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红****2 2018-07-10
故障自愈机器,保你安心好
干货概览 在大型互联网公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联网公司运维员的心头之痛。在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂,通常需要工止损,但工处理的时效会影响服务的恢复速度,同时的不可靠也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字服务(BNS)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
YouTube 个化推荐系统结构 候选生成网络(Candidate Generation Network) 候选生成网络将推荐问题建模为一个类别数极大的多类分类问题:对于一个Youtube用户,使用其观看历史(视频ID)、搜索词记录(search tokens)、口学息(如地理位置、用户登录设备)、二值特征(如别,是否登录)和连续特征(如用户年龄)等,对视频库中所有视频进行多分类,得到每一类别的分类结果(即每一个视频的推荐概率),最终输出概率较高的几百个视频。 首先,将观看历史及搜索词记录这类历史息,映射为向量后取平均值得到定长表示;同时,输入口学特征以优化新用户的推荐效果,并将二值特征和连续特征归一化处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特征表示拼接为一个向量,并输入给非线形多层感知器(MLP,详见识别数字教程)处理。最后,训练时将MLP的输出给softmax做分类,预测时计算用户的综合特征(MLP的输出)与所有视频的相似度,取得分最高的kk个作为候选生成网络的筛选结果。图2显示了候选生成网络结构。 图2.
s****5 2018-07-10
化推荐(二)
lod是细节层次的息,对应于data。比如,data = [[10, 2, 3], [2, 3]] 意味着它包含两个序列,长度分别是3和2。于是相应地 lod = [[3, 2]],它表明其包含一层细节息,意味着 data 有两个序列,长度分别是3和2。
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