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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
总结 BNS系统满足服务间交互中常见的的资源定位、IP白名单维护等需求,也可以于机器列表查询,使场景包括机器列表查询、服务定位、白名单维护、数据库智能授权等,解决了程序“我是谁?我从来?该往?”的问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运维产品中的BNS系统,目前系统还在持续迭代和优化中,若您想进一步了解BNS问题,欢迎大家积极留言。
麦****子 2020-08-28
小度音箱严重卡顿
想着个孙子 谁知个爷爷?!
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
在最近的十年,移动互联起,便捷的通、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行业都在加速互联化;未来十年,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和能源、金融相提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等能源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,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,让客户直接付费息技术服务,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工作是息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放在云平台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户的流水评估,央行可以对货币进行宏观调控,云平台一样可以对息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
s****0 2020-08-29
百度云主机网络延迟问题
是很 打折了几台服务器 目前都荒废了,因为卡得一匹。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
如果攻击者想确认一个人 (小明)的敏感息(偏好),通过查询他的年龄、邮编和性别,攻击者会发现数 据至少有两个人是有相同的年龄、邮编和性别。这样攻击者就没办法区分这两条数据 到底个是小明了,从而也就保证了小明的隐私不会被泄露。 下面这个表就是2-anonymization 过的息: k-anonymity 的方法主要有两种,一种是删除对应的数据列,星号(*)代替。另外 一种方法是概括的方法使之无法区分,比如把年龄这个数字概括成一个年龄段。对于邮编这样的数据,如果删除所有邮编,研究人员会失很多有意义的息,所以可以选 择删除最后一位数字。 从这个表中,即使我们知道小明是男性、24 岁、邮编是100083,却仍然无法知道小 明的偏好。而研究人员依然可以根据这些数据统计出一些有意义的结果,这样既兼 顾了个人的隐私,又能为研究提供有效的数据。 k-anonymity 能保证以下三点: 攻击者无法知道某个人是否在公开的数据中2. 给定一个人,攻击者无法确认他是否有某项敏感属性3.
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
4、何时选择私有云 对象存储一般是公有云服务,但是超大型国企、电运营商、国家级项目、大型独立互联企业、金融行业、智慧城市、基因、气象、医疗等行业都因特定原因使私有云存储。 对象存储适于私有云主要基于这三方面考虑: (1)建设成本 公有云建设成本有三大头,服务器、IDC和公带宽。公有云对比对中小型客户在这三方面成本有巨大优势,但也给自己保留了利润空间。很多客户能拿到比云厂商更低价格的资源,那可以拿掉给云平台留的利润,自建私有云存储。 (2)络通成本 这提的络通讯成本和前文的公带宽并不重复,公带宽是面向分散的广域客户的,络通讯成本是强调几个固定的大带宽消耗对象。假设你某个应的数据读写速度是10Gb/s,云存储和客户端两侧的广域带宽成本是巨大的,某些弱势运营商甚至要考虑间结算费。大读写速率的客户端和云存储会是固定长期合作关系,无论是内互联、同IDC光纤、同城专线的成本都比互联通讯的成本低很多。 (3)数据安全等合规需求 有些客户连计费日志都不想让公有云看到,或者确实有强安全性法规限制,或者只让采资产不认可采服务,那也会采私有云的建设方式。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
文章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应模型——总结——参考文献 本教程源代码目录在book/recommender_system,初次使请您参考Book文档使说明。 背景介绍 在络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品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的商品,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个性化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个性化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个性化推荐系统通过分析、挖掘户行为,发现户的个性化需求与趣特点,将户可能感趣的息或商品推荐给户。与搜索引擎不同,个性化推荐系统不需要户准确地描述出自己的需求,而是根据户的历史行为进行建模,主动提供满足趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]一般被认为是个性化推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
神经络求词向量之前,传统做法是统计一个词语的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的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外处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动掉停词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。 基于神经络的模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章,我们将展示基于神经络训练词向量的细节,以及如何PaddlePaddle训练一个词向量模型。
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