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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
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? 服务的上游些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游些,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智能运维产品中的个重要基础服务系统。它为每个服务赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个服务的相关息 ,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,它提供了个服务名到资源息的个映射关系。 在BNS系统中,服务单元表示个服务的实例集合,般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示服务名,noah表示产品线,all表示机房名称,服务单元的名字在系统中是唯的。
摩****5 2018-07-11
都是防晒
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最后
个新功能从需求产生到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、测试等系列步骤,而发布变更则是整个流程的最后步。具体来说,发布变更是指将产品功能的修改内容发布到组服务器上的过程。 变更过程可以简单到由个研发人员手工将代码上传到台服务器上,也可以复杂到上万台机器的数据传输和命令执行。如果我们深入地考查整个变更过程,可以发现无论变更过程本身如何变化,其中些组成部分是不可或缺的,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:描述变更涉及的具体内容,可以是程序、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:描述落地变更内容的个或者个目标机器,也可能是虚拟机或容器。
l****m 2018-07-10
词向量(
词向量模可以是概率模、共生矩阵(co-occurrence matrix)模或神经元网络模。在用神经网络求词向量之前,传统做法是统计个词语的共生矩阵XX。XX是个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所语料中,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]),得到的UU即视为所词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法问题: 由于很词没出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到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。 基于神经网络的模不需要计算和存储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,因此能很好地解决以上问题。
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