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****ac 2018-07-12
亿元算力 | 百度脑AI Studio重磅推出算力支持计划
4月23日在深度学习开发者峰会上,将放发一批算力邀请,用户如验证邀请,则会获赠GPU算力长,邀请好友入,同样可以获赠长,邀请越多,获赠越多! 与此同,AI Studio远程集模式也在一步扩容,增更多计算资源。该模式依然秉持模式,不限使用。 本页面也会开放邀请申请。用户填写基本息, 由运营人员核验后,如满足资格,则会直接赠予算力邀请,用于算力兑换。 使用方法如下: 1. 点击“立即申请”填写基本息,通过运营人员核验后,用户邮箱将收到运营人员发送算力邀请:一串32位数字。 如: 718b2a717583432c92a15cd714b996fa 2. 登录AI Studio,点击屏幕右上角个人中心 3. 在”个人中心”页面右侧点击”邀请验证” 4. 输入邀请并点击验证 5. 如验证成功,将提示”您新获得XX算力卡,当前算力卡总额为XX.X” 6. 您还有机会获得更多邀请,将邀请复制转发给同学/朋友,则有机会获得更多算力卡。 7. 查看算力卡使用明细。您可以在”算力卡明细”中看到每一笔算力卡收支情况。 8. 如何使用算力卡。
h****l 2018-07-09
数据代下隐私保护(二)
我们刚才例子来看,针对小明 这个单个用户,“购买偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公开数据说住在五道口 小明爱买电子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域购买偏好,就没有泄露用户隐私。如果一步讲,家都知道小明住在海淀区五道 口,那么是不是小明就爱买点此产品了呢?这种情况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小明一定爱买电子产品。 所以,从隐私保护角度来说,隐私是针对单个用户概念,公开体用户息不算 是隐私泄漏,但是如果能从数据中能准确推测出个体息,那么就算是隐私泄漏。 隐私保护方法 从代开始,关于隐私保护研究就开始了。随着数据不断地增长,人们对隐私越 来越重视。我们在讨论隐私保护候包括两种情况。 第一种是公司为了学术研究和数据交流开放用户数据,学术机构或者个人可以向数据库 发起查询请求,公司返回对应数据需要保证用户隐私。 第二种情况是公司作为服务提供商,为了提高服务质量,主动收集用户数据,这些在 客户端上收集数据也需要保证隐私性。
w****t 2018-07-10
AIOps中金刚
故障自愈机器人:针对单个业务场景行平台化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps平台研发和运行。 AIOps职责和技能变化 平台研发工程师负责运维平台及基础组件研发与建设。 在传统运维场景中,平台研发工程师负责平台、基础组件、类库和工具研发工作。在针对运维场景中,会覆盖运维相关服务管理、监控、变更、流量调度等相关平台。 这部分平台是运维基础,在AIOps代仍然需要依赖于这些平台建设。 同在AIOps场景中,数据成为了中心,运维各种状态息转换为数据,机器学习则作用在数据上行分析。在百度AIOps实践中,运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组成了完整智能运维平台,三平台建设和实施离不开数据、机器学习架构引入。这就要求平台研发工程师具备数据、机器学习平台架构师多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习平台、算法策略平台等一系列数据和机器学习平台架构能力。 运维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出单机房故障自愈解决方案,能够满足部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
用户要读取单条Metadata数据候也只有文件名一个筛选条件,没有任何复杂排序对比操作,这代表数据可以轻易分库分表,25000个读请求分到4个实例还有压力吗? 任何数据库都讨厌list操作,但存储计和用户需求都会表。结合对象存储list需求,我们可以做几个只读从库就可以查询99.9%准实数据,如果你怕从库数据同步慢还可以单独做个最热数据表,在最热表上合并一下0.1%新数据。当我们贴合场景去想,平台计list操作不要求实高精确数据啊,我给1000个文件晚计1分钟很重要吗?一个客户要下载自己2000万条fileinfo息,按5条息1k算,这2000万条 fileinfo息有4GB,就算云存储能精确0.1秒查完,客户有能力0.1秒下载完这些息吗? 如果你觉得元数据服务压力还是,那还可以让计系统、读写代理都对查询结果做缓存,或者将数据库挂在成熟Proxy背后做分库和调度。 我们数据库能低压力运行,就是设计充分理解适应了对象存储元数据这一简单需求。 3、灵活读写代理 读写代理是整个集保持松耦合高性能关键点,这也离不开对场景深度理解。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
间不稳会胁到程序健壮性和业务安全性,甚至部分程序崩溃稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是服务,它对远端钟源是盲目任;假设一个根NTP服务不稳定,所有服务器获得了错误间,虽然现在业务层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣情况,但业务混乱是不了。我们就说联机调试分布式日志,几个节点间有错可能日志就看不懂了。 NTPD服务做间调整会有效减少这类情形,它不是简单龟速调整间,而是有柔性间调整策略,让间线跃变和调整尽量少影响业务(详情见附录实验);也不会盲目任远端钟源,甚至固执拒绝同步间。NTPD服务相本机刻有可能不对,但不会忽快忽慢甚至停滞,NTPD通过多次收发包选择权稳定间源,算出双方间网络延迟,然后才会采钟同步。 五、误解根源和影响 因为NTPD不盲从其他间源,让老一辈IT人会留下NTPD不好用、不靠谱误会。2005年个人测试用虚拟机间经常走慢,到2010年虚拟机还要防范间停滞Bug。即使你用物理机投入生产,网络延迟仍然不确定,且要观测NTPD同步效果需要间。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
前言 很多朋友都问过我,开源技术究竟好在哪里,一个公司拥抱开源是不是分项,参与开源人是不是很酷技术牛。本文抛开虚浮情怀和热情,我们从商业和管理角度看一看软件开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期计算机没有版权概念,每一份代都是一份全人类都可以学习借鉴教学数据。 随着商业软件兴起,商业软件公司倾向于将代当做秘方保护,引入了版权概念。闭源软件实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨软件跨公司行交流,行业人才培养很慢; 一个软件只能在很小可控范围内迭代,软件步速度偏慢; 公司商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化交付物,交付质量只能靠商业誉保障; 商业软件总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断恶行。 在版权限制下感到压抑IT精英,自发推动开放源代交付方式,其中最出名是GNU计划。GNU计划重点是对抗IT技术认知垄断,更自由传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行
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
而现在普遍应用TLS/SSL 方案 是基于非内存安全语言编写,容易被黑客利用内存安全漏洞攻击,而且未来也面临着被 量子计算机破解胁。 而百度安全基于内存安全技术下一代可配置嵌入式安全通协议栈MesaLink, 在语言层面提供内存安全保障,算法层面提供后量子密对抗能力。这就使得网络传输 可以避OpenSSL“心脏流血”等高危漏洞隐患,并且能对抗量子密学攻击,一 步增强网络传输层安全。在MesaLink 保驾护航下,AI 系统有了内存安全 和抗量子破解双重保障,黑客很难再通过内存安全漏洞和量子计算机技术通过网络通 层攻击入AI 系统。 云端安全 云安全都快成了老生常谈话题。不过现在云端防护引擎存在着一定缺陷,比如 它们多依赖请求特征。一方面,要适应千差万别后端应用,以及它们对协议处理 方式,本身就很困难。另一方面,面临一些新型攻击,防御引擎需要及增添规则,较 为被动。最后,防护引擎只要看到符合特征请求,就会产生报警,并不知道黑客是否 真攻击成功了,所以误报率比较高。 自从Gartner 提出自适应安全架构之后,得到了业界一致认可。
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