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雾****士 2018-07-09
如何添加新
// namespace apollo 二、添加新控配置息 按照下面步骤在文件control_config中添加新控配置息: 1、根据算要求为新控器配置和参数定义proto。
p****d 2018-07-11
单机房故障愈--运维春天
基于内网监控、基础监控、业务监控提供故障号;触发内网止损决策器进行止损决策;执行流量调度、主备切换、弹性降级等止损操作。 单机房故障常见问题和解决案 传统流量调度动止损案存在如下问题: 1容量风险控能力不足 【问题描述】 传统流量调度模式有两种:固定比例模式与容量保护模式。 固定比例模式:按照预先设定固定预案,一个机房故障,该机房流量按照预先设定比例分配到其他机房。很可能某个机房容量或剩余机房总容量不足,切流量后导致多个机房发生故障。 容量保护模式:针对固定比例模式存在容量风险问题,改进流量调度式为执行前判断容量是否充足,容量充足则进行流量调度,否则不进行调度并通知人工介入处理。但此种案面对问题是: 1.容量仍有buffer可以进行部分止损。期望能够在不超过容量保护情况下进行尽可能调度,减少对用户影响。 2.即使按照容量进行调度,服务过载仍可能发生,容量数据本身存在一定误差,流量成分变化以及变更等导致容量退化,都可能导致原先容量无完全可
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在用神经网络求词向量之前,传统做是统计一个词语共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现词数,|V||V|为词汇表大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到UU即视为所有词词向量: X=USVTX=USVT 但这样传统做有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现词也会影响矩阵分解效果。 基于神经网络模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。
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