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****ac 2018-07-12
亿元免费力 | 百度大脑AI Studio重磅力支持计划
4月23日在深度学习开发者峰会上,将放发一批力邀请码,用户如验证邀请码,则会获赠免费的GPU力时长,邀请好友加入,同样可以获赠时长,邀请越多,获赠越多! 与此同时,AI Studio的远程集群模式也在进一步扩容,增加更多的计资源。该模式依然秉持免费模式,不限时使用。 本页面也会开放邀请码申请。用户填写基本息, 由营人员核验后,如满足资格,则会直接赠予力邀请码,用于免费力兑换。 使用方法如下: 1. 点击“立即申请”填写基本息,通过营人员核验后,用户的邮箱将收到营人员发送的力邀请码:一串32位数字。 如: 718b2a717583432c92a15cd714b996fa 2. 登录AI Studio,点击屏幕右上角个人中心 3. 在”个人中心”页面右侧点击”邀请码验证” 4. 输入邀请码并点击验证 5. 如验证成功,将提示”您新获得XX力卡,当前力卡总额为XX.X” 6. 您还有机会获得更多的邀请码,将邀请码复制转发给同学/朋友,则有机会获得更多的力卡。 7. 查看力卡使用明细。您可以在”力卡明细”中看到每一笔力卡的收支情况。 8. 如何使用力卡。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计时代的维职位展望
生产领域的公司因为维涉及到实实在在的钱,所以维人员待遇高(都是专有术难培养)、做的事情少(自发做事多了会出错,不如找厂商术支持),只是跳槽的难度比通用维要大一些(都是专有术不通用) 4、彻底转型,做和计机无关的工作;选这条路的人一部分是自己有大觉悟或机缘,但另一部分人是真的适应不了环境变化,希望各位不要被淘汰掉。 最后总结一下,云计是不可阻挡的历史趋势,它还给了维五到十年的时间去修正自己的职场规划,我们可以顺势而为也可以激流勇进,但不可得过且过随波逐流最终。 天行健,君子自强不息。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计
在最近的十年,移动互联网兴起,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网化;未来十年里,计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;术革命开始时每个公司都要有计机工程师。但百川终到海,发动机能统一标准,电力能源能集中供应,云计平台可以实现计术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付费购买术服务,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 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用,央行可以对货币进行宏观调控,云平台一样可以对用户息进行评估计,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深度神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
b****z 2018-07-11
智能维基础-维知识库之ETL
因此,依托『书同文』的理念建立维知识库,提供一个统一的维数据管理系统,来管理维工作中的公共基础数据,打通系统间的数据关联,使这些数据能够遵循统一的模型被共享和使用。 为了使这些数据能够遵循统一模型,我们制定了各类数据的模型(Schema),采用ETL机制从各系统获取(Extract)数据、转换(Transform)成统一的模型、并存储(Load)在知识库中,其架构如图所示。 这些维数据在建设时根据业务对数据时效性要求的不同,分为以下三种: 离线数据建设,例如用于维变更效率指标统计等相关的数据; 近线数据建设,例如故障诊断过程中依赖的数据; 实时数据建设,例如智能故障自愈、智能流量调度相关的路由数据等。 对于上述不同的数据我们采用不同的ETL方式,分别是: 拉(Pull ETL),周期性从数据源拉取数据,适用于离线数据的建设; (Push ETL),数据源主动送变更的数据,适用于时效性较高的近线数据建设; Federation(Lazy ETL),在查询时从数据源获取数据、按照Schema转换后并返回,适用于实时数据建设。
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时代的职责和能变化 平台研发工程师负责维平台及基础组件的研发与建设。 在传统维场景中,平台研发工程师负责平台、基础组件、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、维策略框架共同组成了完整的智能维平台,三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、分布式存储、机器学习平台、法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。
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导管理--实战型IT太极拳
传统IT企业在198X年成功崛起,是因为他们的术帮客户延伸了业务能力,比如用ATM机帮银行拓展柜台、用更好的账和转账;最近十几年则只能靠拿软硬件升级来从客户手里套钱,上那些IT系统只是保命续命却诞生不了新生命。 希望云厂商能够引以为鉴,我也在摸索如何帮客户真正意义上进业务。 人员需求 客户需求不能靠谦卑的态度来引导,而是可靠IT能方案的输出。这对方案进者,也就是解决方案架构师的个人素质要求非常高。术上要可以取于客户术团队,又要非常了解云产品,还要认可企业级IT服务模式,这才有可能胜任这项工作,让客户的消费额上千万甚至上亿。 只了解产品说明书的业售前是完不成这种工作的,从云术后台转售前的同样也搞不定该工作。解决方案架构师必须是离职后能胜任客户侧术经理角色,对客户侧的术环境、业务流程非常懂行才行。按照懂云术的售前、或懂售前的云术的标准去选拔都方向不对,解决方案架构师应该是供应商替客户营团队招聘的顾问。
流****水 2018-07-11
度云企业级维平台——NoahEE
在NoahEE的监控管理模块中,你可以期待全面的各种监控相关功能,包括了采集Agent、强大的汇聚计与指标派生、灵活的报警机制、高效的时序数据库(TSDB)等等。除了这些以外,考虑到企业中更复杂的监控场景,例如通过SNMP/IPMI等标准协议对于网络设备等进行数据采集,报警通知方式可以自定义,支持和企业内通讯软件例如Lync等进行整合。NoahEE的这些监控能力,可以让你全面掌握维工作的方方面面,各种问题洞若观火。 一张图简单地将NoahEE监控模块的特点总结一下: 图5 监控管理 今天介绍的NoahEE文章里,我们只介绍了基础术相关的产品,当然除此之外,我们还提供高级版的智能维产品,相将基础版维平台与自动异常检测、辅助根因诊断、智能故障自愈等AIOps术结合,会让维更上一个台阶,为业务带来更大价值。 总 结 作为一个自动化维平台,NoahEE的功能全面且易于使用,在这篇文章中无法面面俱到的详细阐述,大家可以通过访问我们的维网站http://aiops.baidu.com来详细了解我们的维产品。
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
优点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而荐给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合荐[5](Hybrid Recommendation):用不同的输入和术共同进行荐,以弥补各自术的缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于个性化荐系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容息进行学习,可以一定程度上处理个性化荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化荐的深度学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用包含用户息、电影息与电影评分的数据集作为个性化荐的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影的荐得分排序,荐给用户可能感兴趣的电影。
x****3 2018-07-10
中国云计现状——采购篇
1、公有云厂商的营规定是霸王规定,SLA条款是免责条款,根本不考虑客户利益。客户感知到故障了客服却不敢承认,等到术部和公关部双确认发通告已经过去好几天了;大部分云服务故障的定义是业务中断,并不解释性能低到何种程度业务故障;假设云主机宕机30秒后重启了,百倍赔偿就是用3000秒代金券让客户闭嘴;只有丢失数据怎么办,好像没有任何SLA说得清楚。很多客户宁愿多掏钱选择用小型厂商或者私有云,就是因为大型公有云厂商管客户管的像个游戏会员。无论你销公有云还是私有云,要拿出面对问题的诚意来,客户操碎心了明年就不续约了。 2、客户并不想盲目做小预,单纯为省钱就不做采购了,只有其他方面没什么好比的了才会比价格。我经常给客户友商的成本,如果友商不赚钱甚至亏钱,采购决策人也会感觉到风险,钱都不要的厂商是想要命吗?政府采购有规则漏洞出了很多0元中标,但这个乱象不会持续太久,你也能去投0元的标,中标了就发企宣文章,然后的事都不重要了。 3、云厂商的很多功能和承诺太浮夸,纯粹是宣传话述,我常举的例子就是秒级付费、按需付费和追9大吹赛。
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、执行三个方面,L4级的单机房故障自愈系统效果显著: 1.感知方面,智能异常检测法替代过去大量误报漏报的阈值检测方法; 2.决策方面,具备全局息、自动决策的法组件替代了过去“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组件的加入,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,最快秒级止损,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、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。
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