关于 哪里可以买到真的迷香药【V信;799.196.362】谜 的搜索结果,共1708
h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者服务层次上,我们来试着分析前面提几个问题。 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? 服务上游有些,不同上游流量如何分配? 3.我往去? 服务下游有些,不同下游流量如何分配? 面对这样问题,我们答案是什么呢? 在百度运维实践中,我们只需“BNS”就获得想要答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发一套分布式名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中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名字,根据这个名字,我们就获取这个服务相关息 ,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)
在用神经网络求词向量之前,传统做法是统计一个词语共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现词数,|V||V|为词汇表大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得UU即视为所有词词向量: X=USVTX=USVT 但这样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矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达106×106106×106数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现词也会影响矩阵分解效果。 基于神经网络模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生大表,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细节,及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
一、裸光纤故事 前几天和朋友聊天,谈一根裸光纤分波分多大问题。 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)都跑100G上。 后来我和于老板深究原因,不能几个朋友都骗我或者都蠢,很能前些年光纤波分机自己只能甩出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能跑10G带宽印象。同样固有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;其实现在企业专线市场竞争很充分,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。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样技术误解让我想了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千上(2014年市价)。但很多货价实IT专家也在此事上跌倒,我也希望通过聊清楚一层误会,说明高级工程师该少多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术核心参数。
Z****E 2018-07-09
产品迭代最后一公
软件产品生命力在于不断功能迭代。一个新功能从需求产生完整地呈现给终端用户,中间经过了调研、立项、需求分析、设计、开发、测试等一系列步骤,而发布变更则是整个流程最后一步。具体来说,发布变更是指将产品功能修改内容发布一组服务器上过程。 变更过程简单由一个研发人员手工将代码上传一台服务器上,也复杂上万台机器数据传输和命令执行。如果我们深入地考查整个变更过程,发现无论变更过程本身如何变化,其中有些组成部分是不或缺,这将其总结为变更三要素,即变更源、变更策略、变更目标。 变更源:描述变更涉及具体内容,是程序、数据或者命令; 变更策略:描述变更过程如何执行,包括但不限于顺序、并发度、失败容忍度等; 变更目标:描述落地变更内容一个或者多个目标机器,也能是虚拟机或容器。
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性能问题,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,但要想让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。
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