关于 女性服用GHB后的效果 扣1589 309 706正品代hnb 的搜索结果,共1793
Z****E 2018-07-09
一公里
具体落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属特点并自动填充 智能变更检查:关联异常检测,及早发现并输出干预命令 其具体实现思路为: 智能模板生成:使运维知识库充分收集变更目标对象,然基于这些对象属特点自动生成变更模板,例如变更对象最小可度可以于生成变更失败容忍度; 智能变更检查:我们已经有成熟智能监控方案,可以全方位监控目标状态并及时汇报异常。通过订阅变更目标务监控,可以实现变更过程中实时检查,从而及时发现变更引起异常,进而自动执行干预命令。 如何应上述解决方案? 上面介绍了变更面临主要问题以及我们对应解决方案,为了能够让更多外部户也能体验到百度高安全变更能力,我们将在百度云上提供百度智能变更产。届时购买了百度云户,即可使该产完成业务功能日常迭。百度智能变更产目前在紧锣密鼓地推进中,预计很快就会与大家见面。 总结 发布变更作为产一公里,其执行率和执行结将直接影响功能迭。当把目光投向实际生产环境,我们发现,在很多企业中变更执行并不能得到保障。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产
前言 上篇文章《中国云计算现状——成本篇》(特大号首发改名为《做好云计算要花多少钱》)讲是成本问题,即什么企业有可能能做云计算。本文是第二篇产篇,目标客户是云计算产经理和云计算标准户。我从一个老角度谈谈每种云计算产该如何使,哪些产改进是刚需放心吐槽,哪些产有内因就是改不了。本文主要说云产问题,买云产问题在采购篇单聊。 文 现在是2017年,云计算务是物理硬件优质替方案,客户很认可云计算极低采购和交付成本优势。这时候我们要少被企宣PPT洗脑,追求华而不实远景,这些PR文章受众是风险投资、客户决策层和创业者。我们应该摸清楚云方案和硬件方案比有什么特点和局限,客户明白特点才能使得心应手,客户明白局限才会早作备方案,产经理心里不慌才会关注核心功能。 一、IaaS产 IaaS平台本质是,产以做硬件资源虚拟化为本,业务上承接物理硬件替需求,其优势是最快速度最低成本交付,客户为预占物理资源付费。IaaS产是最经典云计算务,核心组件是云主机,如虚拟网络、云硬盘和安全组都是为支撑云主机业务而
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗攻击报告
随着人工智能深入人们生活,人类将越发依赖人工智能带来与便捷。同 时,它也成为攻击者目标,导致应机器学习和网络务不可依赖。GeekPwn2016 硅谷分会场所揭示是顶级安全专家对机器学习安全方面担忧。随着 一个个应场景被轻易攻破,尽管目前只是在语音,图像识别等场景下,我们可以清 醒认识到,当这些场景与其他务相结合时候,攻击成功严重。人工智能作 为未来智能自动化务不可缺少一个重要部分,已然是安全行业与黑产攻击者抗争 新战场。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署瑞士军刀
因此,在部署系统开发期,自身功能变更主要集中于单机部署工具。为了提高自身开发迭率,脚本未采全网部署方案,只部署到特定插件集群。每次执行时,单机agent会从插件集群下载最新MD5,如有变更,将重新下载最新插件进行任务执行。这种设计形式增强了执行端功能可横向扩展,并且极大降低了每次自身升级成本。每次升级只需更新一个集群插件码,在全部机器上即可生。 总结 百度部署务经历了手工上线- Web化- 开放化一系列发展进程,目前在向智能化逐步发展。Archer作为开放化一运维产,在百度内部具有极高使率。期待本文介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps发展!
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
图2简单问题放大也变得困难 百度目前拥有分布在世界各地几十万台务器,并且随着业务不断扩张,这个数字还在持续增长,构建一个高稳定通可扩展命令描述、传递、执行系统在这样环境中有着重要现实意义。对百度各产线户来说,这样一个系统,最基础要求是:执行高,控制灵活,扩展方便。 1.执行高: 单机执行,要求能够达到秒级命令下发/执行/结收集。 集群执行,要求支持同时在10万台务器上并行执行,同时保证集群中每个机器达到单机执行能。 2.控制灵活: 单机控制,要求支持暂停、取消、重做功能。 集群控制,要求支持暂停点功能,也即可以在执行到某台务器时暂停,等待人工检查确认无问题可继续执行。 3.扩展方便: 支持插件,要求支持自定义执行插件,户可编写自己插件执行相应操作。 支持回调,要求支持自定义户回调,如任务执行失败调相应回调接口。 除了以上业务需求外,一个分布式系统搭建,还要考虑可、可扩展能、一致等方面要求。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
具体过程为自愈程序搜集分散运维对象状态数据,自动感知异常进行决策,得出基于动态编排规划止损操作,并通过标准化运维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高可自动化运维平台之上,实现了业务在任意单个机房故障情况下皆可自愈。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产,止损率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产在单机房故障发生1min55s完成止损。 在续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力建设 在容灾能力建设中有哪些常见问题? 如何证明务已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 人工止损时如何感知务故障? 人工止损时如何收集故障信息? 人工止损时如何进行流量调度? 单机房故障机器人止损方法 如何设计单机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调度风险? 如何应对不同业务流量调度策略和平台差异?
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
文章结构: 背景介绍——展示——模型概览——数据准备——训练模型——应模型——总结——参考文献 本教程源码目录在book/recommender_system,初次使请您参考Book文档使说明。 背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大背景下,商数量和种类快速增长,户需要花费大量时间才能找到自己想买,这就是信息超载问题。为了解决这个难题,个化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个化推荐系统是信息过滤系统(Information Filtering System)子集,它可以在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个化推荐系统通过分析、挖掘户行为,发现化需求与兴趣特点,将户可能感兴趣信息或商推荐给户。与搜索引擎不同,个化推荐系统不需要户准确地描述出自己需求,而是根据历史行为进行建模,主动提供满足户兴趣和需求信息。 1994年明尼苏达大学推出GroupLens系统[1]一般被认为是个化推荐系统成为一个相对独立研究方向标志。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
一个客户要下载自己2000万条fileinfo信息,按5条信息1k算,这2000万条 fileinfo信息有4GB大,就算云存储能精确0.1秒查完,客户有能力0.1秒下载完这些信息吗? 如你觉得元数据务压力还是大,那还可以让计费系统、读写理都对查询结做缓存,或者将数据库挂在成熟Proxy背做分库和调度。 我们数据库能低压力运行,就是设计时充分理解适应了对象存储元数据这一简单需求。 3、灵活读写理 读写理是整个群集保持松耦合高关键点,这也离不开对场景深度理解。 首先说读写高可、负载均衡和高能,我们会在读写理前面加几台Nginx,客户端到读写理都是无状态连接。客户端可以通过LVS、单域名DNS轮询、多域名分散业务等方式将请求分散到多台Nginx,Nginx将请求交给任意读写理都是能得到相同结。单个读写务崩溃了SDK端会台重试,直接访问API户会以为是自己网慢重新刷新。这么灵活访问方式,有能问题多堆几台机器就好了,20G带宽5万个链接很容易消化。 读写理在访问客户时表存储务端,在群集内部扮演可信客户端。
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
前言 这是本系列第三篇文章,之前已发布了成本篇和产篇两篇文章。前文说过成本,说明我们怎么做一个云计算平台能不亏钱;还说过产,说明云计算务有哪些东西可以卖; 文 一、云厂商姿态和现状 云厂商们经常参加各种“开发者大会”,开发者们也自己热情帮云平台完善产,但真能带来营收还是大客户大项目。这些大客户大项目可能是事业单位、国企、外企、大型私企,也适于已经做大互联网公司,采购决策人会是CIO到采购部这条线上人。大公司大项目采购过程中,技术团队只有等同于财务部、法务部否决权,采购决策人不会从云厂商角度考虑问题。 云计算产不成熟不清晰不明确,只有技术人员能和客户谈产和方案;但是在大型项目中能卖方案是销售人员,技术人员提供所有材料都是给销售提供工具,让这些销售人员说倾向己方采购决策人、转化倾向友商采购决策人。 采购线人不关心你什么技术流派,在他们看来云厂商卖绝大部分是替,一小部分是开创;替是比旧产有什么优势,开创能给他们带来什么新利益。
f****8 2018-07-09
如何调试Dreamview启动问题?
启动,按下r和enter键运行,如Dreamview崩溃,然bt获得回溯。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
通过部署在机器上客户端感知到实例状态变化(比如实例状态由0变成-1,即常变成非常),并将数据同步到系统中分布式缓存,上游模块可以通过查询redis.noah.all实例状态结,主动过滤非实例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障实例操作,在查询过程中会自动过滤该故障实例。 在下一节中将具体介绍BNS系统整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,理客户端。 作为一个底层基础务,BNS系统每天访问量近千亿次,这对系统提出了很高要求,因而系统需要在各个层面有完善容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接口对外提供变更务,户通过Web页面或者接口进行务或实例信息注册。为了保证平台稳定和安全运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每一个务组、务单元、实例注册都需要进行权限验证,户只有申请了合法Token才能允许访问,另外系统还提供了白名单等其他鉴权方式。
h****l 2018-07-09
大数据时隐私保护(二)
RAPPOR 基于“随机应答”(randomized response)方法 保护原始数据不被泄露,随机应答流程如下: 当户需要上报个人数据时候,首先“抛硬币”决定是否上报真实数据。如面,则上报真实数据。如不是,就上报一个随机数据,再“抛一次硬币”决定 随机数据内容。2. 务器收到所有数据,因为知道“抛硬币”是概率,务器就能够判 断返回数据是概率。 这种“随机应答”方法在理论上也被证明是从 ε-差分隐私。对于户来说,隐 私数据在上报给务器之前就已经加了噪声,从而具有一定保证。对于公司来说,也能 收集到有数据。 RAPPOR 使“随机应答”方法克了之前只能回答简单查询语句限制,现在可 以上报包含字符串这类更加复杂回答。RAPPOR 在上报字符串信息时候首先使 “布隆过滤器”(bloom filter)算法把字符串哈希到一个数组中,然再加入噪声传 给务器。布隆过滤器不需要存储元素本身,并可以于检索一个元素是否在一个集合 中。通过使这种方法,就可以对字符串数据添加噪音,保护隐私。
y****i 2018-07-11
做容器云最佳
而K8S兴起它把容器从改良工具变成了革新武器。以前有过很多架构师做培训和文档,讲解务发现、注册、编排、路由,资源监控和统计,研发就是说听不懂。可是一套来自大厂开源方案出来了,研发就主动去拥抱了。有了K8S以,即使研发人员做不了架构和运维,只要肯适应K8S设计逻辑,都可以取这两类人工作。他们通过配合了K8S或类似组件容器云,老老实实改变研发流程,让码和架构,让架构和资源耦合到一起。 现在我们能说清楚过去为什么没有公有容器云成功案例,因为客户执行层是脑臀分离——运维推动研发把程序改造到可以上容器,以完成运维业绩,猫让狗帮忙抓条鱼给猫吃,这事能搞定才怪。而成功私有云案例,其原始推动力都是客户技术决策层和架构师,他们不依赖K8S也能搞定架构问题,这不是容器技术和容器厂商成功,而是客户技术团队成功案例。 现在是个有趣节点了,K8S在逐渐被大家接受,研发拥抱K8S就可能设计出符合架构美学务。相信很快就会出现容器云成功案例——客户技术足够普通但上云架构足够合理。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
文章结构: 词向量 背景介绍 展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应 总结 参考文献 本教程源码目录在book/word2vec,初次使请您参考Book文档使说明。 背景介绍 本章我们介绍词向量表征,也称为word embedding。词向量是自然语言处理中常见一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网务背常见基础技术。 在这些互联网务里,我们经常要比较两个词或者两段文本之间相关。为了做这样比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理方式。最自然方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个词被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里每个词,除了这个词对应维度上值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是处有限。比如,在互联网广告系统里,如户输入query是“母亲节”,而有一个广告关键词是“康乃馨”。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差可能只是一个百度EasyDL
这种自动化检测方案,已能识别出喷油嘴阀座典型问题:黑点(black)、瑕疵(defect)、划痕(scratch) 基于此,源创就检验岗位进行AI化技术改造,实现零件瑕疵判读无人化,节约了近60万/年人力成本,并将检验率整体提高30%。“(利)技术通,复杂问题只要一个 AI 解决方案。”柳州源创电喷项目部长蒙东辉说。 如说,源创是AI改造存量,那么,更年轻惠合科技则AI创新了务: 这家2016年成立于杭州创业公司,主要为大量快消牌定制整合营销解决方案,过去两年,惠合科技推出了“e店佳”陈列审核方案,接入百度AI定制化图像开放平台技术,建立了产图象识别库,实现图象快速采集,标注并建立模型,将传统零售门店商陈列审核方式智能化。 2018年1月起,惠合科技从平台抽取3000家零售门店,作为陈列审核首次尝试,线下渠道门店只需手机上传视频,“e店佳”就可轻松识别出陈列商是否符合规范,准确率在90%以上,极大提升审核率,人员率提升超过30%,其将方案应于40000家零售门店,帮助合作牌商营销费下降27%、销售额提升15%。
TOP