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好****生 2020-08-28
小度提示:网络好像断开了!
从六月开始就突然连不了,然后重新连也提示联失败,后来有时候能连,但是过几分钟又掉线了,什么情况,能解决么,这像是的东西吗,别说我的有问题,我其他包括气净化器手机智能台灯等都没有问题,快点解决吧,太失望了
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
依赖层:内下游务之的流量调过程,使用字服务(BNS)进流量调。 对于单机房止损场景来说,DNS流量调的生效时较服务层、依赖层的流量调生效时要慢很多,所以我们期望发生某个务的局部单机房故障时,优先进服务层、依赖层调。提升止损时效性。 单机房容灾能力、智能监控平台、流量调平台的基础,启动单机房故障自愈工作的时机已经成熟。我们将会下篇文章中详细介绍单机房故障自愈解决方案,敬请期待! 单机房故障机器人止损方法 单机房故障止损的能力标准 单机房故障自愈的常见问题 单机房故障自愈的解决方案
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
1月16日,大脑深圳召开“思考”大脑AI硬件平台及产品发布会,发布13项端侧新品,备受关注。现场,喻友平介绍到,目前已有4款新品正式架AI市场。 AI能力广、速、精不断提升的基础下,大脑充分利用自己AI领域内的成功经验不断雕琢着自身的核心技术,开始界呈现“乘法效应”展现出产智能化“头雁”的速。 AI落地的乘法效应 AI技术的发展,最终还是要落实到我们的生活中。我们触手可及的个角落中都有大脑加持的智能产品。首期开放日着重介绍了近期开发者询问较多的市政、物流、教育三个领域的落地案例。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 大型互联公司中,单机房故障因为其故障时长、影响范围大,一直是互联公司运维人员的心头之痛。传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对内外部络环境建设了基于智能流量调的单机房故障自愈能力。结合外运营商链路监测、内链路质量监测与务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于统一前端(BFE)与字服务(BNS)实现了智能流量调与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响务可用性 回顾近2年来大互联公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
背景 时的浪潮奔流不息,科技的发展也从未停步。云计算历经多年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现拥抱云,取得了巨大的进步。云的主要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到的大型企。可以说,企云已是企发展的必由之路。部分数据敏感的企结合自身数据的安全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是述环境中,用户的机器都需要自管理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何1台机器部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器,然后跑一个命令。 Q如何10台机器部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何10000台机器部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快速升级所有机器的基础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗?
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为层服务托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署服务。 通用场景 内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 务线拥有自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线故障; 务的多地域部署; 多种络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合面场景,向大家介绍持续部署是如何实现的。 服务架构 整个系统由命令工具、web服务、中转服务及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令工具触发一次变更,web端进参数解析及任务分发,对应执机器agent通过心跳获取任务后,调用部署插件执实际任务。涉及大包及不同络环境的部署会进中转下载。 解决方案 务线拥有自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 为避免杂乱无章又不规范的服务代码及配置文件的目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整的包规范。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
即使云平台不承诺主机的无限高可用,其故障恢复速也远快于物理机。新生的云计算不敢明确挑战物理机时代的用户观念,现该纠正这个误区了,成熟的云计算平台不强调单机高可用。基于同样理念,用户追求超高配置的云主机是架构缺课硬件来凑的临时手段,正是将务拆散到多台中低配主机。 当前虚拟络的性能短板并不是速率,主流云平台内互通速率是1Gb,一个物理万兆卡正好负载20-30台虚拟机,这是性价比均衡的选择。虚拟络的性能短板是包量,服务器CPU不是交换机CPU,它的配置再好也只能处理20万左右包量,所以一台低配虚拟机被抓SYNFlood肉鸡也能瘫痪一个物理节点,云平台正逐步推进虚拟卡的包量限制,但还有大片的漏之鱼。 虚拟络对用户为的改变是抑制ARP广播,种旧有IP漂移技术都离我们而去了。最初这种鸡肋设定是vxlan发育不全的权宜之计,但这逐渐变成一种新的权限分配的契机。OpenStack API可以将主机之插拔管理,卡从主机附属设备变成了独立资源,内IP的分配职责从系统工程师变成了络工程师,无数被安全组恶心过的用户,也逐渐放弃了本机防火墙。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
最近的十年,移动互联兴起,便捷的通信、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加速互联化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工生产领域。这时问题出现了,我们需要千万工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第一次工革命开始时,每一个矿山都安装自的蒸汽机;第二次工革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;信息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付费购买信息技术服务,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时和管理成本。 信息技术革命的核心工作是信息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放云平台就像资金放一样,银可以根据储户的流水评估信用,央可以对货币进宏观调控,云平台一样可以对用户信息进评估计算,甚至国家层面可以进宏观管理调控。
流****水 2018-07-11
云企级运维平台——NoahEE
文章概览 过去的文章为大家介绍了云智能运维的方方面面,从监控、部署等传统的运维技术到智能异常检测、故障自愈等智能运维技术,这些运维基础能力和黑科技,是十年来工程师对技术孜孜不倦求索的结果,也见证了运维十年的创新历程。很多同学看了这些文章后,都想如何把这些领先的运维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设运维平台不是一蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同学都希望我们能够有一个产品的形式输出这些技术,方便将这些前沿技术运用到自己的工作环境中。 分析了的运维场景与需求,结合历年来运维的经验与技术沉淀,并经过运维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个的运维产品企版 – NoahEE。 介绍NoahEE之前,有必要说一下内部的统一自动化运维平台Noah。Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个字来寓意能够避免灾难,稳固而坚实的平台。作为一系列运维系统的集合,Noah包括了服务管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任务调等等,已经服务了数年之久。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
YouTube的深神经络个性化推荐系统 YouTube是世界最大的视频传、分享和发现站,YouTube个性化推荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中推荐个性化的内容。整个系统由两个神经络组成:候选生成络和络。候选生成络从万量级的视频库中生成个候选,络对候选进打分序,输出最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1. YouTube 个性化推荐系统结构 候选生成络(Candidate Generation Network) 候选生成络将推荐问题建模为一个类别数极大的多类分类问题:对于一个Youtube用户,使用其观看历史(视频ID)、搜索词记录(search tokens)、人口学信息(如地理位置、用户登录设备)、二值特征(如性别,是否登录)和连续特征(如用户年龄)等,对视频库中所有视频进多分类,得到每一类别的分类结果(即每一个视频的推荐概率),最终输出概率较高的几个视频。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学 m.sanwenzx.cn 所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让站显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
x****7 2018-07-10
从外进阶专 传统企AI转型差的可能只是一个EasyDL
训练起来,可能比专人士还快。拿1000张图片使用EasyDL训练一个图像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、高精、更轻快的特点,成为企快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式发布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个,已快速零售、安防、互联内容审核、工质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到种职场景和细分生活场景当中。 EasyDL开发者中,有方电这类巨头,也有一些中小型企,他们都能训练最贴合自身务的深学习模型。 中国方电公司广东电公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生外力破坏的施工点有300余处。
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
生产领域的公司因为运维涉及到实实的钱,所以运维人员待遇高(都是专有技术难培养)、的事情少(自发事多了会出错,不如找厂商技术支持),只是跳槽的难比通用运维要大一些(都是专有技术不通用) 4、彻底转型,和计算机无关的工作;选这条路的人一部分是自己有大觉悟或巧机缘,但另一部分人是真的适应不了环境变化,希望位不要被淘汰掉。 最后总结一下,云计算是不可阻挡的历史趋势,它还给了运维五到十年的时去修正自己的职场规划,我们可以顺势而为也可以激流勇进,但不可得过且过随波逐流最终。 天健,君子自强不息。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
这次实验好玩的地方于: 我定个35分的任务计划,结果ntpd将时跃变越过了第35分直接到了37分,但该任务计划仍然执了。而从执输出结果是37分来看,这不是小步快跑的踩过35分,而是第35分被越过了不存。 这个实验里坑很多,个人要和时赛跑才能完成实验,我了8次实验成功了3次,每次都等了10分钟以。这个实验也不够严谨,我只是拿crond实验,我梦里记得其他有历史守规矩的程序也能和ntpd联动,但我没时实验了,也希望有朋友能帮我答疑解惑。 附录2:能找到一个写NTPD和ntpdate的水文和本文内容有些类似,那个是我多年以前写的,不是借鉴和抄袭,严肃脸。
1****2 2018-07-09
安全:AI 是系统工程 需要真正开放的安全护航
11 月6 日,安全牵头成立OASES 智能终端安全生态联盟。这是国内第一个开 放的致力于AI 生态安全的联盟组织,引发了媒体、对AI 安全的聚焦。 毋庸置疑的是,人工智能时代已经到来。有数据显示,到2020 年,会有500 亿台 物联设备全球部署。埃森哲预测,人工智能可能将劳动生产率提升40%,让人们 更有效地利用时。到2035 年,人工智能将让年经济增长率提升一倍。 但是,所谓“螳螂捕蝉,黄雀后”,AI 既能被用来提升效率,也能被黑客用来提 升攻击技术,有更多径窃取用户隐私。前段时种智能电视被破解,摄像头变成客 厅监视器;某品牌智能扫地机器人被曝出存高危漏洞,变成家庭“谍”等安全事件 频发。 络安全成了这些智能设备的“阿喀琉斯之踵”。 危机四伏的AI 生态 小编看来,移动互联时代,无论是终端、云端、传输通道,最终保护的都是这整 个络生态中的数据,这些数据既有企和用户的隐私,也包含了账户和密码等。AI 时代,大抵相同。所不同的是种IOT 设备的多样化,身份认证加入了生物识别, 语音输入需求更多地取代了手动输入。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍词的向量表征,也称为word embedding。词向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联服务背后常见的基础技术。 这些互联服务里,我们经常要比较两个词或者两段文本之的相关性。为了这样的比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量模型(vector space model)。 这种方式里,每个词被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长为字典大小,每个维对应一个字典里的每个词,除了这个词对应维的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,互联广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键词是“康乃馨”。
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