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好****生 2020-08-28
小度提示:网络好像断开了!
从六月开始就突然连上了,然后重新连也失败,后来时候能连上,但是过几分钟又掉线了,情况,能,这像是百度做东西吗,别说我问题,我其他包括空气净化器手机智能灯等都没问题,快点吧,太失望了
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用账户体系
前文是说注册阶段务承诺,到使用过程中云又会各种奇怪“资格认证”“功能审核”等问题。云要规避自注册客户政策规问题和恶意欠费问题,但这和大客户关系?供应商用“认证”“审核”这类词跟甲说话就是态度端正,这又是一句“客户你好,你要服从管理,爱审审,审就滚”。这类甲身份资料是公开,也会恶意赖账,这时应该由乙主动记录合规,后透明完成功能开通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,以前CEO创建账户让员工继续使用。某天CEO被老婆打了一顿,因为他购记录“丽丽”订花和开房;或者警约谈该倒霉蛋,警告他要用盘传播非视频;也可能CEO打开聊天工具,发现自己很多幼稚鸡汤文投资商。要误会是人要整这个CEO,SSO单点登录多项服务,同事用混了账户也正常。 如果客户放弃使用某云之后,原账户注销滚动欠费几千万怎办?云巨头们都是横向一体化经营,搞好会和客户竞争,霸王注册条务风险确实存在。 一个企业服务账户应该由客户注册,而是供应商主动供,像IDC和CDN就会主动客户供查带宽账户。
追****圣 2018-07-11
书记省长讲清楚云计算
客户数据放在云就像资金放在银行一样,银行可以根据储户流水评估用,央行可以对货币进行宏观调控,云一样可以对用户进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。 综上所述,云计算就是将分散在各个公司技术资源汇聚到一个大,其兴起始于需求扩大而人力短缺,其未来发展趋势是通过规模经营和数据共享,成为新型化社会技术基石。 云计算如何带动地经济 云计算落地是要自建数据中心机房,我们一般称之为云基地,云基地在经济利益和社会影响上和传统工厂并相同。云基地通俗易懂展现形式就是开启数十万个高速运转电脑铁皮箱,但这些电脑用接显器也用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上就能对外服务。云基地和数字地产完全相同,数字地产只装修好房子,云基地关注用这些房子做。 云基地是无烟工业,并需要雇佣大量人口,对直接促进就业帮助大;但云计算没实体矿产投入和物品产,只需要大量电力启动电脑也会产生大量污染。 云基地像电视号塔一样,通过产生和扩散数据对客户供服务,这些传输没物流成本,光速直达全球每个角落。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个格,每一个对应一个值,每一个格都一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可格做结果预测;后处理,是由于预测准,对障碍物判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包取,是据朝向补全障碍物形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行匹配,得新障碍物列表。并且输下一帧以速度怎样行驶,得列表。 视觉感知。Apollo 之前版本视觉感知数据,主要是红绿灯数据。已发布0 同时开放红绿灯检测和识别算,可以作为视觉感知典型代表。 红绿灯识别。是根据当前车位置查找高精地图,判断前是否红绿灯。如果,高精地图会返回红绿灯物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响灯。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈案概述 百度AIOps框架中,单机房故障自愈案构建在运维知识库、运维开发框架、运维策略框架三个核心能力之上。具体过程为自愈程序搜集分散运维对象状态数据,自动感知异常后进行策,得基于动态编排规划止损操作,并通过标准化运维操作接口执行。该案策略和架构耦,并且托管到高可用自动化运维之上,实现了业务在任意单个机房故障情况下皆可自愈效果。 截至目前该案已覆盖百度大多数核心产品,止损效率较人工处理60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章中我们会继续介绍单机房故障自愈更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力建设 在容灾能力建设中哪些常见问题? 如何证明服务已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损 人工止损时如何感知服务故障? 人工止损时如何收集故障? 人工止损时如何进行流量调度? 单机房故障机器人止损 如何设计单机房故障自愈整体案? 如何降低流量调度风险? 如何应对同业务流量调度策略和差异?
流****水 2018-07-11
度云企业运维——NoahEE
在业务规模发展到一定程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本式执行阶段时,这样差异非常频繁发生。 在实际运维中,还更多因素需要考虑,例如机器是否会分配同部门(资源隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,人力成本等管理成本上,然而效率低下、可用性反降等等都是非常可能问题。百度对于这个问题答案是,必须先要资源组织管理问题。简单说,服务管理要最核心问题就是如何对资源进行效组织管理与定位: 图2 规模带来问题 在服务管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面例子。这个例子中,地图研发同学就可以在运维中选中导航模块进行,运维会通过服务管理来定位此次操作需要影响机器并进行批量操作。NoahEE中运维系统,都以服务管理为基础来进行运维操作,例如在监控系统中,我们可以对导航模块(而是单机器进行操作)添加一些指标采集任务,并在一定条件达成时报警。服务管理通过对资源合理组织,极大简化了运维操作,了运维效率。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
该系统首次了基于协同过滤来完成推荐任务思想,此后,基于该模型协同过滤推荐引领了个性化推荐系统十几年发展向。 传统个性化推荐系统主要: 协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation):该是应用最广泛技术之一,需要收集和分析用户历史行为、活动和偏好。它通常可以分为两个子类:基于用户 (User-Based)推荐[1] 和基于物品(Item-Based)推荐[2]。该一个关键优势是它依赖于机器去分析物品内容特征,因此它无需理物品本身也能够准确地推荐诸如电影之类复杂物品;缺点是对于没任何行为新用户存在冷启动问题,同时也存在用户与商品之间交互数据够多造成稀疏问题。值得一是,社交[3]或地理位置等上下文都可以结合到协同过滤中去。 基于内容过滤推荐[4](Content-based Filtering Recommendation):该利用商品内容描述,抽象意义特征,通过计算用户兴趣和商品描述之间相似度,来用户做推荐。
w****t 2018-07-10
AIOps中四大金刚
干货概览 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations ),即智能运维,是将人工智能能力与运维相结合,通过机器学习运维效率。 在传统自动化运维体系中,重复性运维工作人力成本和效率问题得到了。但在复杂场景下故障处理、变更管理、容量管理、服务资源过程中,仍需要人来掌控过程,这阻碍了运维效率进一步。而AI引入,使得机器能够代替人来做策,从而让真正意义上实现完全自动化成为了可能。 在AIOps落地实施过程中,最关键因素还是人,即AIOps建设者们。 AIOps作为一个全新技术发展和应用向,并是简单地说具备某一种技能或招募一两个大牛就可以完成,它需要同角色、多个团队配合才可以达成。根据近几年来整个业界对AIOps和实践,AIOps参与角色划分也越来越清晰。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层服务托管底层工具链,为PaaS供稳定底层部署服务。 通用场景 在百度内部,通用部署系统需要适用于以下场景: 各业务线拥各自包规范,语言、框架统一,部署策略一致; 支持分发布,及时拦截部署引入线上故障; 业务多地域部署; 多种环境及大包部署; 高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大家介绍百度持续部署是如何实现。 服务架构 整个系统由命令行工具、web服务、中转服务及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所)。用户通过命令行工具触发一次变更,在web端进行参数析及任务分发,对应执行机器agent通过心跳获取任务后,调用部署插件执行实际任务。涉及大包及环境部署会进行中转下载。 案 各业务线拥各自包规范,语言、框架统一,部署策略一致 为避免杂乱无章又规范服务代码及配置文件目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整包规范。
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是系统工程 需要真正开放安全护航
这一隔离但影响了安全互 通,也造成了诸多限制,引发了新安全问题,比如Android App Store 允许开发 者更换签名证书,如果开发者私钥被偷窃,他只能继续使用这一私钥,眼睁睁看着偷得 私钥黑客发布冒名顶替恶意App。应用开发者其实早就意识到了签名束缚之痛,只是目前应用较为广泛签名证书更换手段(用户安装新证书签名新版本应用,安 卓5.0 以上可以自动等),要用户体验极差,要存在降攻击等风险。 为这个问题,百度安全开源了OASP 应用签名安全案——一种更安全、灵 活密钥证书管理案。它首创了应用状态在线查询机制,是一种生态联防、去中心化安全案:开发者能及时供应用状态;安全厂商能大规模扫描监控签名生成,并在端上结合判断App 是否恶意;应用商店可以收纳开发者 应用,并定期下架问题App;设备厂商则能通过OASP 签名机制进行额外安全校验。 传输层面安全 终端设备和云端服务通过程中,传输通道安全性至关重要,一旦被黑客恶意 劫持,设备和云端服务器数据也就都处在风险中。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
语音向:语音面推了语音识别极速版,首次对外开放搭载国际领先注意力(attention)模型语音能力,拥更快响应速度,相对识别准确度15%,为开发者带来更极致识别体验。此外,语音识别预置语义析全新,预置场景由35个为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义析效果全面。另外,还预告了即将推新产品,包括语音识别自训练、远场语音开发套件和语音离线合成等产品。 视觉向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都重磅。比如卡证OCR新增了户口本、生医学证明、港澳通行证和湾通行证四类新能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈生地、生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格证等识别能力。目前,百度大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。
1****6 2018-07-10
情感分析
这些改进虽然各同,但是它们宏观描述却与简单循环神经一样(如图2所),即隐状态依据当前输入及前一时刻隐状态来改变,断地循环这一过程直至输入处理完毕: ht=Recrurent(xt,ht−1)ht=Recrurent(xt,ht−1) 其中,RecrurentRecrurent可以表简单循环神经、GRU或LSTM。 栈式双向LSTM(Stacked Bidirectional LSTM) 对于正常顺序循环神经,htht包含了tt时刻之前输入,也就是上文。同样,为了得到下文,我们可以使用反向(将输入逆序处理)循环神经。结合构建深层循环神经(深层神经往往能得到更抽象和高特征表),我们可以通过构建更加强基于LSTM栈式双向循环神经[9],来对时序数据进行建模。
小****园 2018-07-10
让PB云存储再神秘
Filehandle,描述文件实际在存储系统中位置,这可能是物理或逻辑位置,这个一般暴露客户。 Mimetype或者其他自定义文件标识,这是个扩展位,便大存储顺路做简单数据处理。 Last Modified time其实是文件createtime或meta修改时间,对象存储所文件都没修改,只同名新文件。 供Owner,访问域名已经标识了多租户Owner,开发者自己用户颁发token过程中就完成了对应用Owner标识。 常规文件系统也供了这些(hash值除外),但文件系统在亿万文件管理是太缓慢了,而且很多程序员并熟悉如何调用这些,哪怕只几万个文件,他们也更习惯把这些存在数据表里。现在一个便调用API接口,这比自己维护数据表成本更低了。 3、PB数据业务场景 上文阐述清楚PB存储必须用对象存储这种接口式,场景会产生PB数据?即使我们现在只10GB数据,我们也要做好成为PB用户规划。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
基于神经模型需要计算和存储一个在全语料上统计产生大表,而是通过学习语义得到词向量,因此能很好地以上问题。在本章里,我们将展基于神经训练词向量细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。 效果展 本章中,当词向量训练好后,我们可以用数据可视化算t-SNE[4]画词语特征在二维上投影(如下图所)。从图中可以看,语义相关词语(如a, the, these; big, huge)在投影上距离很近,语意无关词(如say, business; decision, japan)在投影上距离很远。 图1. 词向量二维投影 另一面,我们知道两个向量余弦值在[−1,1][−1,1]区间内:两个完全相同向量余弦值为1, 两个相互垂直向量之间余弦值为0,两个向完全相反向量余弦值为-1,即相关性和余弦值大小成正比。
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