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流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
我们推出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式运维解决方案,覆盖了包括日常的故障管理和变更管理中典型的运维场景,致力于为政企、融、教育等行业提供业务可用性保障、提升运维效率。 1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,近距离观察一下这艘船的方方。 服务管理 我们首先介绍服务管理是因为服务管理是整个运维工的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化的关键。服务管理这个概念的出现,是随着业务快速膨胀的必然,其要解决的主要问题是一个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业务较为简单时,一个服务可能部署在几台甚至一台机器上,进行变更等运维简单直接,登录到机器上人工就好了。随着业务的发展,分布式应用与服务的广泛使用,我们越来越多的临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且更具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级所涉及的机器等资源在哪里。
不****主 2018-07-09
高精地
在构建和更新地的过程中,Apollo使用众包向公众发布其数据采集工具,以便任何人都可以参与制高精度地的任务,这加快了高精地和维护的过程。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人的第一次直立行走
五、IT工程师的新工我提到两个观点,第二个观点就是训练模型的工并不难,IT工程师可以较为容易的学会训练模型的工,然后我们就能继续扩展从业范围,在AI大浪潮中分一杯热羹了。 首先说技术不是门槛,我们举个IT工程师能听懂的例子:一个Oracle DBA既没读过数据库源码,也还没摸过新业务场景,甚至缺乏理论知识只能做常见;现在这个项目可以慢慢上线,让他离线调试SQL,拿到性能最佳值的点日志保存就完工了。做AI模型调试时,懂原理懂算法会让工更有目的性,但更有目的性只能保证接近而不能保证命中目标。 根据上的实验,我们可以看到有下列工是需要人做的: 1.根据客户的要求,提出对原始数据的需求。这里要动业务方向的脑子,比如说想查一下什么人容易肥胖,天然能想到的是每个人的饮食和运动习惯,但专业医生会告诉你要调取转氨酶胆固醇一类的数据。 2.原始数据需要清洗整理和标注,没找到相关性的样本不是未标注的样本。前试验中6000张可都是标注了0-9的数字的,我们测试模型是为了找到“2”这一组的相关性。
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗性攻击报告
在他们的论中,者还测试了物理世造成的像转化对使用不同方法构造的对 抗性的毁坏程度。有意思的结论是迭代方法受像转化的影响更大。这是因为迭代 方法对原像使用了更微妙的调整,而这些调整在外像转化过程中更容易被毁坏。 者还分别测试了亮度、对比度、高斯模糊转化、高斯噪音转化和JPEG 编码转化量度, 对各个对抗性像方法的毁坏程度。具体实验结果请参见他们的论[1]。 2.2 Exploring New Attack Space on Adversarial Deep Learning 来自UC Berkeley 大学的Dawn Song 教授和刘畅博士介绍了对抗式深度学习在除 了其他领域的攻击和防御。其中Dawn Song 教授是Taint Analysis 理论的主要贡献者 之一,还是美国“麦克阿瑟天才奖”获得者。在现场,专家们首先拓展了对抗性深度学 习在像识别检测上的应用,然后还提出构造对抗性的优化方法-ensemble 黑盒攻击算法[6]。
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