关于 哪里可以买到让人讲实话的药【V信;799.196.362】冀 的搜索结果,共1913
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,服务包含了例,服务规模、部署情况、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),服务例运行状况等其他重要息。简单来,它提供了一个服务名资源一个映射关系。
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)。但很多货真价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迷多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术核心参数。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
虽然按照常理,我们知道这两个词之间是有联系——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨;但是这两个词对应one-hot vectors之间距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,都认为这两个词毫无相关性。 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。要想精确计算相关性,我们还需要更多息——从大量数据通过机器学习方法归纳出来知识。 在机器学习领域,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映射一个维度更低数向量(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,...]。
雪****魁 2018-07-11
危险背后机遇--云服务故障危机分析
对于落为导致故障,甲方单纯索赔追责并不能解决问题,因为云厂商总是比甲方际损失更小,甲方无法触及云厂商能倒腾出故障部门。甲方只能根据云厂商销售和服务线能力和态度,确认自己交钱了能否靠谱服务。 最重是商誉 云计算既是资源又是服务,资源相对量化,但服务短期内看直观感受,长期看商业誉。商誉分为企业商誉和个商誉,云厂商企业商誉都积淀不足,胜者也是比烂大赛中靠友商更烂胜出,和IDC/CDN比优大赛无法相提并论。大客户在吃够了厂商后,会选择任能有个商誉,能做出承诺、调动资源和平复问题销售和服务员。 有个客户非常任某个小云销售,他告诉该销售,虽然某大云有高层合作,某大云也说报价肯定比某小云低5%;但是某大云服务机制有问题,出故障从来都是衙门,每次故障都要客户去乱猜和背锅。最终这个单子在客户执行层暗助之下,该小云快速把业务切过来并坐站住了,这份暗中相助就是靠个商誉带来任。 我和大客户谈故障时候,喜欢把详细故障原因刨析给客户,企业客户是道理,不要把糊弄ToC用户手段来对付ToB客户。
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  
追****圣 2018-07-11
给书记省长清楚云计算
进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众生活方式,国内从业员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。 在最近十年,移动互联网兴起,便捷、打车、外卖、电子支付等功能层出不穷,所有面向个消费者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? 历史总是惊相似轮回,在国家决策层面,云计算是个和能源、金融相提并论领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自蒸汽机;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,云计算平台现计算机技术标准化,凭借规模效应降低服务成本,客户直接付费购息技术服务,极大减少了客户力投入及衍生时间和管理成本。 息技术革命核心工作是存储和处理,最重要资源是数据。
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。 而无驾驶车缺乏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、交通号灯等,但要想车变得和类一样聪明,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。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
些真道路在些地方变宽了? 些地方因为汇合而变窄了? 每条车道和车道之间车道线是虚线,线还是双黄线? 线颜色、道路隔离带、隔离带材质甚至道路上箭头、文字内容、所在位置都会有相应描述…… 高精度地图针对道路形状准确描绘,甚至精确每个车道坡度、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶考虑,甚至每条车道限速,推荐速度也会一并提供。 高精地图中道路标识线及路牌息 (图片来源于文章《高精地图在无驾驶中应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商及传统车企对高精度地图定义尚未统一化,但高精度地图绝对坐标精度更高,包含道路交通息更丰富(如分为基础层、道路息层、周围环境息层和其他息层)等方面确已经成为区别传统电子导航地图显著特征。 此外,由于路网每天都有更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地图上确保无车行驶安全,也就同时要求高精度地图有更强数据时更新功能。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真猎头
第一部分.前言 无论是百科词条还是热播影视剧,猎头高端大气上档次形象都深入心。我能理解新初见猎头兴奋,但际上猎场没那么精彩,面对这种过高期望,猎头朋友们是很尴尬,就好像每个IT工程师都能下载Q币一样尴尬。 本文定调并不是批判猎头行业,对水货猎头调侃才能敬业猎头生意更好,应聘者更少花精力在无效应付上,招聘方知道资深猎头贵在。 第二部分.真低端猎头市场 大部分猎头公司公开介绍就是几句无法查证,其老板一般都是资深猎头跳槽单干,和老客户保持着半面之交关系。猎头公司找客户并不难,因为大都是无保底合同,半面之交关系也够用了。 大部分新手猎头顾问,不管他们入职时理想有多远大,打了半年电后梦想都会变成跳槽去甲方那做普通事职员。他们即不了解面试者也不了解用单位,为一个候选花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是百分之一。他们并不在意应聘者和面试官时间是否被浪费,挺高大上猎头工作,被这帮庸做成了炸鱼游戏。高端猎头拿简历就开始调查研究了,而这类猎头等二面后才能记住面试者名字。
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能不能访问,你要关心ext4和nfs权限问题,偶发网络波动会所有应用全部hang住;现在你只需要拼接一个url并签发一个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。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下数据视化
我们故障定位思路也是如此,从整体局部逐步分层下钻定位。 我们提供了多维度展开报表功能支持这种下钻分析。 例如我们怀疑是某几台服务器导致拒绝量上升,我们基于多维度统计报表,点击排序找拒绝最大区域,然后依次展开找拒绝最大机房和机器。 点击详情后,我们就跳转机器对应页面,查看对应机器详细数据来进行定位。 找寻关联事件定位 根据历史经验,大多数线上故障都是由于变更操作所引起,包括程序、数据、配置等变更事件,增删机器例、执行预案等运维事件,甚至包括能引发流量突增活动运营事件。对于某些体积庞大产品线,开发和维护员众多,上事件发生更是千丝万缕、错综复杂。 面对这个问题,我们设计并推出了一种解决这种问题通用性组件——事件流图。 通过事件流图,快速筛选出故障前后时间,发生或发生中事件,每个事件通过色块长短位置,展示了开始结束时间及持续时长。我们快速分析出对应时间故障能是由于某些操作开始或操作完成引发。 对于部分业务线,同一时间段发生事件能有上百甚至上千条,我们提供便捷筛选功能来解决这一问题。
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