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金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结合自身数据的全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署础设施?A 切都源于那个亘古不变的道理:扔个文件到机器上,然后跑个命令。 Q如何在10台机器上部署础设施?A 写个for循环搞Q如何在10000台机器上部署础设施?A 这个也好办!制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化装! then…… Q如何速升级所有机器上的础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成,能缩容吗? Q发的础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?
x****3 2018-07-10
础认识深度学习——猿人的第次直立行
5.搞AI需要准备大量数据,中国对美国有个特色优,可以做数据标注的人很多而且价格便宜,但到模型实践这步,中国的人力成太低又限制了AI向商用。 6.不要恐慌AI会消灭人类,对人类有威胁的AI肯是有缺陷的AI,但人类样也选出过希特勒这类有缺陷的领袖。也不要鼓吹AI会让人类失业社会动荡的,大家还是老老实实谈星座运吧,我为什么就不担心自己失业? 7.有些事AI的确准率看起来很低实其很高,比如两人对话听能清楚80%的字就不错了,AI只听懂85%了的文字已经越超人类了。你看我打倒颠字序并不影响你读阅啊。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
二、横向控制器的整 横向控制器设计用于最小调谐力。“所有”车辆的础横向控制器调谐步骤如下: 1.将matrix_q中所有元素设置为零。 2.增加matrix_q中的第三个元素,它义了航向误差加权,以最小化航向误差。 3.增加matrix_q的第个元素,它义横向误差加权以最小化横向误差。 林肯MKZ调谐 对于Lincoln MKZ,有四个元素指的是状态加权矩阵Q的对角线元素: 横向误差加权 横向误差率加权 航向误差加权 航向差错率加权 通过在横向控制器调谐中列出的横向控制器调整步骤来调整加权参数。下面是个例子。 lat_controller_conf { matrix_q: 0.05 matrix_q: 0.0 matrix_q: 1.0 matrix_q: 0.0 } 调谐附加车辆类型 当调整除林肯MKZ以外的车辆类型时,首先更新车辆相关的物理参数,如下面的示例所示。然后,按照上面列出的横向控制器调整步骤横向控制器调谐和义矩阵Q参数。 下面是个例子。
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正放的全护航
而现在普遍应用的TLS/SSL 方案 是于非内存全语言编写,容易被黑客利用内存全漏洞攻击,而且未来也面临着被 量子计算机破解的威胁。 而百度于内存全技术的下代可配置嵌入式全通信协议栈MesaLink, 在语言层面提供内存全保障,算法层面提供后量子密码对抗能力。这就使得网络传输 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 步增强网络传输层的全。在MesaLink 的保驾护航下,AI 系统的通信有了内存全 和抗量子破解的双重保障,黑客很难再通过内存全漏洞和量子计算机技术通过网络通 信层攻击进入AI 系统。 云端的全 云全都成了老生常谈的话题。不过现在的云端防护引擎存在着缺陷,比如 它们大多依赖请求特征。方面,要适应千差万别的后端应用,以及它们对协议的处理 方式,身就很困难。另方面,面临些新型攻击,防御引擎需要及时增添规则,较 为被动。最后,防护引擎只要看到符合特征的请求,就会产生报警,并不知道黑客是否 真的攻击成功了,所以误报率比较高。 自从Gartner 提出自适应全架构之后,得到了业界的致认可。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云平台
当我们要设计云平台时,最小必须的云计算资源为这几项: 1.云机,2.云硬盘,3.公网IP+带宽4.VPC+全组5.负载均衡 个云平台缺少这五项中任何项,用户都不可能达到等同于自购物理机的效果,甚至最的功能都无法执行。当前各大供应商(含OpenStack和Zstack方案)都将这些云资源都已经实现API化创建、查询、理、删除。 对这些必要云资源的规划思路是,在能保证础功能和用户便利的前提下,尽量砍掉些炫酷但只有少数厂商支持的功能,为了简化发难度,对些通用但低频功能也可以拖到二期三期再做。 比如云机创建机API时必备功能是“选择硬件配置”“顺手创建公网IP”“自义镜像克隆机”“设置机名”的,理API必须有“查看机状态和配置”“硬重启”“绑/解绑IP、硬盘”。其他的功能根据项目组的人力和工期可选展示给客户,有人有时间就多做,没人没时间就少做。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是个百度EasyDL
“我们和百度起合作,实现可即用、更轻、高精度、强全的特点,帮助品牌商提升了门店执行效率。”惠合科技CEO郑云帆表示,公司已准备与品牌商联手,扩大“e店佳”方案的使用范围。 事实上百度EasyDL每放新的能力,就会有批嗅觉敏锐的企业迅速跟进,新的创新案例层出不穷。 2018年12月,百度上线了EasyDL制化文分类功能,很,专注于货运O2O的创新企业货拉拉,于此打造了套提升整体运营效率的系统,可筛选优质用户留言,从而精准位目标客户,准确率高达99%,率先进入AI赋能物流的新趋中。 源创、惠合和货拉拉并无太多的AI积累,也没有太多深度学习础,AI却用起来得心应手,这也能说明百度EasyDL平台身的简单、易用。 方面,百度EasyDL支持制图像、文、声音等多种类型的深度学习模型,可以低成高效地制训练出符合自家业务场景需求的高精度AI模型;另方面,百度EasyDL在几个小时甚至几分钟内就能够得到API或者离线SDK服务能力,使得企业能速验证AI效果,再决是否加大投入。
2018-07-10
解密源这门生意——商业角度看
对于个公司来说,“拥抱源”只是种融入生态的策略,投入大量码农并不等于导项目,导项目不等于独裁式控制项目,独裁制控制项目是逼着Mysql变成MariaDB。大公司投入再多码农去做源,质上还是在源协作场景里增加自己关注的功能,无关道德只有利益。 结束语 源是件好事,但只有对的人才能把这件事做好。希望文让大家评估源的商业价值、产品价值、理价值时,能有些新的认识。 附录:关于源软件质量 切软件都是人写的,设计和实现者的能力决了软件的质量。 软件的质量并不能简单看源还是闭源,软件的设计思路样能被相互借鉴,但架构不同实现手段也不能抄袭;这就像做源的猪肉饺子和闭源的肉沫狮子头,两者可以相互借鉴口味和风评,但你看透我的原材料也不能照搬抄袭。 源软件的全性在于大家都能看到软件源码并报告问题,但前提条件是大家都肯看源码,能发现有全漏洞,还肯上报全问题。OpenSSL的heartbleed漏洞存在了好几年时间,但骇客是静悄悄的利用该漏洞,而不做任何漏洞上报。而闭源软件的全问题,和源软件样看写代码和查漏洞的人。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
文二十个字之前我就说过, IaaS产品的优速低成交付,但是太多的用户户盲目的追求云机的高可用。物理机要求硬件稳永不死机,而云机适合批量创建速释放,不太关心单台云机的可靠性,这要求应用层服务支持高可用。即使云平台不承诺机的无限高可用,其故障恢复速度也远于物理机。新生的云计算不敢明确挑战物理机时代的用户观念,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用。于同样理念,用户追求超高配置的云机是架构缺课硬件来凑的临时手段,正途是将业务拆散到多台中低配机上。 当前虚拟网络的性能短板并不是速率,流云平台内网互通速率是1Gb,个物理万兆网卡正好负载20-30台虚拟机,这是性价比均衡的选择。虚拟网络的性能短板是包量,服务器CPU不是交换机CPU,它的配置再好也只能处理20万左右包量,所以台低配虚拟机被抓做SYNFlood肉鸡也能瘫痪个物理节点,各云平台正在逐步推进虚拟网卡的包量限制,但还有大片的漏网之鱼。 虚拟网络对用户行为的改变是抑制ARP广播,各种旧有IP漂移技术都离我们而去了。
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