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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
配额限流:针对产品线、用户、IP提供一定配额,当请数量超过配额,就会拒绝响应,并提示用户Quota超限。 2Web Server Web Server提供用户进行各类BNS变更接口,承担了BNS大部分写入流量,采用分布多地域部署,可以避免单实例、单机房故障对可用性造成影响。 3存储层 这里主要包含数据库和Cache层两个部分。 数据库:采用MySQL存储,采用主从集群部署、读写分离。 Cache层:是BNS统自研一个缓存模块,缓存了全量BNS统数据,采用多地域部署,它主要功能是降低数据库查询压力。 4客户端 BNS统主要包含两个客户端:查询客户端和健康检查客户端,我们分别用Naming Agent和Check Agent来代指两个。 客户端部署在所有机器上,并提供命令行工具和丰富SDK以及各类插件,便用户在各个场景使用。 Naming Agent:提供BNS查询功能,用户可以根据一个名字(服务组、服务单元、实例)就能得到详细服务息。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是统工程 需要真正开放安全护航
而现在普遍应用TLS/SSL 案 是基于非内存安全语言编写,容易被黑客利用内存安全漏洞攻击,而且未来也面临着被 量子计算机破解威胁。 而百度安全基于内存安全技术下一代可配置嵌入安全通协议栈MesaLink, 在语言层面提供内存安全保障,算法层面提供后量子密码对抗能力。这就使得网络传输 可以避免OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗量子密码学攻击,进一 步增强网络传输层安全。在MesaLink 保驾护航下,AI 有了内存安全 和抗量子破解双重保障,黑客很难再通过内存安全漏洞和量子计算机技术通过网络通 层攻击进入AI 统。 云端安全 云安全都快成了老生常谈话题。不过现在云端防护引擎存在着一定缺陷,比如 它们大多依赖请特征。一面,要适应千差万别后端应用,以及它们对协议处理 ,本身就很困难。另一面,面临一些新型攻击,防御引擎需要及时增添规则,较 为被动。最后,防护引擎只要看到符合特征,就会产生报警,并不知道黑客是否 真攻击成功了,所以误报率比较高。 自从Gartner 提出自适应安全架构之后,得到了业界一致认可。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
如何解决 为了解决这个简单难题,我们设计了如图3所示百度集群控制统(Cluster Control System,简称CCS统),通过分离控制息与执行息建立了两级数据模型,结合命令执行及机房部署特点建立了四级传输模型,通过三级守护建立了稳定执行代理,在大规模服务器集群上解决了“命令三要素”问题。 图3百度集群控制统架构 截至目前,CCS统已经部署在全百度所有机房中,用户可以便在任意一台机器上进行秒级命令下发和结果收集,日均承载数亿次来自各产品接口调用。关于数据模型、传输模型、执行代理这“分布命令三要素”设计及应用,我们将在下一篇文章中详细介绍。
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维春天
【解决案】 基于容量动态均衡 在流量调度时,对于容量不准确存在风险,我们划分两条容量警戒线。 安全位线:流量处于在安全线以下则风险较小,可以一步进行切换。 位上限:该位线表明服务最大承载能力,一旦流量超过故障位线,很大概率会导致容量过载。 如果安全位线提供容量不足以满足止损,那我们期望使用上两条中间容量buffer,同时流量调度过程中进行分步试探,避免一次性调度压垮服务。 基于快速熔断过载保护 在流量调度时,建立快速熔断机制作为防止服务过载最后屏障。一旦出现过载风险,则快速停止流量调度,降低次生故障发生概率。 基于降级功能过载保护 在流量调度前,如果已经出现对应机房容量过载况,则动态动对应机房降级功能,实现故障恢复。 2业务线止损策略需差异大 【问题描述】 我们实现了基础单机房故障流量调度止损算法,但在部分业务线中仍存在较大差异,比如: 分步动态调度需:业务存在充Cache况,过程中服务能力降低,需要控制切换速度。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
背景介绍 本章我们介绍词向量表征,也称为word embedding。词向量是自然语言处理中常见一个操作,是搜索引擎、广告统、推荐统等互网服务背后常见基础技术。 在这些互网服务里,我们经常要比较两个词或者两段文本之间相关性。为了做这样比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理。最自然恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种里,每个词被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里每个词,除了这个词对应维度上值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互网广告统里,如果用户输入query是“母亲节”,而有一个广告关键词是“康乃馨”。虽然按照常理,我们知道这两个词之间是有——母亲节通常应该送给母亲一束康乃馨;但是这两个词对应one-hot vectors之间距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,都认为这两个词毫无相关性。
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