关于 外用让人听我话的药【V信;799.196.362】雍 的搜索结果,共1948
若****客 2018-07-10
IT架构本质--五点感悟
数据产生和消失 数据不会凭空产生,但会凭空消失 数据不会凭空产生,计算机或者自输入设备获取数据,或者自其他数据源导入数据,而且原始数据转化规则也要类来定义。们要便捷轻巧安全可靠获取数据,就要选好数据源,保障好传输路径,定义好数据变换规则。 在一个数据生命周期内,为了防止数据全部或部分凭空消失,数据容错校验、关联复原、冷热备份和安全删除都要考虑到位。 在生僻业务规划实施过程中,没告诉们该有哪些服务,们只能靠摸透一个又一个访问逻辑图和数据生命周期,来摸索群集内有哪些角色和依赖关系。 架构师核心技能包括画好访问逻辑和数据流量图,因为问题现状描述清楚了,问题就解决了一多半了。一个好业务访问逻辑图,不仅仅是几个圈圈几条线连起来,其息量大到包罗访问过程所有元素,也要详略得当高亮关键点。 5. 各环节都不可盲 容灾设计中都尽事和天命 整个IT系统中就没有可靠组件,架构师既不能盲目任撞大运,又不能无限冗余吓唬自己,而是在尽事和天命之间做好权衡。比如TCP就是要建立可靠链接,而现在做性能优化时候,大家又嫌TCP太过笨重了。
y****i 2018-07-11
做容器云最佳
文末总结 以前看到虚拟机套单容器事情,因为不任他们老套宣传述,狠狠嘲笑了这些容器云从业者。 但和一个值得高手聊天时,他反问,这种架构除了看起来不够优雅,有没有什么逻辑上致命问题? 如果有一些服务就是要业务进程包在容器里,但数据文件就是要落在硬盘上,这时候容器加云主机可以说是一种取长补短嫁接,总好过拿pod本地存储做冒险。 也是因为这次会面而想写本文,开始更正态度看容器,有问题工具一样可以是好工具。 想想自己曾经也对云计算不屑一顾,循环真是有趣。 备注 1.本文中运维指是业务服务运维,不是资源支撑运维。 2.很多会跟说容器比虚拟机启动快,但容器应该跟虚拟机里进程比重启速度啊,虚拟机重启进程也不重启系统啊。 3.一般说docker纯粹指是它容器部分,不包括swarm等部分。 4.在看来容器对系统运行环境封装就是像个jvm,知道容器封装更多更彻底,但这只是五十步和一百步区别。 5.知道文中没把docker和k8s分太清楚,但这是给客户看,不是内部考核,请大家脑补时往好处想。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实猎头
当遭遇面试失败,资深猎头能要到真实失败原因通报给候选,而新手猎头不关注面试失败原因,部门给失败原因都是敷衍套。 也有一部分猎头会和优质候选保持长时间关系,但这太费时间了,猎头五年内给同一个候选介绍两次工作几率实在是太小了。 这里没提诸如JD介绍、简历优化一类基础内容,合格候选会认真专业分析职位需求,不需要猎头来催单位评估猎头水平就更简单了,就是写推荐说明。新手猎头是写不出干货实锤推荐,而资深猎头推荐不仅是对候选简历解析,也会包含简历之大量建议说明。
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
也准备想知道答案。蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除百度浏览器都能正常使评论功能。而这个百度就是不网站显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
现在深度学习概念火到鸡犬升天地步,前同事H哥拿个基于深度学习做XX助手BP帮分析一下技术可行性和技术壁垒高度。 一个周末琢磨出来点门道,根本识别不出这个演示程序是不是AI,更无法确认这是不是深度学习程序。这就引出了今天议题,图灵测试指类能否区别是不是和AI在聊天,那反过来看,们怎么识别“这个东西”是不是个AI? 首先为什么说“这个东西”而不是“这个程序”?因为某些大堂机器确实背后是类操控,相当于你一个安卓平板和视频聊天,特别聪明还必须联网机器可能就是真。但有些真AI如Siri也要联网,通过联网断网判别不了AI。 网上有个笑把QQ自动回复设置成“呵呵”,你可以和电脑就任何题聊上一夜。很多智能客服只是简单关键字匹配,和呼叫中心搜索知识库差不多,编辑回复模板远比写程序更重要。只有支持多层级对才是AI智能客服,但现在网店客服也可以混在AI回答里回答客户啊,熟练客服回息效率极高,顾客以为面对是AI程序反而会少提需求。 虽然深度学习常拿自然语言处理举例,但成熟翻译软件也不AI。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,们可以将汽车上感知与类感官进行一个类比:有感知,通过感官器官获取息,传达感知功能区,把形象化东西抽象成概念性或者更高层语义,供们思维记忆、学习、思考或者决策,们运动控制功能区,们身体对界进行反馈。无车类似这样结构,这是强相关东西,们无车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无车里感知功能模块。 由于感知范围是广泛,它依赖于工驾驶或者自动驾驶需要环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自动驾驶不同级别里,感知复杂度也不同。Apollo 目前开放定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取部环境息,比如有没有障碍物,障碍物距离、速度等,把数据交给感知处理模块,们会收集息,构成开车时理解环境。 这些息会被们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安全
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导管理--实战型IT太极拳
就劝客户技术工程师,网卡改QoS不难,但宿主机网卡才10G,你们是愿意一台物理机只跑两台虚拟机,还是愿意停机扩容物理网卡。客户技术工程师认同最终户学采LB加多台虚拟机,比改QoS和停机加网卡更可靠。但最终户宁愿纠缠客户技术员也懒得学如何LB,给支招说操作日免费送,但硬件改造成本有20万,问这户只是想试试还是改完网卡就能付费。最后该户果然只是想试试,们和客户技术部门都躲过一场折腾。 案例2.有个IDC新上线一套售型私有云,运营负责第一次操盘公有云心里痒痒,总是提需求但总被拒绝。他想开放注册并给新户大量赠额,而跟他聊运营数据,他同意赠送小户并不能带来多大收益。他说在主机和网络性能测试没友商好,跟他说明权威测试方法和意义,他相友商性能比他好就是作弊或者烧钱。他想不同客户不同产品给不同折扣,们研发员半年内没这个排期;们已经有充分任,就直接告诉他做不过来,给户充值后赠送同样可以达到折扣效果;给云资源做独立折扣们要收开发费,而且这不是强需求。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在这个映射到实数向量表示中,希望两个语义(或法)上相似词对应词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”对应词向量余弦相似度就不再为零了。 词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在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]),得到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处理来达到好矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106数量级); 需要手动去掉停词(如although, a,...),不然这些频繁出现词也会影响矩阵分解效果。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
时间不稳会威胁到程序健壮性和业务安全性,甚至部分程序崩溃稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是服务,它对远端时钟源是盲目任;假设一个根NTP服务不稳定,所有服务器获得了错误时间,虽然现在业务层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费情况,但业务混乱是免不了们就说联机调试分布式日志,几个节点时间有错可能日志就看不懂了。 NTPD服务做时间调整会有效减少这类情形,它不是简单龟速调整时间,而是有柔性时间调整策略,时间线跃变和调整尽量少影响业务(详情见附录实验);也不会盲目任远端时钟源,甚至固执拒绝同步时间。NTPD服务相本机时刻有可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权威稳定时间源,算出双方间网络延迟,然后才会采时刻进行时钟同步。 五、误解根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,老一辈IT会留下NTPD不好、不靠谱误会。2005年个测试虚拟机时间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范时间停滞Bug。即使你物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
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以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当们开车时,打开导航地图通常会给们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以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,们会根据地图提供息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以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。如们可以利所看到东西和GPS来确定自己位置,还可以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,可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可或缺一部分。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。
陈****1 2018-07-11
原始创业——创业者核心竞争力
5.迷失方向:远见 原始比较淳朴,先民传说很多都是某因为打猎、迷路、掉沟里了,然后开拓一片新天地,创建一个新民族。 面对创业成功者,很多无聊鸡汤编辑根据结果倒推原因,非要说对方有远见卓识,因为穿了红内裤绿袜子,所以就挣出了千亿身家。看到创业者们,他们远见和原始一样模糊,他们只能说模糊要改变某某领域,跟原始要顿顿都吃饱肉一样简单。 “远见”对于“一群创业者”是有,但对“一个创业者”途不大。老子李耳能看透天道写下《道德经》,他也没有代周称帝啊;有远见只是能创业者少做逆势而为蠢事,但同样是顺势而为,效率也差别很大。 说句不客气,能根据个远见精细安排发展计划,根本没必要冒险创业,这种才就是姜尚转世孔明再生啊。而姜尚对什么时候钓到文王,卧龙对刘备哪天来,其实也算不太准。 6.被迫迁移弱者:精英 本来小黄小白小黑都在非洲幸福吃香蕉,但大家孩子多食物少了,小黑身高马大把小白和小黄打跑了。虽然后面小黄小白混都不错,但当时他们就是打不过黑哥才被赶走啊。
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