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y****i 2018-07-11
做容器云最佳
文末总结 以前我看到虚拟机套单容器,因为不任他们老套宣传话述,狠狠嘲笑了这些容器云从业者。 但我和一个值得高手聊天时,他反问我,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,总过拿pod本地存储做冒险。 我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工具。 想想自己曾经也对云计算不屑一顾,人生循环真是有趣。 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.很多人会跟我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.我一般说docker纯粹指是它容器部分,不包括swarm等部分。 4.在我看来容器对系统运行环境封装就是像个jvm,我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.我知道文中没把docker和k8s分太清楚,但这是给客户看,不是内部考核,请大家脑补时往处想。
笑****山 2018-07-10
监控专对象存储畅想
如果厂商纠删码要不要加前置写缓冲池,而且选纠删码会提高存储节点计算压力,CPU内存也要多花钱,在可以约束监控文件大小和写入频率,最后需要厂商详细给客户算一算,纠删码方案整体TCO成本是否最合理。如果客户需求要上多机房容灾,这是双机房同步或者三机房纠删码技术PK战场了。 对于这种滚动删除文件场景,建议要定期作废存储单元而非逐个删除存储文件。这就要求同一时间存储文件尽量在同一个Trunk、PG、单款硬盘、硬盘组上,分块越小越细则IO分布更均匀,分块越大则磁头开销越低。 BTW:元数据可以延迟删除FileHandle记录,存储硬件在故障恢复后也不要着急立刻释放过期数据。 后记 写这篇文章是我半天时间做脑力锻炼,也是给朋友们展示一种引导客户需求可能。但写这篇文章过程中,我更想明白了一个道理,能读懂我每一条技术顾虑人绝对不是个纯粹产品经理,请大家期待我下一篇文章《为什么企业级工业级软件难寻产品经理》。
5****a 2018-07-11
监控专对象存储畅想
如果厂商纠删码要不要加前置写缓冲池,而且选纠删码会提高存储节点计算压力,CPU内存也要多花钱,在可以约束监控文件大小和写入频率,最后需要厂商详细给客户算一算,纠删码方案整体TCO成本是否最合理。如果客户需求要上多机房容灾,这是双机房同步或者三机房纠删码技术PK战场了。 对于这种滚动删除文件场景,建议要定期作废存储单元而非逐个删除存储文件。这就要求同一时间存储文件尽量在同一个Trunk、PG、单款硬盘、硬盘组上,分块越小越细则IO分布更均匀,分块越大则磁头开销越低。 BTW:元数据可以延迟删除FileHandle记录,存储硬件在故障恢复后也不要着急立刻释放过期数据。 后记 写这篇文章是我半天时间做脑力锻炼,也是给朋友们展示一种引导客户需求可能。 但写这篇文章过程中,我更想明白了一个道理,能读懂我每一条技术顾虑人绝对不是个纯粹产品经理,请大家期待我下一篇文章《为什么企业级工业级软件难寻产品经理》。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适云平台账户体系
这些年来云计算技术突飞猛进,但我一直很怕和客户谈云平台账户体系,因为客户有合理化需求,而(某客户说)云平台账户设置就是在糊弄鬼。随着大部分云平台在完善账户体系,我们可以心平气和谈一谈而非吐槽这个问题了。 云计算公司技术班底大都是个人业务起家,他们最早接入是中小企业和创业者,其账户体系并不适于大型企业客户。大型客户上云之前都过虚拟化、域管理、网管资源管理软件,肯定不适应这套功能单薄诡异户约束。本文是为了让大客户有底气提出质疑,让云平台继续完善开发,最终提供符合企业级应场景账户体系。 第一.账户注册问题 首先我们看法务问题,如果注册时死抠法务问题,国内各大云平台会颗粒无收。 我随便摘取了几段账户注册户协议: 客户云账户是唯一身份识别依据,就连交钱时也是只认账户不认人。 云平台有权限制客户账户下所有产品及全部功能,心就不卖。 客户保证不会影响云平台关联公司合法权益,其标准由云平台做权威判断。 这是不是有一种“客户你,我是你大爷,爱买就买,不买就滚”即视感?谁有资格代表公司去注册账户和同意条款,IT部私自注册云账户跟私签合同区别大
g****3 2020-08-29
CarLife何时支持更好用的高德?
为什么都说carlife不呢,我就特别,喜欢  
s****d 2018-07-11
亿元级云户分析
限制客户梦想是老旧系统是否支持常见协议,还有底层工程师能否推动上层业务测试和变动。 API调PaaS——API云服务就是不可控过程黑箱,客户没预算没精力就盲目任云厂商。客户有精力就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分API云服务连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是微观版本发布还是宏观数字化转型,其实都和上云没直接联系,一个是室内装修工作,一个是新建房屋工作,但装修时机是房屋重建时候,云厂商要帮客户推动IT技术革新。 5.服务输出分析 云厂商输出给客户即有云端IT资源,也有平台服务输出。服务是个比资源更难量化概念,我只引一把火苗出来。 咨询规划服务--如果直接给客户买资源,那就只能谈价比,而且资源本身不会说话,所以云厂商要做咨询规划。 明晰验收服务--云项目实施和结项都是以结果为导向,明确过程控制和验收标准对供求双方都是保护。 友接口服务--面对亿元大金主,云厂商服务下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒服了就要学IOE类集成商。
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
优点是简单直接,不需要依据其他户对商品评价,而是通过商品属进行商品相似度度量,从而推荐给户所感兴趣商品相似商品;缺点是对于没有任何行为户同样存在冷启动问题。 组合推荐[5](Hybrid Recommendation):运不同输入和技术共同进行推荐,以弥补各自推荐技术缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应于个化推荐系统领域中。深度学习具有优秀自动提取特征能力,能够学习多层次抽象特征表示,并对异质或跨域内容息进行学习,可以一定程度上处理个化推荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个化推荐深度学习模型,以及如何使PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使包含息、电影息与电影评分数据集作为个化推荐场景。当我们训练模型后,只需要输入对应户ID和电影ID,就可以得出一个匹配分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影推荐得分排序,推荐给户可能感兴趣电影。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
基于神经网络模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量细节,以及如何PaddlePaddle训练一个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练后,我们可以数据可视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上投影(如下图所示)。从图中可以看出,语义相关词语(如a, the, these; big, huge)在投影上距离很近,语意无关词(如say, business; decision, japan)在投影上距离很远。 图1. 词向量二维投影 另一方面,我们知道两个向量余弦值在[−1,1][−1,1]区间内:两个完全相同向量余弦值为1, 两个相互垂直向量之间余弦值为0,两个方向完全相反向量余弦值为-1,即相关和余弦值大小成正比。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
一个分布式系统中,客户端是可控可,可以知晓群集内其他服务状态,则群集设计会非常简单,可以做到所有组件都自动协商、自宣告状态、有序引导流量以及异常错误重试。 读写代理要访问元数据时可以看到主从库选举结果,还可以从状态服务获取存储群集自宣告息。它不会访问已经宕机数据库,也不会往已满存储内写入数据。自宣告状态息总有意外时效况,这没关系,局域网内重试速度很快,客户感觉只是多了几毫秒延迟。 读写代理还可以将一些读写策略、缓存策略写入自身配置属,比如100k以下文件写到SSD存储池,优先写入新扩容存储服务器,某Bucket文件自动做异地复制,某后缀名文件不缓存,某账户有特殊API语法等等。 综上所述,读写代理是元数据和存储系统可控可可减负朋友客户。 4、存储硬功夫 存储在元数据和读写代理保护和调度下过滤了外部访问压力,每个节点都只关心存储本职工作就。 对象存储群集内部存储可以分为四种,可四种混也可只一两个。
h****l 2018-07-09
大数据时代下隐私保护(二)
我们拿刚才例子来看,针对小明 这个单个户,“购买偏”和“居住地址”就是隐私。如果公开数据说住在五道口 小明爱买电子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域购买偏,就没有泄露户隐私。如果进一步讲,大家都知道小明住在海淀区五道 口,那么是不是小明就爱买点此产品了呢?这种况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小明一定爱买电子产品。 所以,从隐私保护角度来说,隐私是针对单个概念,公开群体息不算 是隐私泄漏,但是如果能从数据中能准确推测出个体息,那么就算是隐私泄漏。 隐私保护方法 从息时代开始,关于隐私保护研究就开始了。随着数据不断地增长,人们对隐私越 来越重视。我们在讨论隐私保护时候包括两种况。 第一种是公司为了学术研究和数据交流开放户数据,学术机构或者个人可以向数据库 发起查询请求,公司返回对应数据时需要保证隐私。 第二种况是公司作为服务提供商,为了提高服务质量,主动收集数据,这些在 客户端上收集数据也需要保证隐私
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