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s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD服务,会装NTPD又没有会装LAMP可以去吹牛,时间长了NTPD服务就背上黑锅了。 真有TOP10的互联网公司和上亿国家级项目用ntpdate+crond,上代架构师为什么有这误会无人深究,下代人将误会固化为偏见,新代人将偏见神化为迷。 但无论误会、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业务安全性的胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业务逻辑就不错了。 把所有的精都用到做业务逻辑,你只是编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,有资格有能做出技术选型决策,才是给Coder集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走些冤枉路,多份自和自尊。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真的猎头
当遭遇面试失败,资深猎头能要到真失败原因通报给候选人,而新手猎头不关注面试失败原因,用人部门给的失败原因都是敷衍套话。 也有部分猎头会和优质候选人保持长时间关系,但这太费时间了,猎头五年内给同候选人两次工作的几率在是太小了。 我这没提诸如JD、简历优化类基础内容,合格的候选人会认真专业的分析职位需求,不需要猎头来催的。 用人单位评估猎头的水平就更简单了,就是写推荐说明。新手猎头是写不出干货锤的推荐的,而资深猎头的推荐不仅是对候选人简历的解析,也会包含简历之外的量建议说明。
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到的几问题。 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)是百度云智能运维团队研发的套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的重要基础服务系统。它为每服务赋予无二的名字,根据这名字,我们就可以获取到这服务的相关息 ,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),服务的例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了服务名到资源息的映射关系。
c****2 2018-07-10
性化推荐(
近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于性化推荐系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的能,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容息进行学习,可以定程度上处理性化推荐系统冷启动问题[6]。本教程主要性化推荐的深度学习模型,以及如何使用PaddlePaddle现模型。 效果展示 我们使用包含用户息、电影息与电影评分的数据集作为性化推荐的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越),然后根据所有电影的推荐得分排序,推荐给用户可能感兴趣的电影。 Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先YouTube的视频性化推荐系统[7],然后我们现的融合推荐模型。
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