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M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
本文二十个字之前我就说过, IaaS产品的优势快速低成本交付,但太多的户户盲目的追求云主机的高可。物理机要求硬件稳定永不死机,而云主机适合批量创建快速释放,不太关心单台云主机的可靠性,这要求应务支持高可。即使云平台不承诺主机的无限高可,其故障恢速度也远快于物理机。新生的云计算不敢明确挑战物理机时户观念,现在该纠正这个误区了,成熟的云计算平台不强调单机高可。基于同样理念,户追求超高配置的云主机架构缺课硬件来凑的临时手段,正途将业务拆散到多台中低配主机上。 当前虚拟络的性能短板并不速率,主流云平台互通速率1Gb,一个物理万兆卡正负载20-30台虚拟机,这性价比均衡的选择。虚拟络的性能短板包量,务器CPU不交换机CPU,它的配置再也只能处理20万左右包量,所以一台低配虚拟机被抓做SYNFlood肉鸡也能瘫痪一个物理节点,各云平台正在逐步推进虚拟卡的包量限,但有大片的漏之鱼。 虚拟络对户行为的改变ARP广播,各种旧有IP漂移技术都离我们而去了。
k****0 2018-07-09
使Python SDK发语录类技能模板
此技能模板针对语录类技能设计的模板,如海贼王语录,游戏语录等。本文从技能交互、部署讲述如何快速搭建海贼王语录技能。 语录类技能模板的交互模型 语录类技能跟户的交互很简单。户说“来一个”,技能从语录列表中选取一条读给户,户可以继续说“来一个”继续听语录,或者说“退出”以结束交互。 使模板发技能的流程 新建技能 新建技能详请参阅自定义技能创建 配置意图 意图配置详请参阅意图、常表达和槽位 语录类技能模板需要创建“获取语录”意图。获取语录意图如下图所示: 配置技能务部署 语录类技能模板使CFC部署技能务。使CFC部署技能务详请参阅 百度云CFC 修改CFC函数发者通过模板创建函数以后,可在线编辑函数。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
读写理要访问元数据时可以看到主从库的选举结果,可以从状态务获取存储群集的自宣告信息。它不会访问已经宕机的数据库,也不会往已满的存储写入数据。自宣告的状态信息总有意时效的况,这没关系,局域重试速度很快的,客户感觉只多了几毫秒延迟。 读写可以将一些读写策略、缓存策略写入自身配置属性,比如100k以下文件写到SSD存储池,优先写入新扩容存储务器,某Bucket文件自动做异地,某后缀名的文件不缓存,某账户有特殊API语法等等。 综上所述,读写元数据和存储系统的可控可信可减负的朋友客户。 4、存储的硬功夫 存储在元数据和读写理的保护和调度下过滤了部访问压力,每个节点都只关心存储本职工作就。 对象存储群集部存储可以分为四种,可四种混也可只一两个。 三副本存储,读写理将数据写入到member1,member1一边落盘一边将数据通过给member2,member2将数据传递给member3。这种存储实现原理简单,单链接速度上限就单盘顺序读写速度,磁盘再慢也比络块,插上十几块盘就能跑满本机卡。
h****0 2018-07-09
发指南 】智能家居技能
分组控 结构化同步厂商分组信息,支持以下表达 引导、澄清 1、当户的表达指向多个设备,我们想办法引导户明确表达 按设备名称澄清:“台灯床头灯?” 补充房间信息澄清:“卧室的灯客厅的灯?” 2、多个设备请户表达设备名称 3、无法分辨引导户改名 户使 1、户如果为各设备设置了不同的名称,但在表述时只说了“小度小度,灯” 音箱会与户确认“请问您要哪个灯?” 2、户如果没有配置不同名称,则在控时,会对所有的同款设备进行控; 工作原理 技能调流程 技能工作原理 技能调方式 否需要使BOT-SDK? 智能家居无需考虑NLU的具体实现,不使BOT-SDK;只需参照智能家居协议进行发即可。 如何填写 配置务 的授权容? 授权目的:授权DuerOS将识别后的控指令,发给发者的务器或设备云。 授权容说明 授权地址:发者授权DuerOS访问的务器或设备云地址,需遵守OAuth 2.0标准(通百度账号和自有账号)。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 系统工程 需要真正放的安全护航
它首创了应状态在线查询机一种生态联防、去中心化的安全方案:发者能及时提供应状态;安全厂商能大规模扫描监控签名信息生成信 信息,并在端上结合信信息判断App 否恶意;应商店可以收纳发者提交的 应信息,并定期下架有问题的App;设备厂商则能通过OASP 的签名机进行额的安全校验。 传输层面的安全 终端设备和云端务通信的过程中,传输通道的安全性至关重要,一旦被黑客恶意 劫持,设备和云端务器的数据也就都处在风险中。而现在普遍应的TLS/SSL 方案 基于非存安全语言编写,容易被黑客利存安全漏洞攻击,而且未来也面临着被 量子计算机破解的威胁。 而百度安全基于存安全技术的下一可配置嵌入式安全通信协议栈MesaLink, 在语言层面提供存安全保障,算法层面提供后量子密码对抗能力。这就使得络传输 可以避免OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗量子密码学攻击,进一 步增强络传输层的安全。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
传统的个性化推荐系统方法主要有: 协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation):该方法最广泛的技术之一,需要收集和分析户的历史行为、活动和偏。它通常可以分为两个子类:基于户 (User-Based)的推荐[1] 和基于物品(Item-Based)的推荐[2]。该方法的一个关键优势它不依赖于机器去分析物品的容特征,因此它无需理解物品本身也能够准确地推荐诸如电影之类的杂物品;缺点对于没有任何行为的新户存在冷启动的问题,同时也存在户与商品之间的交互数据不够多造成的稀疏问题。值得一提的,社交络[3]或地理位置等上下文信息都可以结合到协同过滤中去。 基于容过滤推荐[4](Content-based Filtering Recommendation):该方法利商品的容描述,抽象出有意义的特征,通过计算户的兴趣和商品描述之间的相似度,来给户做推荐。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这AI?
现在深度学习的概念火到鸡犬升天的地步,前同事H哥拿个基于深度学习做XX助手的BP让我帮分析一下技术可行性和技术壁垒高度。 我一个周末琢磨出来点门道,我根本识别不出这个演示程序AI,更无法确认这深度学习程序。这就引出了今天的议题,图灵测试指的人类能否区别和AI在聊天,那反过来看,我们怎么识别“这个东西”个AI? 首先我为什么说“这个东西”而不“这个程序”?因为某些大堂机器人确实背后人类操控的,相当于你一个安卓平板和我视频聊天,特别聪明必须联的机器人可能就真人。但有些真AI如Siri也要联,通过联判别不了AI。 上有个笑话,我把QQ自动回设置成“呵呵”,你可以和我的电脑就任何话题聊上一夜。很多智能客简单的关键字匹配,和呼叫中心搜索知识库差不多,编辑回模板远比写程序更重要。只有支持多层级对话的才AI智能客,但现在店客也可以混在AI的回答里回答客户啊,熟练客回信息效率极高,顾客以为面对的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,但成熟的翻译软件也不AI。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
后面任务下发至具体机器,具体机器再从中转机拉取需要被部署的文件;中转机务也为跨络环境的部署提供了可能,隔离段中的机器无法访问机器,通过中转务的“搭桥”完成了跨段的数据传输; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线 自动化效率方面,Archer提供了命令行工具,可接入各种脚本、平台。另,Archer也可定化单机流程:针对不同的业务场景,Archer提供了名为“operation_list” 的配置文件,采YAML语法。单机执行流程步骤被定化成固定几个种类。户通过简单的配置,即可实现“启停监控”、“启停务”、“数据传输”、“执行某些命令或脚本”、“启停定时任务”等上线过程中的常见操作的自由组织及编排。这种形式大大扩展了Archer的适范围。在了解Archer使方法的况下,OP几分钟即可配置出适于数十条不同产品的上线方案。 其他设计点 每次的部署流程通过web总控端的参数解析后,就被作为任务下发到每台被部署的目标机器。当部署任务从总控端发到被部署机器上时,任务的具体执行依赖agent及一系列脚本。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时的运维职位展望
我在写一篇新的文章,其中会引到这篇2012年的旧文,所以我原样摘抄下来,很庆幸能转型进入云计算这个行业。 云计算的时正在来临,运维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你一个能给自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你一个弓骑兵,无论你怎么勤学苦练都不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多有钱,总免不了泡进海水里的。 首先,我作为一个运维为何唱衰运维这个职业。 我们运维靠什么能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注络问题; C.擅长系统和务的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看云计算能给企业带来的处。 A.硬件完全免维护; B.络接近免维护; C.系统、务接近免维护; D.无论硬件人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就要做的比运维人员更到“不关心”的地步。从技术上来说,各大云计算运营商对通的Web、RDBMS、存储 务都可以做到很的。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
ntpdate只个命令不务,它对远端时钟源盲目信任;假设一个根NTP务不稳定,所有的务器获得了错误的时间,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的况,但业务混乱免不了的。我们就说联机调试分布式日志,几个节点的时间有错可能日志就看不懂了。 NTPD务做时间调整会有效减少这类形,它不简单的龟速调整时间,而有柔性时间调整策略,让时间线的跃变和调整尽量少影响业务(详见附录实验);也不会盲目信任远端时钟源,甚至固执的拒绝同步时间。NTPD务相信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的时间源,算出双方间的络延迟,然后才会采信新的时刻进行时钟同步。 五、误解的根源和影响 因为NTPD不盲从其他时间源,让老一辈IT人会留下NTPD不、不靠谱的误会。2005年个人测试虚拟机的时间经常走慢,到2010年虚拟机要防范时间停滞的Bug。即使你物理机投入生产,络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要时间。
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