关于 深圳会所哪里有(81604940微信)大学生上门辅导 的搜索结果,共1540
h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 服务的些,不同的游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游些,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,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源息的一个映射关系。
j****2 2018-07-10
百度脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
1月16日,百度脑在召开“在端思考”百度脑AI硬件平台及产品发布,发布13项端侧新品,备受行业关注。在现场,喻友平介绍到,目前已4款新品正式架AI市场。 在AI能力广度、速度、精度不断提升的基础下,百度脑充分利用自己在AI领域内的成功经验不断雕琢着自身的核心技术,开始在产业界呈现“乘法效应”展现出产业智能化“头雁”的速度。 AI落地的乘法效应 AI技术的发展,最终还是要落实到我们的活中。在我们触手可及的各个角落中都百度脑加持的智能产品。首期开放日着重介绍了近期开发者询问较多的市政、物流、教育三个领域的落地案例。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
人不仅要住房子还可以盖房子,不仅逛超市也开菜市场。 政府和型国企不仅能采购云计算,早晚也走向发展云计算的路。 本文不谈任何技术细节和商业情怀,而是从政企的角度说明什么是云计算。 本文包含如下内容。 从时代背景来看什么是云计算,云计算为什么兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以服务全球的行业。 做云计算要满足些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商些特点。 云计算不是万能药,它无法解决些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的息技术革命,我国借助这次技术革命的好机,已经追乃至领跑此次技术革命。 互联网技术刻的改变着我们的活,其行业态也在逐步分化扩,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员术背景。 世纪90年代,户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的活,国内从业人员约为十万人,可以分为软件和硬件两类工程师。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
第一部分.前言 无论是百科词条还是热播影视剧,猎头高端档次的形象都入人心。我能理解新人初见猎头的兴奋,但实际猎场没那么精彩,面对这种过高的期望,猎头朋友们是很尴尬的,就好像每个IT工程师的都能下载Q币一样尴尬。 本文的定调并不是批判猎头行业,对水货猎头的调侃才能让敬业猎头意更好,让应聘者更少花精力在无效应付,让招聘方知道资猎头贵在。 第二部分.真实的低端猎头市场 部分猎头公司的公开介绍就是几句无法查证的套话,其老板一般都是资猎头跳槽单干,和老客户保持着半面之交的关系。猎头公司找客户并不难,因为都是无保底合同,半面之交的关系也够用了。 部分新手猎头顾问,不管他们入职时的理想多远,打了半年电话以后梦想都变成跳槽去甲方那做普通人事职员。他们即不了解面试者也不了解用人单位,为一个候选人花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是百分之一。他们并不在意应聘者和面试官的时间是否被浪费,挺高的猎头工作,被这帮庸人做成了炸鱼游戏。高端猎头拿到简历就开始调查研究了,而这类猎头等二面以后才能记住面试者的名字。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
假设我想让一个娱乐APP科技范,我根本不用招开发也不用雇人后台分拣,我只要弹窗提示让用户必须笑一笑歪歪嘴,然后随机回复用户长得像范冰冰还是范伟--琪,用户就认为APP很智能了。前几天那个巨硬的陪聊AI在求骂蹭热度,我不那条博是AI发的。 用AI做coding是可能性的,编程本来就是人类语言转换为机器语言的翻译,但时日尚早,云计算+SDK+IDE从更简单更高效的层面做编程简化了。但现在说在用AI做AIOPS的,实际是只展示不决策,无知者无畏的也没试验环境。 现在成熟的AI应用就是少数几类场景,比如:语音识别、图片识别、无人驾驶、行为预估(如金融风控)。但我们怎么证明这些AI应用是机器习还是,毕竟用习做融资/吹牛逼更高啊。 习的惊艳之处在于解决了很多问题,但它对数据量的需求像打着吊瓶跑马拉松,几个场景提前储备了那么多数据?这两天的热新闻是 AlphaGo Zero 自棋谱解决了数据问题,但用单纯的围棋来推理复杂的世界,这个类比糟糕透了。 AI技术配得世人给它的盛名和期待,但AI技术不是用来嚼舌根编新闻的。
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