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双****4 2018-07-10
词向量(
在句分析和语义分析中,训练好的词向量可以用来初始化模型,以得到更好的效果。在文档分类中,有了词向量之后,可以用聚类的方将文档中同义词进行分,也可以用 N-gram 来预测下一个词。希望大家在本章后能够自行用词向量进行相关领域的研究。 参考文献 Bengio Y, Ducharme R, Vincent P, et al. A neural probabilistic language model[J]. journal of machine learning research, 2003, 3(Feb): 1137-1155. Mikolov T, Kombrink S, Deoras A, et al. Rnnlm-recurrent neural network language modeling toolkit[C]//Proc. of the 2011 ASRU Workshop. 2011: 196-201. Mikolov T, Chen K, Corrado G, et al.
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂的管控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更地释放价值。 Q这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用主从架构,分为Master端和Agent端。 Master端主要做复杂的务调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为务的执行器,其中的supervisor件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有维需求,直接调用接口。
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
维知识库中的数据 维知识库中包含了元数据(Meta)、状态数据(Status)、事件数据(Event): 维元数据(Meta)对维实体世界进行建模,包括维实体的属性、成以及关联关系等; 状态数据(Status)反应系统的状态,表征服务的存活性、资源消耗或能力等; 事件数据(Event)描述对系统做的变更、服务状态的异常等事件。 ETL系统架构 维元数据、状态数据、事件数据分布在几十个不同的系统中,随着业务的增长和相关系统的不断增加暴露出了以下几个问题: 数据分散,访问方式不一致:同一类型的数据分散在多个不同的系统,各系统提供不同的访问入口; 数据术语、概念、模型不一致:各系统使用的术语、概念、模型各不相同,例如“应用”这个概念,每个系统或工具对于Application的理解都不尽相同; 系统间数据没有建立关联:例如部署、监控和路由服务等核心场景在维数据上没有打通,表现为部署平台、路由服务、监控系统所使用的服务管理机制各不相同,个系统间的数据难以关联,且无联动性。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
相比较原有的单机房故障处理方式,在感知、决策、执行个方面,L4级的单机房故障自愈系统效果显著: 1.感知方面,智能异常检测算替代过去大量误报漏报的阈值检测方; 2.决策方面,具备全局信息、自动决策的算件替代了过去“老中医会诊”的人工决策模式; 3.执行方面,状态机等执行长流程件的加入,让执行过程可定位、可复用。 目前L4级的单机房故障自愈,已经覆盖百度大多数核心业务线,止损效率可做到分钟级,最秒级止损,较人工止损效率提升60%-99%。 总结 随着AIOps逐渐走向成熟和产品化,必将有越来越多的维场景被AIOps所变革,而我们,百度云智能维团队,也希望秉承着这个方向,为行业贡献更多的创新理念、技术和产品,欢迎大家一起加入探讨。 最后,用一句话来总结下工程架构对于智能维的意义: 框架在手,AI我有:智能时代,框架会越来越重要,从机器学习框架TensorFlow到自动驾驶框架Apollo,概莫能外。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
故障自愈机器人:针对单个业务场景进行平台化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps平台研发和行。 AIOps时代的职责和技能变化 平台研发工程师负责维平台及基础件的研发与建设。 在传统维场景中,平台研发工程师负责平台、基础件、类库和工具的研发工作。在针对维的场景中,会覆盖维相关的服务管理、监控、变更、流量调度等相关平台。 这部分平台是维的基础,在AIOps时代仍然需要依赖于这些平台的建设。 同时在AIOps场景中,数据成为了中心,维各种状态信息转换为大数据,机器学习则作用在大数据上进行分析。在百度AIOps的实践中,维开发框架、维知识库、维策略框架共同成了完整的智能维平台,大平台的建设和实施离不开大数据、机器学习架构的引入。这就要求平台研发工程师具备大数据、机器学习平台架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习平台、算策略平台等一系列大数据和机器学习平台架构能力。 维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足大部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架中,单机房故障自愈解决方案构建在维知识库、维开发框架、维策略框架个核心能力之上。具体过程为自愈程序搜集分散的维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规划的止损操作,并通过标准化维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高可用的自动化维平台之上,实现了业务在意单个机房故障情况下皆可自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设中有哪些常见问题? 如何证明服务已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方 人工止损时如何感知服务故障? 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 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的差异?
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
在业务规模发展到一定程度后,维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 在实际的维中,还有更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部门(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,人力成本等管理成本上升,然而效率低下、可用性不升反降等等都是非常可能出现的问题。百度对于这个问题给出的答案是,必须先要解决资源织管理问题。简单的说,服务管理要解决的最核心问题就是如何对资源进行有效织管理与定位: 图2 解决规模带来的问题 在服务管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这个例子中,地图研发的同学就可以在维平台中中导航的模块进行升级,维平台会通过服务管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所有维系统,都以服务管理为基础来进行维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而不是单台机器进行操作)添加一些指标采集务,并在一定条件达成时报警。服务管理通过对资源合理的织,极大的简化了维操作,提升了维效率。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
控制,要求支持暂停点功能,也即可以在执行到某台服务器时暂停,等待人工检查确认无问题后可继续执行。 3.扩展方便: 支持插件,要求支持自定义执行插件,用户可编写自己的插件执行相应操作。 支持回调,要求支持自定义用户回调,如务执行失败调用相应回调接口。 除了以上的业务需求外,一个分布式系统的搭建,还要考虑可用性、可扩展性、性能、一致性等方面的硬性要求。 如何解决 为了解决这个简单的难题,我们设计了如图3所示的百度集控制系统(Cluster Control System,简称CCS系统),通过分离控制信息与执行信息建立了两级数据模型,结合命令执行及机房部署特点建立了四级传输模型,通过级守护方式建立了稳定的执行代理,在大规模服务器集上解决了“命令要素”问题。 图3百度集控制系统架构 截至目前,CCS系统已经部署在全百度的所有机房中,用户可以方便的在意一台机器上进行秒级命令下发和结果收集,日均承载数亿次来自各产品的接口调用。关于数据模型、传输模型、执行代理这“分布式命令要素”的设计及应用,我们将在下一篇文章中详细介绍。
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