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y****i 2018-07-11
容器云的佳用户
我很讨厌这些线杆小广的宣传方式:可以实现弹性伸缩、自动化运维、持续交付、服务、秒级部署、高强度容灾、多版本控制等功能,从而改善和解决复杂的IT应用场景。事实上是使用者自己设计维护可以弹性伸缩、自动运维、容灾冗余的程序,无论是用物理机、虚拟机还是容器(进程),本来能弹性的服务还是能弹性,没容灾的服务还是在赌命。 合格的架构和运维都瞧不上这些废话,因为十年前我们用裸机就能实现这些功能了。但世上没有那么多合格的架构师,云计算要解决的就是缺人的问题。早的云主机也是类似夸张无赖的宣传,我第一眼看云主机也觉得是个噱头,这些遗毒至今还在误导客户。本文是为说清容器的能力特性,我们该如何用好容器编排系统。 容器的基础特性 容器和虚拟机都属于IaaS云的范畴,按申请资源量付费,不关注客户业务逻辑和访问频率。容器只是隔离出一个进程,而虚拟机是模拟了一整套操作系统,这是双方的本质区。 进程的创建就是申请内存、端口等系统资源,但应用的初始化仍然需要时间,所以容器启动到服务可用仍然需要几秒甚至更久。容器的快速部署优势在于CI/CD环境里,快速部署不只是说程序启动的快慢,而是决策的快、操作的简单。
Z****E 2018-07-09
产品迭后一公里
的落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属性特点并自动填充 智能变更查:关联异常测,及早发现并输出干预命令 其具的实现思路为: 智能模板生成:使用运维知识库充分收集变更目标对象的属性,然后基于这些对象属性特点自动生成变更模板,例如变更对象的小可用度可以用于生成变更失败容忍度; 智能变更查:我们已经有成熟的智能监控方案,可以全方位监控目标服务的状态并及时汇异常。通过订阅变更目标的服务监控,可以实现变更过程中的实时查,从而及时发现变更引起的异常,进而自动执行干预命令。 如何应用上述解决方案? 上面介绍了变更面临的主要问题以及我们对应的解决方案,为了能够让更多的外部用户也能验到百度高效安全的变更能力,我们将在百度云上提供百度智能变更产品。届时购买了百度云服务的用户,即可使用该产品完成业务功能的日常迭。百度智能变更产品目前在紧锣密鼓地推进中,预计很快就会与大家见面。 总结 发布变更作为产品迭后一公里,其执行效率和执行结果将直接影响功能迭的效果。当把目光投向实际的生产环境,我们发现,在很多企业中变更的执行效果并不能得到保障。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
我们有很多任务,每个任务输是多源的,包括激光雷达、图像等。如果要用 Apollo 搭建感知系统,如何选择传感器、传感器配置?希望它什么任务。 这是三种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽车通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色得好,黄色得普通,红色得差。后,说明了三种传感器融合效果是好的。 那么 ,感知系统开放模块怎么? 点云感知。开放了 LiDAR 点云测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以到精准测和识。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数可以在 Apollo 进行配置。后输送给障碍物测。 障碍物测。分为特征抽取、点云测、点云聚类、后处理、闭包提取。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期百度大脑验师来袭
【EasyDL定制化训练和服务平台】 EasyDL迎来重大升级,物测模型全新支持多人标注,大幅提升标注效率; 新升级——离线SDK服务全面升级,全新上线高精度算法,对比原算法平均准确率提高10%,全新发布Linux、Windows 离线SDK,实现IOS、Android、Linux、Windows全平台支持,并针对多种芯片加速,实现毫秒级响应。 立即验EasyDL定制化训练和服务平台: http://ai.baidu.com/easydl/ 新产品——商品测专业版全新发布,极大降低数据采集与标注成本。 立即验商品测专业版:http://ai.baidu.com/easydl/retail 2.【语音技术】三项更新 新平台——语音自训练平台,零码自助训练语言模型,高效提升业务场景下的识准确率。 立即验语音自训练平台:http://ai.baidu.com/tech/smartasr 新产品——语音合成离线SDK,满足无网或弱网环境下的APP、机器人、硬件设备播需求,提供稳定的合成验!
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗性攻击
在GeekPwn2016 硅谷分会场上, 来自北工业界和 学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识、语音识的场景,为大家揭示 了如何通过构造对抗性攻击数据,要么让其与源数据的差到人类无法通过感官辨 识到,要么该差对人类感知没有本质变化,而机器学习模型可以接受并出错误的分 类决定,并且同时了攻击演示。以下将详细介绍专家们的攻击手段。 1.攻 击 图 像 语 音 识 系 统 目前人工智能和机器学习技术被广泛应用在人机交互,推荐系统,安全防护等各个 领域。具场景包括语音,图像识,信用评估,防止欺诈,过滤恶意邮件,抵抗恶意 码攻击,网络攻击等等。攻击者也试图通过各种手段绕过,或直接对机器学习模型进 行攻击达到对抗目的。特是在人机交互这一环节,随着语音、图像作为新兴的人机输 手段,其便捷和实用性被大众所欢迎。同时随着移动设备的普及,以及移动设备对这 些新兴的输手段的集成,使得这项技术被大多数人所亲身验。而语音、图像的识 的准确性对机器理解并执行用户指令的有效性至关重要。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时的运维位展望
在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责管理力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水站还是火站,甚至连拉煤球的车都要自己准备;但后来各个工厂用的力标准趋于一致,就没有企业自主发而是从网买了,这个力副总裁的位就成为历史了。 我记得05年以前运维,我们都要自己找很多种驱动、学习不同的主板配置方式、研究自有机房的空调系统,但如今运维的位完全不用关心这些事情了,反倒是对负载均衡、高可用、大数据等问题越研究越深了。 云计算的目标是让IT服务像力一样随时可用,这是一个积极正面的趋势,没有人能也没有人应该挡住他,运维位可用消失,但你不应该因此而失业。 本次去参加WOT云计算架构师大会,我就是想看一下云计算究竟发展成什么样子了。这次会后我大胆估计,云计算会在短则五年、长则十年的时间里将大部分运维的饭碗抢走。其中损失严重的是中小网站,他们已经不需要的运维人员;大型网站对运维人员的需求会逐渐减少;对非网站应用的影响可能仅仅限于技术革新;因此对软硬件生产商、IDC托管商甚至运维培训、IT论坛都会造成衍生影响。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
这工作难度和重要性确实没话推销员高,所以他们的收也并不比话推销员高。 大部分猎头公司也无所谓简历库,特是互联网行业更为明显。高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳定的高管和高工群,同城同行业挖来挖去就那几个熟人;而那些新手猎头三个月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更保底一些。从长周期来看,猎头属于利用信息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除信息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更新简历,中高层会主动布局等待候选单位上钩,专门找单一猎头更新简历库的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,找个猎头公司签个合作协议是很随意的,这些猎头谁成单了才给钱,不成也没损失,甲方还能享受一呼百应蜂拥而上的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量无法保障,耽误的人力和时间都无法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就佣金几千块的小单子。
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