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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次,我们来试着分析前面提的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 服务的游有些,不同的游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游有些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智运维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名资源息的一个映射关系。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
一、裸光纤的故事 前几天和朋友聊天,谈一根裸光纤可以分波分多大的问题。 几个业内好友都明确说一根裸光纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何一个波分(或者不做波分)都可以跑100G以。 后来我和于老板深究原因,不可几个朋友都骗我或者都蠢,很可前些年光纤波分机自己只甩出10G口,或运营商租光纤套餐只有10G规格,给大家造成了裸光纤只跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商那租,而且价格很贵还必须波分设备等等;其实现在企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤一公也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得波分设备,直接对接模块即可。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样的技术误解让我想了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千以(2014年市价)。但很多货真价实的IT专家也在此事跌倒,我也希望通过聊清楚一层误会,说明高级工程师该少迷多思考。 NTP是络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。 基于神经络的模型不需要计算和存储一个在全语料统计产生的大表,而是通过学习语义息得词向量,因此很好地解决以问题。在本章,我们将展示基于神经络训练词向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维的投影(如下图所示)。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
在最近的十年,移动互联兴起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功层出不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联化;未来十年,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要千万名工程师吗,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,云计算是个可以和源、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源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终海,发动机统一标准,电力集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模效应降低服务成本,让客户直接付费购息技术服务,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技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算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
我们在一个风口时代,无数从不联的设备、从不收集的数据都跃云端,已联设备息量也大大增加,作为技术决策人,必须有应对PB级存储需求的前瞻。 假设你做ToC的App,只要你有爆款的梦想,就要存储爆仓的数据。 假设你是智终端的设计者,现在生成的多媒体数据不仅仅可以被自然人拿来看了,我们还有很多想象空间把数据进行统计和处理。 假设你是物联综合方案规划者,数据从存5天变成了存5年,你们做出多少更合理更有长远的决策? PB级存储需求来了,但是市面有多少成熟可用的PB级存储案例? 传统厂商会说我没问题,请200个存储柜吧!但是就算我砸锅卖铁了200个存储柜,存储服务不是简单的磁盘堆叠啊;而且提速降价的号角是2015年才的吹响的,传统存储设备的测试和成熟周期要5年时间吧。 前些年大量的个人盘宣称自己有EB级别的数据,1EB的存储空间可是要用掉30-100万块4T盘啊,这些EB级盘关停以后,这么多闲置硬盘居然没导致盘价跳水。专用的盘客户端遮住了实现细节,你的存储技术否复用我的项目中?
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
背景介绍 在络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才自己想的商品,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的个化需求与兴趣特点,将用户可感兴趣的息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,个化推荐系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]一般被认为是个化推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤推荐引领了个化推荐系统十几年的发展方向。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机分析
前言 云计算是一种服务,服务不仅要一次验收其服务力,还要持续关注其服务品质。客户用IaaS云服务就跟用IDC一样,用谁家的云就知道谁家有故障,用一家就知道一家的短处才是正常,只有前一个厂商烂无可救,客户才会对新厂商充满认可和感激。 本文的目的就是归类IaaS云故障的表层现象和深层原因,客户知道云服务的短板才好做系统设计,云厂商出故障也要老实认错,别总把客户当外行来糊弄。 至于PaaS云和IaaS云的设计实现思路完全不同,不在本文讨论范围内。 客户的感知和建议 IaaS云的核心资源是云主机,其他IaaS资源都是依附于云主机的;云主机的可靠略高于物理机,但并不是云主机永不宕机。 只要云主机采购量稍微规模,云主机用户总会遇一些故障。请谅解和忘记供应商的营销话述,云主机用户必须自己在架构设计层面规避这些故障。 络抖动 现在云平台已经都用SDN组,SDN本质是“软件定义络”,其主打卖点是灵活管理和控制,其和稳定并不是主打方向,SDN软件的质量也要略差与于传统厂商。云平台都会有络IO超卖复用,而且用服务器CPU软解海量报文,其还是比传统络略差的。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
我们先看一下下面的这个表格: 我们把要表格中的公开属分为以下三类:- Key attributes: 一般是个体的唯一标示,比如说姓名、地址、电话等等,这些内容需要在公开数据的时候删掉。- Quasi-identifier: 类似邮编、年龄、生日、别等不是唯一的,但是帮助研究人员关联相关数据的标示。- Sensitive attributes: 敏感数据,比如说购偏好、薪水等等,这些数据是研究人员最关心的,所以一般都直接公开。 简单来说,k-anonymity 的目的是保证公开的数据中包含的个人息至少k-1 条不 通过其他个人息确定出来。也就是公开数据中的任意quasi-identifier 息,相同的 组合都需要出现至少k 次。 举个例子,假设一个公开的数据进行了2-anonymity 保护。如果攻击者想确认一个人 (小明)的敏感息(购偏好),通过查询他的年龄、邮编和别,攻击者会发现数 据至少有两个人是有相同的年龄、邮编和别。这样攻击者就没办法区分这两条数据 个是小明了,从而也就保证了小明的隐私不会被泄露。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
我在写一篇新的文章,其中会引用这篇2012年的旧文,所以我原样摘抄下来,很庆幸转型进入云计算这个行业。 云计算的时代正在来临,运维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个给自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你怎么勤学苦练都打不过坦克手的;铁达尼号的乘客无论多有钱,总是免不了泡进海水的。 首先,我作为一个运维为何唱衰运维这个职业。 我们运维靠什么力在公司自立? A.关心硬件和施工; B.关注络问题; C.擅长系统和服务的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看云计算给企业带来的好处。 A.硬件完全免维护; B.络接近免维护; C.系统、服务接近免维护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比运维人员更好,好“不用关心”的地步。从技术来说,各大云计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 服务都是可以做很好的。
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