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1****6 2018-07-10
情感
背景介绍 在自然语言处理中,情感一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中性)等等。情感的应用场景十广泛,如把用户在购物网站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游网站、电影评论网站上发表的评论成正面评论和负面评论;或为了用户对于某一产品的整体使用感受,抓取产品的用户评论并进行情感等等。表格1展示了对电影评论进行情感的例子: 在自然语言处理中,情感属于典型的文本类问题,即把需要进行情感的文本划为其所属类别。文本类涉及文本表示和类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前,流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),话题模型等等;类方法有SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于一段文本,BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法,将这段文本仅仅看做是一个词集合,因此BOW方法并不能充表示文本的语义信息。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户
云厂商提供四类人力资源: 第一类是方案咨询和项目规划,不要被免费通用售前蒙蔽了视野,出彩的规划咨询重度依赖精英人力,既要是云产品专家又要是客户侧IT高手; 第二是平台侧研发维,即使最标准的CDN服务也要定制日志接口、微调卡顿和回源比,销售铁三角必须最顺畅沟通最高优先级; 第三是项目侧实施人力,云厂商可以做盖机房到App适配的所有工作,客户只想对接一个总包责任人; 第四是客户挖不来留不住“云厂商母公司的顶级技术高手”,他们想借云项目让高手做人力输出,但是……。 读者们不要觉得卖人日很低端,人力资源是难以垄断和模板化复制的;只有不能垄断的行业,精英打工者才有极大的发挥空间。 4.架构和流程变化 大型云用户在上云过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,为了避免技术泄密和保证通用性,我写的比较简单。 硬件和系统理——硬件是标准还是特配、产权是租是卖、内网代维还是自设计、服务器交钥匙还是黑盒服务——不同的客户项目需求,导致硬件理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统一前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
它屏蔽了云服务底层繁杂的控逻辑,提供简化接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快地释放价值。 Q这么优秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用从架构,为Master端和Agent端。 Master端要做复杂的任务调度和控逻辑,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,包括虚拟化容器理,应用包理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,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,从而保证集群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。
c****i 2018-07-11
付费拨云见日--云咨询可行性
短时间内云产品是不会成熟到传统商业软件的地步,如果你要做靠谱的云咨询,必须对云计算产品的研发和营逻辑有深度了解,将性能、稳定性、投入产出比都估算的比较准。 如果一辆坏车是短期内修不好的还要继续往前开,那你不能只学开车,你必须知道它是哪里坏了,什么时候会坏。 4.云咨询的投入产出 我和传统咨询的朋友聊过,为什么不做IT专业技术咨询,他们一方面说太麻烦,另一方面是模糊觉得人力太贵,高端人力还总是放空闲置,最终不赚钱,所以本章节推演一下投入产出比。 按上文所述,能胜任云咨询专家的人非常少,薪资要求也会很高。但是如果只参与决议和监理,不参与具体施工过程,一个专家一年能跟十个八个大项目,全国凑100人也不太难,这些人差不多能扫遍全国TOP500的IT大项目了。 云咨询的收入要来自咨询费,一个千万上亿的大项目,前置两百万的咨询标不算奢侈。朋友做过好几个50万的咨询建议书,加上访谈和讲解只花了两个人月。去年我没做过专业收集,全国上亿的IT项目随耳听到的就十几个。因此云咨询行业的规模不算太小,想做过亿甚至十亿都有可能。
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发严重(大概十几钟后严重发,可以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第二,总是提示GPS信弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS信
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机
客户的感知和建议 IaaS云的核心资源是云机,其他IaaS资源都是依附于云机的;云机的可靠性略高于物理机,但并不是云机永不宕机。 只要云机采购量稍微上规模,云机用户总会遇到一些故障。请谅解和忘记供应商的营销话述,云机用户必须自己在架构设计层面规避这些故障。 网络抖动 现在云平台已经都用SDN组网,SDN本质是“软件定义网络”,其打卖点是灵活理和控制,其性能和稳定性并不是打方向,SDN软件的质量也要略差与于传统厂商。云平台都会有网络IO超卖复用,而且用服务器CPU软解海量报文,其性能还是比传统网络略差的。云用户做架构设计时,建议通过开更多节点的方式散单节点网络压力。 硬件故障 硬件故障无法彻底避免,依附于物理硬件的云机也会意外中断。云机可以在计划内跨硬件迁移,所以可以说云机可靠性略高于物理机。但是云厂商可能买劣质资源,或者频繁迁移云机,甚至后台操作误停机误删除,以前用物理机客户自维的各种故障点依然存在。理论上云平台技术人员会很专业和敬业,但很难深入了解客户业务。云用户以前的硬件冗余设计仍然有效,而且可以利用多AZ/多region/多云等云上隔离方案。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式维解决方案,覆盖了包括日常的故障理和变更理中典型的维场景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业务可用性保障、提升维效率。 图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟解开来,近距离观察一下这艘船的方方面面。 服务理 我们首先介绍服务理是因为服务理是整个维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。服务理这个概念的出现,是随着业务快速膨胀的必然,其要解决的要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业务较为简单时,一个服务可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业务的发展,布式应用与服务的广泛使用,我们越来越多的面临着维场景与维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“维场景”;而对于维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。
3****3 2018-07-10
百度智能维工程架构
经过这么多年的建设,整个维行业已经非常成熟,而我们所支撑业务规模仍在不断增长,越来越多的维场景和问题无法用传统方法来解决,而维效率也难以继续支撑业务规模的快速扩张,所以我们更加关注怎么样解放维自身的效率,以及解决传统维方法(人工、自动化)所解决不了的问题。 这就好比从马车到汽车是为了提升输效率,而到汽车已经接近饱和的时候,我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开车这项体力劳动中解放出来,不仅可以增加行效率,同时也可以减少交通事故率,这也是我们对智能维的诉求。 发展:AIOps,从理念到落地 2016年Gartner报告中提出了AIOps概念,也就是Algorithmic IT Operations;基于算法的IT维,要指用大数据、机器学习驱动自动化、服务台、监控这些场景下的能力提升。 我们从2014年开始做智能维方面的探索,最开始也是集中在监控指标、报警、故障根因、性能和成本这些方面,到2016年我们已经完成将AI应用于完整的维平台研发的论证。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的维职位展望
维人员中一多半都是网站维,这些维受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个维行业,以及因此衍生的培训、理、硬件销售、IDC工作。 我原先一直不愿意承认这一点,我也认为维工作很重要,但前端时间我看了一个故事,想和大家享一下。 在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电站还是火电站,甚至连拉煤球的车都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于一致,就没有企业自发电而是从电网买电了,这个电力副总裁的职位就成为历史了。 我记得05年以前做维,我们都要自己找很多种驱动、学习不同的板配置方式、研究自有机房的空调系统,但如今维的职位完全不用关心这些事情了,反倒是对负载均衡、高可用、大数据等问题越研究越深了。 云计算的目标是让IT服务像电力一样随时可用,这是一个积极正面的趋势,没有人能也没有人应该挡住他,维职位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云计算架构师大会,我就是想看一下云计算究竟发展成什么样子了。这次会后我大胆估计,云计算会在短则五年、长则十年的时间里将大部维的饭碗抢走。
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