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布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个小的步骤,软件包的上传,二是进程的重启动。进程的重启动不必多说,软件包的上传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及业软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,种是通过业软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有个共同的目的:控制器。在现阶段,要想对器进行控制,离不开“在大量器上执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立个网格,每个网格提取的息对应个值,每个网格都有个特征,拼接形成张图;点云聚类,是用可的网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出障碍物列表。并且输出下帧以什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是绿的数据。已发布的0 同时开放绿检测和识别算法,可以作为视觉感知的典型代表。 绿识别。是根据当前车的位置查找高精地图,判断前方是否有绿。如果有,高精地图会返回绿的物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多,需要准确判断影响决策的
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
比如有位“天文迷”孙睿康同学,基于EasyDL设计了个超星自动搜寻系统,希望通过对星云图片的AI技术分析,发现可能存在宇宙中的超星,这脑洞大型的研究成果,已被哈尔滨工业大学《智能计算机与应用》刊发。而孙睿康只是名高中生,这清楚不过地表明了EasyDL在推动AI普上的可能性。 AI所带来的惊喜,才刚刚开始。 欢迎点击【EasyDL定制化训练及平台】,了解更多产品内容。 如需合作咨询可点击屏幕右下角标志,提交具体咨询息;或可进入AI开发者社,进行沟通交流。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,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)是百度云智能运维团队研发的套分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的个重要基础系统。它为每赋予个独无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些息包括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端口息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了名到资源息的个映射关系。
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