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l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运职位展望
云计算的时代正在来临,运的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个能自己做主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你勤学苦练都打过坦克手的;铁达尼号的乘客无论多有钱,总是免了泡进海水里的。 首先,我作为一个运为何唱衰运这个职业。 我们运靠什能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注络问题; C.擅长系统和服务的调试; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看云计算能企业带来的好处。 A.硬件完全免; B.络接近免; C.系统、服务接近免; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要做的比运人员更好,好到“用关心”的地步。从技术来说,各大云计算运营商对用的Web、RDBMS、存储 服务都是可以做到很好的。运人员中一多半都是站运,这些运受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个运行业,以及因此衍生的培训、管理、硬件销售、IDC工作。
流****水 2018-07-11
度云企业级运平台——NoahEE
资产管理 在机房里,各种各样的服务器、络设备和安全设备7x24小时的运转,为我们的业务提供了硬件保障,是企业的重要资产。各种设备的物理损坏、升级、新增、搬迁等等都在考验着机房运人员的能力。这些资产并记录信息,是个很重要的问题,搞得好,这些资产可能变成运人员的“包袱”,越多越头疼。 对这些设备的运操作,常都涉及少的物理操作,比如说更换损坏的硬盘,增加内存条等等。这里涉及到几个要解决的问题: 故障如何及时发现?发现后由谁来进行修复? 物理操作样反应到系统里? 同角色(职责)的运人员之间如何协同操作? 对于故障处理与修复,NoahEE过故障自动发现与工单流程解决了面的问题。系统自动探测故障放入故障池,并建立故障工单,由相应的人员进行操作。另外,NoahEE提供了同的工单流程覆盖了日常机房运中的操作,从设备采购入库、架、机架变更,直到设备下架、库全生命周期覆盖,做到所有运操作记录可追溯。有了资产管理,运人员可以在服务器完成入库、架工单后即可在服务管理中看到该服务器并进行管理,无须任何其他操作。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那精彩--还原真实的猎头
如果甲要找精英猎头,先要确认该岗位是否值得去找专业人才服务;当甲觉得能付十万块钱的佣金是值得的,好甲就能找到好供应商;如果招聘把几千块佣金当做传家宝贝,猎头花这个钱还面试者报销打车费。 部分.影视剧中对猎头的梦之误解 编剧们写的“白领剧”是观众展示一场“高端职场环境”的梦,“白领梦”并比“皇帝梦”“武侠梦”更真实,因为这个“高端职场环境”从来就没存在过。我看那些影视剧中对猎头的刻画过于夸张,按照那种法做猎头就别想挣钱了。 一点,猎头会深度参与面试,甲人事部会让“外人”参与面试决策;猎头的核心利益是成单拿佣金,在甲面前也是外人。敬业的猎头会全程跟踪面试者的反馈,老练的猎头能从HR手里拿到真实面试结果,但猎头现在甲公室和甲一起面试候选人。 二点,候选人会懒得接触猎头,需要猎头候选人端茶端尿陪床吊。候选人懒得和猎头聊很可能是因为这个职位太挫没吸引力,少部分是自己有内线用走外部渠。如果招聘要定向挖某人,老板亲自马比猎头约见面有诚意多了。 点,任何供应商能公开干涉甲内务。
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i个词和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,度太高(常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),然这些频繁现的词也会影响矩阵分解的效果。 基于神经络的模型需要计算和存储一个在全语料统计产生的大表,而是过学习语义信息得到词向量,因此能很好地解决以问题。在本章里,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]画词语特征在二的投影(如下图所示)。
1****9 2018-07-11
【强势击】二期百度大脑体验师来袭
4月25日,百度大脑开放日二期正式开启 与一期有所同,二期百度大脑开放日,介绍了多种用 AI新 能力;除此之外,还推了两个新的定制训练平台-帮助开发者更简单高效地训练满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开发者,还是AI初体验者,加入“百度大脑新品体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起推动百度大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选“最佳”的内容和开发者,发布获奖公告、颁发百度大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品改进建议或者您对百度大脑AI的新需求:描述清晰、字数限 使用技巧 攻略:接入流程清晰具体、可读性可参考性强,少于500字 有价值有意思的案例:场景、应用价值明确、图文结合,少于500字 【参与式】 在百度AI社区“经验交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障诱因众多可避免 单机房故障诱因众多,详细复盘若干单机房故障发现故障诱因大致可以分为四类: 基础设施故障:物理机房故障、络链路拥塞、流量转发基础设施故障等 程序缺陷:程序隐藏bug、程序性能严重退化等 变更故障:测试充分的程序、配置、数据变更,人工临时介入的误操作等 依赖服务故障:服务故障例如用的认证服务、支付服务、存储服务、计算服务故障等 单机房故障止损可靠性与效率急需提升 人工处理场景下,运人员常选择7*24小时值班,接收大量的报警,随时准备在紧急情况下进行响应、决策、操作一系列故障止损动作,尽量挽回服务损失,降低故障影响。 但述解决案会面临如下问题: 响应可能够迅速:例如夜间报警 决策可能够精确:例如新手OP经验欠缺,误决策 操作可能现失误:例如止损命令错误输入 “机器人”处理场景下,单机房故障自愈程序可独立完成故障感知、决策、执行的完整故障处理过程,并及时向运人员同步故障处理状态。运人员的职责由处理转向管理,最终运人员在低压力值班中保证服务稳定运行。
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