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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? 服务的游有些,不同的游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游有些,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。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
神经络求词向量之前,传统做法是统计一个词语的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停词(如although, a,...),不然这些频繁现的词也会影响矩阵分解的效果。 基于神经络的模型不需要计算和存储一个在全语料统计产生的大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以问题。在本章,我们将展示基于神经络训练词向量的细节,以及如何PaddlePaddle训练一个词向量模型。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
文章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应模型——总结——参考文献 本教程源代码目录在book/recommender_system,初次使请您参考Book文档使说明。 背景介绍 在络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是息超载问题。为了解决这个难题,个性化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个性化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个性化推荐系统通过分析、挖掘户行为,发现户的个性化需求与趣特点,将户可能感趣的息或商品推荐给户。与搜索引擎不同,个性化推荐系统不需要户准确地描述自己的需求,而是根据户的历史行为进行建模,主动提供满足趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学推的GroupLens系统[1]一般被认为是个性化推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会起。 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,每类厂商有些特点。 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,互联引爆了全球的息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追乃至领跑此次技术革命。 互联技术深刻的改变着我们的生活,其行业生态也在逐步分化扩大,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,从业人员大都有很深的学术背景。 世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,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。 进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方式,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。 在最近的十年,移动互联起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功能层不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联化;未来十年,计算机技术将深刻影响工业生产领域。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机分析
但是从云资源的管理、调度、监控软件,到客户界面,API管理、账户和后台策略层面,越往走的软件质量还不如XXXX,此处省略一万五千字,客户自己揣摩吧。 厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍一样,脸疼了就把屁股凑过来,屁股疼了就捏捏脸,一般不会按住一只羊使劲薅羊毛,毕竟云报障也要负载均衡。但客户自己心要有秆秤,厂商究竟是偶尔发挥失常还是烂泥扶不墙,故障的性质对长久的服务品质很重要。 我列一下潜在的故障原因,些故障能忍,些故障不能忍,这些要云客户自己评估了。 技术原因 IaaS服务的核心主体功能(云主机、云硬盘、VPC),在没有特型要求前提下,是可以开源方案搭建。如果是云厂商连个开源平台标准模块都部署失败,那就该换厂商了;如果是偶发的BUG,那确实客户要自认倒霉,因为友商也会遇到同样问题。 现在容易问题的是云平台的运营维护和云厂商的自定义管理模块,客户就是缺合格运维才被逼的云平台,但云厂商自己也缺人;在软件BUG这一部分我已经吐槽过做云平台外延模块程序员的技能水平了。这些地方了问题该投诉投诉、该索赔索赔,逼着客户去招更敬业专业的工程师。
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