关于 网络网赌系统维护审核被黑钱不给提款有什么解决方法?qq9306 的搜索结果,共1678
1****2 2018-07-09
百度安全:AI 是工程 需要真正开放的安全
而现在普遍应用的TLS/SSL 案 是基于非内存安全语言编写,容易客利用内存安全漏洞攻击,而且未来也面临着 量子计算机破的威胁。 而百度安全基于内存安全技术的下一代可配置嵌入式安全通信协议栈MesaLink, 在语言层面供内存安全保障,算层面供后量子密码对抗能力。这就使得传输 可以避免OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗量子密码学攻击,进一 步增强传输层的安全。在MesaLink 的保驾航下,AI 的通信了内存安全 和抗量子破的双重保障,客很难再通过内存安全漏洞和量子计算机技术通过通 信层攻击进入AI 。 云端的安全 云安全都快成了老生常谈的话题。过现在的云端防引擎存在着一定缺陷,比如 它们大多依赖请求特征。一面,要适应千差万别的后端应用,以及它们对协议的处理 式,本身就很困难。另一面,面临一些新型攻击,防御引擎需要及时增添规则,较 为动。最后,防引擎只要看到符合特征的请求,就会产生报警,并知道客是否 真的攻击成功了,所以误报率比较高。 自从Gartner 出自适应安全架构之后,得到了业界的一致认可。
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,然后重新连也示联失败,后来时候能连上,但是过几分钟又掉线了,情况,能,这像是百度做的东西吗,别说我的问题,我其他包括空气净化器手机智能台灯等都没问题,快点吧,太失望了
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,无论你怎勤学苦练都打过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多,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。 我们运能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注问题; C.擅长和服务的调试; 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.接近免; C.、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。从技术上来说,各大云计算运营商对通用的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
在业务规模发展到一定程度后,运工作还停留在早期人工或脚本式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 在实际的运中,还更多的因素需要考虑,例如机器是否会分配同部门(资源的隔离)?权限又该如何控制?随着规模变大,人力成本等管理成本上升,然而效率低下、可用性升反降等等都是非常可能出现的问题。百度对于这个问题出的答案是,必须先要资源组织管理问题。简单的说,服务管理要的最心问题就是如何对资源进行效组织管理与定位: 图2 规模带来的问题 在服务管理这个地基打好后,我们再来回顾下上面的例子。这个例子中,地图研发的同学就可以在运平台中选中导航的模块进行升级,运平台会通过服务管理来定位此次升级操作需要影响的机器并进行批量的操作。NoahEE中的所,都以服务管理为基础来进行运操作,例如在监控中,我们可以对导航模块(而是单台机器进行操作)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的组织,极大的简化了运操作,升了运效率。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联公司运人员的心头之痛。在传的运式中,由于故障感知判断、流量调度策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速度,同时人的可靠性也可能导致问题扩大。 为了这类问题,我们针对百度内外部环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外运营商链路监测、内链路质量监测与业务指标监控构建了全位故障发现能力,基于百度一前端(BFE)与百度名字服务(BNS)实现了智能流量调度与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调度自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联公司披露的故障事件,单机房故障层出穷。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层服务托管平台的底层工具链,为PaaS平台供稳定的底层部署服务。 通用场景 在百度内部,通用的部署需要适用于以下场景: 各业务线拥各自的包规范,语言、框架一,部署策略一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业务的多地域部署; 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的。 服务架构 整个由命令行工具、web服务、中转服务及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。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。涉及大包及环境的部署会进行中转下载。 案 各业务线拥各自的包规范,语言、框架一,部署策略一致 为避免杂乱无章又规范的服务代码及配置文件的目录结构,Archer规定了一套既灵活又完整的包规范。
3****3 2018-07-10
百度智能运工程架构
经过这多年的建设,整个运行业已经非常成熟,而我们所支撑业务规模仍在断增长,越来越多的运场景和问题无用传,而运效率也难以继续支撑业务规模的快速扩张,所以我们更加关注怎放运自身的效率,以及(人工、自动化)所了的问题。 这就好比从马车到汽车是为了升运输效率,而到汽车已经接近饱和的时候,我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开车这项体力劳动中放出来,仅可以增加运行效率,同时也可以减少交通事故率,这也是我们对智能运的诉求。 发展:AIOps,从理念到落地 2016年Gartner报告中出了AIOps概念,也就是Algorithmic IT Operations;基于算的IT运,主要指用大数据、机器学习驱动自动化、服务台、监控这些场景下的能力升。 我们从2014年开始做智能运面的探索,最开始也是集中在监控指标分析、报警分析、故障根因分析、性能和成本分析这些面,到2016年我们已经完成将AI应用于完整的运平台研发的论证。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
背景介绍 在技术断发展和电子商务规模断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。为了这个难题,个性化推荐(Recommender System)应运而生。 个性化推荐是信息过滤(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个性化推荐通过分析、挖掘用户行为,发现用户的个性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的信息或商品推荐用户。与搜索引擎同,个性化推荐需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动供满足用户兴趣和需求的信息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens[1]一般认为是个性化推荐成为一个相对独立的研究向的标志。该首次出了基于协同过滤来完成推荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤推荐引领了个性化推荐十几年的发展向。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
干货概览 AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations ),即智能运,是将人工智能的能力与运相结合,通过机器学习的升运效率。 在传的自动化运中,重复性运工作的人力成本和效率问题得到了。但在复杂场景下的故障处理、变更管理、容量管理、服务资源过程中,仍需要人来掌控策的过程,这阻碍了运效率的进一步升。而AI的引入,使得机器能够代替人来做出策,从而让真正意义上的实现完全自动化成为了可能。 在AIOps的落地实施过程中,最关键的因素还是人,即AIOps的建设者们。 AIOps作为一个全新的技术发展和应用向,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的,它需要同角色、多个团队的配合才可以达成。根据近几年来整个业界对AIOps的理和实践,AIOps参与角色的划分也越来越清晰。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体
前文是说注册阶段的务承诺,到使用过程中云平台又会各种奇怪的“资格认证”“功能”等问题。云平台要规避自注册客户的政策规问题和恶意欠费问题,但这和大客户?供应商用“认证”“”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,爱就滚”。这类甲的身份资料是公开的,也会恶意赖账,这时应该由乙主动记录合规信息,后台透明完成功能开通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,以前CEO创建的账户让员工继续使用。某天CEO老婆打了一顿,因为他的购记录“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,霸王注册条下的务风险确实存在。 一个企业服务的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的账户。
b****z 2018-07-11
智能运基础-运知识库之ETL
干货概览 在百度智能化运的持续演进过程中,我们在逐步建设以智能运机器人为心的运能力,将其应用于故障自愈、根因定位、智能变更等运场景中。而建设以智能运机器人为心的运能力,最基础的工作是要先建立运的世界观(环境模型),以机器人的视角来理世界、感知状态、获取环境变化等。 在传模式中,运数据分散在同的中,这些运数据存在几个问题:访问一致;数据术语、概念、模型一致;间没数据关联。 这些问题使得我们日常的运工作,经常需要理、处理各种同的数据,导致运成本高,效率难以升。因此希望建立运知识库一运工作中的语言,对运工作中的对象进行一建模,收集并转录日常运工作的资源与操作,为日常运工作供一种『书同文,车同轨,行同伦』的基础。(PS:借鉴自秦始皇) 本文主要介绍百度云Noah智能运产品,在构建运知识库过程中的思考。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分(如奇异值分,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传很多问题: 由于很多词没出现,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效果; 矩阵非常大,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,...),然这些频繁出现的词也会影响矩阵分的效果。 基于神经的模型需要计算和存储一个在全语料上计产生的大表,而是通过学习语义信息得到词向量,因此能很好地以上问题。在本章里,我们将展示基于神经训练词向量的细节,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t-SNE[4]画出词语特征在二上的投影(如下图所示)。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
这些信息会我们策模块进行分析和取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步怎走才是安全的。控制模块会让车向前行,感知模块获得新的信息,停循环,应对更新的环境状态,实现整体良性的循环。 心:感知用来做? 感知的输入跟环境相关。只要符合条件,都可以列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细分任务,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,仅知道这是车,而且可以将其按大车、小车分类,因为大车和小车的开车一样。同的车,做出的策规划一样。你可以超小车,但无超大车。 我们需要一个很细的障碍物分类,这根据输入的同划分,点云分类和障碍物中的分类。著名例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物信息,这样利于我们做后续策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它会会超车、插入车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运用障碍物,也对场景的分析,我们点云也用到这个。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
Naming Agent与Cache层的数据交互,采用推拉结合的式,Naming Agent主动拉取数据和Cache模块推送变更数据,同时Naming Agent客户端会将查询过的数据置于本地缓存中,以此降低Cache层的查询压力。 Check Agent:供BNS实例的健康检查功能,用户通过在Web页面对每一个实例配置健康检查的式,机器上的Check Agent会主动探测所实例的运行状况,并将健康检查的结果上报Cache层,同时更新数据库内容。 总结 BNS满足服务间交互中常见的的资源定位、IP白名单等需求,也可以用于机器列表查询,使用场景包括机器列表查询、服务定位、白名单、数据库智能授权等,了程序“我是谁?我从哪里来?该往哪里去?”的问题。 今天我们一起聊了百度云Noah智能运产品中的BNS,目前还在持续迭代和优化中,若您想进一步了BNS问题,欢迎大家积极留言。
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