关于 哪可以买慢性毒药【V信;799.196.362】鸭 的搜索结果,共681
c****i 2018-07-11
付费拨云见日--云咨询分析
我们见多了各种各样愚蠢圈标的招标书,各种重复浪费IT投资,各种含糊不清的交付规范,各种虎头蛇尾的全局规划,似乎看不到闹剧的尽头,而所有旧乱局背后都有新机遇: 5年前我在甲方做IT,我发现招不到会扎网线和加载log4j的员工;纵然当时云产品从设计/能到稳定都像一坨屎,但我还是看好并投身云计算行业。 甲方无力进行合理的设计、提出合理的需求、进行合理的验收、推进合理的规划,甲方又为这些掏钱单,并承担更重了业务损失,虽然云咨询还是探索阶段,但我也看好云咨询行业。 我做云计算最遗憾的是这个公众号写晚了,我为我懂的常识别人也懂,不值得写不值得嚷嚷;现在规划和推广云咨询,我不会默不作声了,必须最早最快的吼出来。 1.云咨询是IT决策专家 当客户缺少IT决策专家,或自有专家不便发声,这就需要引入外部云咨询。他们是客户的临时专业智囊,站在客户侧IT专家的角度,为客户做这些工作: 项目评估——比如上某AI对话云后,是能给电话客服裁员,还是上线一款智能陪聊服务?客户不能墨守成规需要创新探索,供应商肯定乐意让客户做实验,成功了是PR案例,失败了客户也要掏云资源的钱。
我****9 2020-08-29
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
威朗2019款升级吗?升级程序在里下载  
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
如果你觉得元数据服务压力还是大,那还让计费系统、读写代理都对查询结果做缓存,或者将数据库挂在成熟的Proxy背后做分库和调度。 我们的数据库能低压力运行,就是设计时充分理解适应了对象存储元数据这一简单需求。 3、灵活的读写代理 读写代理是整个群集保持松耦合高能的关键点,这也离不开对场景的深度理解。 首先说读写代理的高用、负载均衡和高能,我们会在读写代理前面加几台Nginx,客户端到读写代理都是无状态连接。客户端通过LVS、单域名DNS轮询、多域名分散业务等方式将请求分散到多台Nginx,Nginx将请求交给任意读写代理都是能得到相同结果的。单个读写代理服务崩溃了SDK端会后台重试,直接访问API的用户会为是自己网重新刷新。这么灵活的访问方式,有能问题多堆几台机器就好了,20G带宽5万个链接很容易消化。 读写代理在访问客户时代表存储服务端,在群集内部扮演的客户端。一个分布式系统中,客户端是知晓群集内其他服务状态,则群集设计会非常简单,做到所有组件都自动协商、自宣告状态、有序引导流量及异常错误重试。
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
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,用户需要花费大量时间才能找到自己想的商品,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)的子集,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,发现用户的个化需求与兴趣特点,将用户能感兴趣的息或商品推荐给用户。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的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]一般被认为是个化推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤推荐引领了个化推荐系统十几年的发展方向。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
如果攻击者想确认一个人 (小明)的敏感息(购偏好),通过查询他的年龄、邮编和别,攻击者会发现数 据里至少有两个人是有相同的年龄、邮编和别。这样攻击者就没办法区分这两条数据 到底个是小明了,从而也就保证了小明的隐私不会被泄露。 下面这个表就是2-anonymization 过的息: k-anonymity 的方法主要有两种,一种是删除对应的数据列,用星号(*)代替。另外 一种方法是用概括的方法使之无法区分,比如把年龄这个数字概括成一个年龄段。对于邮编这样的数据,如果删除所有邮编,研究人员会失去很多有意义的息,所选 择删除最后一位数字。 从这个表中,即使我们知道小明是男、24 岁、邮编是100083,却仍然无法知道小 明的购偏好。而研究人员依然根据这些数据统计出一些有意义的结果,这样既兼 顾了个人的隐私,又能为研究提供有效的数据。 k-anonymity 能保证下三点: 攻击者无法知道某个人是否在公开的数据中2. 给定一个人,攻击者无法确认他是否有某项敏感属3.
l****m 2018-07-10
词向量(一)
基于神经网络的模型不需要计算和存储一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,及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们用数据视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上的投影(如下图所示)。从图中看出,语义相关的词语(如a, the, these; big, huge)在投影上距离很近,语意无关的词(如say, business; decision, japan)在投影上的距离很远。 图1. 词向量的二维投影 另一方面,我们知道两个向量的余弦值在[−1,1][−1,1]的区间内:两个完全相同的向量余弦值为1, 两个相互垂直的向量之间余弦值为0,两个方向完全相反的向量余弦值为-1,即相关和余弦值大小成正比。
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,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)
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