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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)
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); 需要手动去掉停用词(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,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画词语特征在二维的投影(如下图所示)。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
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,移动互联兴起,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。这时问题现了,我们需要千万名工程师吗,我们有这么多工程师吗?
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