关于 广西快3开奖结果一定牛 zs25.vip 主管Q:8634⒐3 的搜索结果,共1419
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合自身数据的安全性、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台机器上部署基础设施?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台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何速升级所有机器上的基础设施? 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公司活动束,为节约成本,能缩容吗? Q发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基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?
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
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基本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,按照上面列出的基本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。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云平台
这个封装工作的可能是个写死的类库文件,也可以做成高大上的动态配置代理。如当前只接入个云平台可以省掉这份工作,后续无论是自己发还是甩锅给新供应商都是可行的。 上文谈了这么多平台设计,大家觉得很不爽,问题怎么会这么繁琐,实现为什么会如此简陋,是应该有资源隔离但统计费的父子账户系统,是应该有功能强大百调不厌的计费API接口。笔者以前就规划过和用过这些系统,写本文的目的也是为了催促各个云平台放此类功能。 第六进阶补充系统 除了上述核心业务系统外,云平台还可以有些补充子系统,让用户像在用像个标准云平台。 面向客户的API系统。高级用户会有调用API理资源的需求,云平台需要逐步放面向客户的API或SDK。 客户智能化操作系统。云平台可以更贴近用户业务,动替客户完成些运维操作。简单的如滚动照云机,复杂的如根据LB负载动态扩容缩编Web服务器。云平台离客户的业务足够近,又对云端资源有深入了解,完全可以以此为切入点,从资源贩售发展为技术输出。 日志系统。无论是计费日志还是操作日志都可以逐步记录和放出来。 通知和工单系统。此系统不用过多描述。
b****9 2018-05-06
视频点播有.NET的版本吗
测试测试测试3
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
佛山供电局输电理所将存在桩机、吊车、挖掘机、运货运水泥大型车的现场1000张隐患图像,使用百度EasyDL制化图像识别进行训练,经过3个月的训练,更新了10个版本,最终获得“输电线路外部隐患识别”模型,该模型可以识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等外部隐患,目前识别准确率达到80%,超出预期,并且以2-3周更新次模型的频率持续训练,准确率在不断提升。 源创电喷位于广西柳州,是家生产汽油机电喷系统的公司。为汽车动力系统中的关键部件,喷油器质量要求非常高,过去,源创只能用人工肉眼来检测喷油器阀座瑕疵,每日平均检查4000-6000件,峰值是12000件,整个视觉判断工序,需付出4~7人每班的复核人力,是投入产出比最低的工序之。 依托百度EasyDL制化训练和服务平台,柳州源创构建了自己的喷油嘴识别模型,合原有业务流程和硬件,先通过自动化系统上传每次采集待测样品图片,然后实时上传已通过的识别模型进行判,再返回相应的处理,最后由自动化系统将样品进行分类流转。
TOP