关于 哪里可以买到失忆药【V信;799.196.362】奖 的搜索结果,共1002
h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在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? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能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,我们就获取这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(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。
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?升级程序在下载  
l****m 2018-07-10
词向量(一)
XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,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在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义息得词向量,因此能很好地解决上问题。在本章,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)。
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,所有面向个人消费者的行业都在加速互联网化;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,在国家决策层面,云计算是个和能源、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能源问题;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,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台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一样,银行根据储户的流水评估用,央行对货币进行宏观调控,云平台一样对用户息进行评估计算,甚至国家层面进行宏观管理调控。
不****主 2018-07-09
高精地图
三、Apollo高精度地图与构建 Apollo高精地图 Apollo高精地图专为无人车设计,面包含了道路定义、交叉路口、交通号、车道规则,及用于汽车导航的其他元素。 高精度地图在许多方面为无人车提供帮助,如高精度地图通常会记录交通号灯的精确位置和高度,从而大大降低了感知难度。 高精地图不仅减少计算需求,还通过提供有关驾驶环境的详细息,来确保无人车的安全。保持这些地图的更新是一项重大任务,测试车队需要不断地对高精度地图进行验证和更新。此外,这些地图能达几厘米的精度,这是水准最高的制图精度。 Apollo 高精地图是最懂自动驾驶的高精地图,也是业界精细化程度最高、生产率最高、覆盖面最广的高精地图。目前,Apollo 高精地图的自动化程度已经达了90%、准确识别率达了95%上,预计2020年覆盖全国所有的重点道路。 高精地图有很多种格式,为了方便数据共享,Apollo高精地图采用了OpenDRIVE格式,这是一种行业制图标准。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标准,便更适合无人车。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
我在写一篇新的文章,其中会引用这篇2012年的旧文,所我原样摘抄下来,很庆幸能转型进入云计算这个行业。 云计算的时代正在来临,运维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个能给自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你怎么勤学苦练都打不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多有钱,总是免不了泡进海水的。 首先,我作为一个运维为何唱衰运维这个职业。 我们运维靠什么能力在公司自立? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和服务的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速靠的响应. 大家看看云计算能给企业带来的好处。 A.硬件完全免维护; B.网络接近免维护; C.系统、服务接近免维护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比运维人员更好,好“不用关心”的地步。从技术上来说,各大云计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 服务都是很好的。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
开放了 LiDAR 点云检测,判断点云的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,毫秒级感知。 高精地图。先当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投坐标系。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。分为特征抽取、点云检测、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用的网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是红绿灯的数据。
真****士 2020-08-28
小度在家1s晚上经常性触摸屏不准确
我今天刚了一台小度1s  屏幕刚开始灵  错位   之后根本一点反应没有
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机分析
云主机在计划内跨硬件迁移,所说云主机靠性略高于物理机。但是云厂商劣质资源,或者频繁迁移云主机,甚至后台操作误停机误删除,前用物理机客户自运维的各种故障点依然存在。理论上云平台技术人员会很专业和敬业,但很难深入了解客户业务。云用户前的硬件冗余设计仍然有效,而且利用多AZ/多region/多云等云上隔离方案。 资源不足 云资源的隔离不彻底且会超卖,带来了瞬时资源不足问题。比如说云主机突然变慢又恢复,导致客户的业务异常崩溃,云用户缺乏有效的监控手段,能会想不故障和云资源有关,或者无论什么问题都让云平台自证清白。 资源不足还会影响新建资源,很多DevOPS客户自动化申请资源,但如果账户配额不足或者区域资源不足,自动申请资源败时有备选方案或者人工干预吗? 前客户只要观测公网接入资源是否紧缺,自控硬件和内网的息很清楚,上云后硬件和内网也要多留心了。
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