关于 有效的微商引流推广方法_q扣2810853647北京磁器口优酷 的搜索结果,共1740
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
该系统首次提出了基于协同过滤来完成荐任务思想,此后,基于该模型协同过滤领了个性化荐系统十几年发展向。 传统个性化荐系统主要: 协同过滤荐(Collaborative Filtering Recommendation):该是应用最广技术之一,需要收集和分析用户历史行为、活动和偏好。它通常可以分为两个子类:基于用户 (User-Based)荐[1] 和基于物品(Item-Based)荐[2]。该一个关键势是它不依赖于机去分析物品内容特征,因此它无需理解物品本身也能够准确地荐诸如电影之类复杂物品;缺点是对于没任何行为新用户存在冷启动问题,同时也存在用户与品之间交互数据不够多造成稀疏问题。值得一提是,社交网络[3]或地理位置等上下文信息都可以结合到协同过滤中去。 基于内容过滤荐[4](Content-based Filtering Recommendation):该利用内容描述,抽象出意义特征,通过计算用户兴趣和品描述之间相似度,来给用户做荐。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
如果当地政企要做好云计算就要从管理者变为服务者,必须在管控违规违服务时不惊扰正常业务,甚至主动出击为正常网络服务保驾护航。 前几条都是从降低成本可靠服务角度请云计算企业来合作建厂,如果你市场客户那对会主动上门寻求合作。从长周期来看云计算客户是覆盖全球全行业,各地内部采购计算机项目根本不值一提,市场和客户要靠云计算厂自己去找。但现在云计算厂还在早期扩张摸索之中,云厂极端渴求各种政务云企业云成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速广到全国。这个窗期只三五年,随着政务云企业云被其他公司摸透并广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格云计算合作厂,每类厂哪些特点。 前文说为何要凤,如何算筑巢。当云厂看到机肯合作时,我们要掌握各类云厂特点才能心里数。 第一类是大型云厂,他们自身很强资源整合能力和执行销售能力。地政企和这类企业合作话语权很弱,但极小风险就能看到收益。 第二类是创业云厂,他们一般是靠技术势和服务态度从大型云企手里抢单子。
无****禾 2018-07-11
云客户需求导管理--实战型IT太极拳
但最终用户宁愿纠缠客户技术人员也懒得学如何用LB,我给支招说我们操作人日免费送,但硬件改造成本20万,问这用户只是想试试还是改完网卡就能付费。最后该用户果然只是想试试,我们和客户技术部门都躲过一场折腾。 案例2.个IDC新上线一套外售型私云,运营负责人第一次操盘公云心里痒痒,总是提需求但总被我拒绝。他想开放注册并给新用户大量赠额,而我跟他聊运营数据,让他同意赠送小用户并不能带来多大收益。他说在主机和网络性能测试没友好,我跟他说明权威测试和意义,让他相信友性能比他好就是作弊或者烧钱。他想不同客户不同产品给不同折,我们研发人员半年内没这个排期;我们已经充分信任,我就直接告诉他我做不过来,给用户充值后赠送同样可以达到折果;给云资源做独立折我们要收开发费用,而且这不是强需求。(这些运营问题都是2015年,可能略老化) 案例3.客户被同集团云计算子公司服务欲哭无泪,找我们接盘时提了一大堆需求,我同样是拒比接多。客户问能利旧设备么,我认为利旧设备配置都太高啦,还不如租我们廉价服务
红****2 2018-07-10
故障自愈机人,保你安心好睡眠
例如: 2015年6月某公司云服务香港IDC节点电力故障崩溃12小时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,服务中断小时级别 2017年1月某业务天津机房故障,数小时无提供服务 2017年6月某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业务可用性并且会给公司带来直接或间接损失。直接损失包括访问量丢失、业收入下降、用户体验受损、打破服务等级协议(SLA)造成业赔付等,间接损失包括用户信任度下降、给竞品占领市场机会等。
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机学习对抗性攻击报告
这说明在白盒攻击模型中, 构建对抗性图像果非常好,全部不能正确识别。当验证模型和构造模型并不一致时, 大部分对抗性图像百分比也在10%-40%之间浮动,该结果证明了对抗数据在 不同算之间一定传递性。 表1 针对不同源机学习模型构造非定向对抗性攻击(单网络)在目 标模型攻击果。其中,ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152,GoogLeNet,Incept-v3 和VGG-16 是当下深度神经网络图像识别系统。 表1 针对不同源机学习模型构造非定向对抗性攻击(单网络)在目 标模型攻击果。其中,ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152,GoogLeNet,Incept-v3 和VGG-16 是当下深度神经网络图像识别系统。 然而,作者还使用了同样实验测试了定向性对抗性攻击在目标模型果。 结果表明定向类标记传递性差了很多,只小于等于4%对抗性图像在源、目标机 学习模型中都识别出相同定向标记。 基于此,作者提出了ensemble
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
云厂提供四类人力资源: 第一类是案咨询和项目规划,不要被免费通用售前蒙蔽了视野,出彩规划咨询重度依赖精英人力,既要是云产品专家又要是客户侧IT高手; 第二是平台侧研发运维,即使最标准CDN服务也要定制日志接调卡顿和回源比,销售铁三角必须最顺畅沟通最高先级; 第三是项目侧实施人力,云厂可以做盖机房到App适配工作,客户只想对接一个总包责任人; 第四是客户挖不来留不住“云厂母公司顶级技术高手”,他们想借云项目让高手做人力输出,但是……。 读者们不要觉得卖人日很低端,人力资源是难以垄断和模板化复制;只不能垄断行业,精英打工者才极大发挥空间。 4.架构和程变化分析 大型云用户在上云过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,为了避免技术泄密和保证通用性,我写比较简单。 硬件和系统管理——硬件是标准还是特配、产权是租是卖、内网代维还是自主设计、服务交钥匙还是黑盒服务——不同客户项目需求,导致硬件管理和监控不同于传统案也不同于其他云项目。 广域网联通案——云厂大都是互联网出身,他们拥DDOS资源和统一前端实践经验,还海量廉价质带宽。
w****t 2018-07-10
AIOps中四大金刚
干货概览 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations ),即智能运维,是将人工智能能力与运维相结合,通过机学习来提升运维率。 在传统自动化运维体系中,重复性运维工作人力成本和率问题得到了解决。但在复杂场景下故障处理、变更管理、容量管理、服务资源过程中,仍需要人来掌控决策过程,这阻碍了运维进一步提升。而AI入,使得机能够代替人来做出决策,从而让真正意义上实现完全自动化成为了可能。 在AIOps落地实施过程中,最关键因素还是人,即AIOps建设者们。 AIOps作为一个全新技术发展和应用向,并不是简单地说具备某一种技能或招募一两个大牛就可以完成,它需要不同角色、多个团队配合才可以达成。根据近几年来整个业界对AIOps理解和实践,AIOps参与角色划分也越来越清晰。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
服务层:从BFE量转发至内网服务过程,使用BFE提供GSLB动态负载均衡进行量调度。 依赖层:内网上下游业务之间量调度过程,使用百度名字服务(BNS)进行量调度。 对于单机房止损场景来说,DNS量调度时间较服务层、依赖层量调度生时间要慢很多,所以我们期望在发生某个业务局部单机房故障时,先进行服务层、依赖层调度。提升止损时性。 在单机房容灾能力、智能监控平台、量调度平台基础上,启动单机房故障自愈工作时机已经成熟。我们将会在下篇文章中详细介绍单机房故障自愈解决案,敬请期待! 单机房故障机人止损 单机房故障止损能力标准 单机房故障自愈常见问题 单机房故障自愈解决
3****3 2018-07-10
百度智能运维工程架构
相比较原单机房故障处理式,在感知、决策、执行三个面,L4级单机房故障自愈系统果显著: 1.感知面,智能异常检测算替代过去大量误报漏报阈值检测; 2.决策面,具备全局信息、自动决策组件替代了过去“老中医会诊”人工决策模式; 3.执行面,状态机等执行长程组件加入,让执行过程可定位、可复用。 目前L4级单机房故障自愈,已经覆盖百度大多数核心业务线,止损率可做到分钟级,最快秒级止损,较人工止损率提升60%-99%。 总结 随着AIOps逐渐走向成熟和产品化,必将越来越多运维场景被AIOps所变革,而我们,百度云智能运维团队,也希望秉承着这个向,为行业贡献更多创新理念、技术和产品,欢迎大家一起加入探讨。 最后,用一句话来总结下工程架构对于智能运维意义: 框架在手,AI我:智能时代,框架会越来越重要,从机学习框架TensorFlow到自动驾驶框架Apollo,概莫能外。
金****洲 2018-07-10
混乱集群遇见TA 从此岁月静好
Agent通过定期心跳式,与Master进行通信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳回包中获取Master期望本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对差异做相应修改,使二者保持一致,从而保证集群中所最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所运维需求,直接调用接。 结 语 为了防止大规模集群被破坏,为了保护集群世界安全,贯彻高和简单运维理念,这就是我们新一代基础设施管理擎HALO。 亲爱读者如果你看到这,恭喜你在意义事上花费不止1分钟。来都来了,不妨看个硬广再走~ 在全行业拥抱上云大背景下,如果您企业在各类云场景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们智能运维产品,其中除了重磅企业级运维平台NoahEE,更我们在智能运维领域实践和探索! 最后最后,如果本文能让你快乐1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
y****i 2018-07-11
做容最佳用户
进程创建就是申请内存、端等系统资源,但应用初始化仍然需要时间,所以容启动到服务可用仍然需要几秒甚至更久。容快速部署势在于CI/CD环境里,快速部署不只是说程序启动快慢,而是决策快、操作简单。 容是一个进程,本地文件系统是容最大短板。文件和设备所与者都是“用户/OS/虚拟机ID”这类长标识,不可能是“进程ID/容ID”这类临时状态。假设我在一个虚拟机上开了多个容分别读写多个文件夹,现在我重新启动这些容,新启动根本不知道自己“上辈子是哪个容”,该接管哪个文件夹。K8SStatefulSet已经在尝试将盘等资源绑定到一个Pod内,但这个功能还不够成熟,且需要外部存储系统支持,所以容使用本地文件存储仍然是一种冒险行为。 我们该导客户放弃本地文件存储习惯,本地只读写重启就失缓存和socket文件,让容用户将持久化文件都放到对象存储和数据库。这是个必然技术趋势,即使不用容用物理机,本地文件都是无被统一读取,集中存储在OSS和RDS数据,才能称之为数据资产。
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