机动车销售票、车辆合格证等识别能力。目前,百度大脑OCR产全系列识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。
Z****E 2018-07-09
迭代最后一公里
具体落地点在下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属特点并自动填充 智能变更检查:关联异常检测,及早现并输出干预命令 其具体实现思路为: 智能模板生成:使用运维知识库充分收集变更目标对象,然后基于这些对象属特点自动生成变更模板,例如变更对象最小用度用于生成变更失败容忍度; 智能变更检查:我们已经有成熟智能监控方案,全方位监控目标服务状态并及时汇报异常。通过订阅变更目标服务监控,实现变更过程中实时检查,从而及时现变更引起异常,进而自动执行干预命令。 如何应用上述解决方案? 上面介绍了变更面临主要问题及我们对应解决方案,为了能够更多外部用户也能体验到百度高效安全变更能力,我们将在百度云上提供百度智能变更产。届时购买了百度云服务用户,即使用该产完成业务功能日常迭代。百度智能变更产目前在紧锣密鼓地推进中,预计很快就会与大家见面。 总结 布变更作为产迭代最后一公里,其执行效率和执行结果将直接影响功能迭代效果。当把目光投向实际生产环境,我们现,在很多企业中变更执行效果并不能得到保障。
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,会导致手机热严重(大概十几分钟后严重热,用烫来形容,严重时导致手机自动关机),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)
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
背景介绍 在网络技术不断展和电子商务规模不断扩大背景下,商数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)子集,它用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,现用户化需求与兴趣特点,将用户能感兴趣息或商推荐给用户。与搜索引擎不同,个化推荐系统不需要用户准确地描述出自己需求,而是根据用户历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求息。 1994年明尼苏达大学推出GroupLens系统[1]一般被认为是个化推荐系统成为一个相对独立研究方向标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务思想,此后,基于该模型协同过滤推荐引领了个化推荐系统十几年展方向。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企业级服务难寻产经理
功能实现评估 只要产经理想ToC功能不太离谱,研总能实现你构想,而且ToC产几乎不用考虑IT开销。而ToB产,有能就是缺某些IT技术,或者IT投入、管理、流程等开销太大,最终不具备工程。合格经理,要求从技术水平上镇得住研,否则就是研体系附庸。 我写了一篇《监控专用对象存储畅想》,这是一个浅层涉及技术随笔,但好几个存储产经理都说读不懂这篇文章。因为按照toC思路,他们不用关注存储技术,更不会关注TCO成本,但toB产要成功就必须考虑这些问题。简单抓一个资深存储研做产,他很难学会评估TCO成本,对客户需求或者怂像个软蛋,或者硬像个棒槌;我们简单抓个售前来做产,他们算TCO是很溜,但他们就是搞不定存储技术才去做售前啊。 ToC产设计对象笼统说是大众自然人,而ToB产都是隔行如隔山。我们一个ERP研转行去做息流是有,但一个合格存储产经理被去做IOT产设计更像是从零开始。 3. 产经理管理问题 ToB产经理很难管理,因为挥空间小、求稳而非求快、评估难度大。
不****主 2018-07-09
高精地图
高精地图,是Apollo定位、感知、规划模块基础。 与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特导航体系,帮助自动驾驶解决系统能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限速标志等,我们会根据地图提供息来决定是在行驶中直行、左转还是右转及对周围驾驶环境评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有视觉和逻辑能力。如我们利用所看到东西和GPS来确定自己位置,还轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、交通号灯等,但要想无人车变得和人类一样聪明,是一项非常艰巨任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶车技术不或缺一部分。它包含了大量驾驶辅助息,最重要是包含道路网精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
得出这种与我们相悖结论根本原因是:每个词本身息量都太小。所,仅仅给定两个词,不足我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关,我们还需要更多息——从大量数据里通过机器学习方法归纳出来知识。 在机器学习领域里,各种“知识”被各种模型表示,词向量模型(word embedding model)就是其中一类。通过词向量模型将一个 one-hot vector映射到一个维度更低实数向量(embedding vector),如embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]。在这个映射到实数向量表示中,希望两个语义(或用法)上相似词对应词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”对应词向量余弦相似度就不再为零了。 词向量模型是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。
小****园 2018-07-10
PB级云存储不再神秘
2、对象存储对程序员友好 我们习惯了点开文件夹访问方式,对象存储对人类并不友好,但这种方式对程序很友好。 曾经你写程序必须要知道公用数据存在哪里能不能访问,你要关心ext4和nfs权限问题,偶网络波动会所有应用全部hang住;现在你只需要拼接一个url并签一个token,你编写任何联网应用都读写数据,数据读写成功都有日志,即使读取失败也有理解http返回值。资源被简单描述、简单调用、调用结果赖、即使调用失败也能catch异常,这才是程序员想过日子嘛。 对象存储不仅仅读写一个文件变得简单优雅,还管理一群文件不那么复杂。市面上通用对象存储系统都包含下列文件息,快速管理大批文件。 filename / key value,就是文件名字,存储资源描述。 filesize 和createtime,文件大小和文件创建时间,文件管理和统计费用,也用于文件筛选和判断。 Hash/MD5等等文件指纹,文件校验和去重使用。 Filehandle,描述文件实际在存储系统中位置,这能是物理或逻辑位置,这个息一般不暴露给客户。
TOP