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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 计算机程序或者服务的层次上,我们来试着分析前面提的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 服务的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游有些,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? 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,百度名字服务)是百度云智运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智运维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取这个服务的相关息 ,这些息包括:服务机器上部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名资源息的一个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
最近的十年,移动互联网兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功层出不穷,所有面向个人消费者的行业都加速互联网化;未来十年,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吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,国家决策层面,云计算是个可以和源、金融相提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终海,发动机统一标准,电力集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付费购息技术服务,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。客户的数据放云平台就像资金放银行一样,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,云平台一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。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
一、裸光纤的故事 前几天和朋友聊天,谈一根裸光纤可以分波分多大的问题。 几个业内好友都明确说一根裸光纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何一个波分(或者不做波分)都可以跑100G以上。 后来我和于老板深究原因,不可几个朋友都骗我或者都蠢,很可前些年光纤波分机自己只甩出10G口,或运营商租光纤套餐只有10G规格,给大家造成了裸光纤只跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商那租,而且价格很贵还必须波分设备等等;其实现企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤一公也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得上波分设备,直接对接模块即可。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样的技术误解让我想了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千以上(2014年市价)。但很多货价实的IT专家也此事上跌倒,我也希望通过聊清楚一层误会,说明高级工程师该少迷多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智家居技
设备类型: 灯、空调、空气净化器、热水器、洗衣机、窗帘、插座、场景控制、电视、电风扇、加湿器、扫地机器人、取暖器、烤箱、微波炉、电饭煲、压力锅、烹饪机、破壁机 控制功及示例指令: 有些成功的合作案例?目前些设备已可以被DuerOS控制?如何购? 1、成功案例: Broadlink、小葱智、LifeSmart、涂鸦智、时、咖浦智… 2、查看已接入设备及购方式 下载并打开 小度家\小度音箱\...app 进入“智家居”板块,点击“查看可以控制些设备” 选择所需的设备类别,即可查看可控的品牌和型号,点击所需商品将会跳转至相应的购链接 用户如何使用 智家居技? 将中控设备(如:音箱)和被控设备(如:灯)成功联上WIFI “技商店”启用技,并登陆授权账号 即可通过“小度小度,打开灯”等语音指令进行控制; 有几种“发现设备”的方式?
l****m 2018-07-10
词向量(一)
用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表示所有语料中,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好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达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一个全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义息得词向量,因此很好地解决以上问题。本章,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训练一个词向量模型。
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