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h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 叫什么,包含了哪些实例,规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字)是百度云智能运维团队研发的一分布式的名字系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础系统。它为每一个赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个的相关息 ,这些息包括:在机器上部署息(机器IP,部署路径,配置,端息),的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个名到资源息的一个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
综上所述,云计算就是将分散在各个公司的息技术资源汇聚到一个大平台,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和数据共享,成为新型息化社会的技术基石。 云计算如何带动地方经济 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不相同。云基地通俗易懂的展现形式就是开启数十万个高速运转的电脑铁皮箱,但这些电脑不用接显示器也不用人员现场操作,只要这些电脑能开机能上网就能对外。云基地和数字地产不完相同,数字地产只装修好房,云基地关注用这些房做什么。 云基地是无烟工业,并不需要雇佣大量人,对直接促进就业帮助不大;但云计算没有实体矿产投入和物品产出,只需要大量电力启动电脑也不会产生大量污染。 云基地像电视台和号塔一样,通过产生和扩散数据息对客户提供,这些息的传输没有物流成本,光速直达球每个角落。 因为云基地球客户,所以云基地可创造极高的收,但不能简单的计入地方政府的GDP。一个耗电三千瓦的机柜加附属空间占地5平方米,如果云计算资源部售出,每年可产生20万元以上的收。
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图主要于自动驾驶辆,通过一独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开时,打开导航地图通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、辆、行人、交通号灯等,但要想让无人变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助息,最重要是包含道路网的精确三维表征,例如交叉路布局和路标位置。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
NTPD是一个时间同步,ntpdate是个时间同步命令。很多工程师都会采用Crond+ntpdate的方式同步时间,究其原因是“NTPD不太好用”。 而我不喜欢用ntpdate同步时间的工程师,NTPD是一个体系化的,而ntpdate只是一个动作,大部分人没做好为ntpdate这个动作负责。 正常的时间是个持续增长的向量,即老时间t1肯定小于新时间t2,新时间t2也小于最新的时间t3,而且t1必定会渐进增长到t2和t3。除了少数商业数据库自带时钟源以外,大部分业对系统时间是盲目任,不相t1会越过t2直接达到t3(即断档跃变),而t2减去t1会得到负数或者0(即时钟停滞和回逆)。 四、NTPD的优势 如果我们用ntpdate同步时间,可能会带来时间的断档跃变或者停滞和回逆。时间不稳会威胁到的程序健壮性和业性,甚至部分程序崩溃的稀里糊涂。 ntpdate只是个命令不是,它对远端时钟源是盲目任;假设一个根NTP不稳定,所有的器获得了错误的时间,虽然现在业层可以包容异常,不会出现算出负利息或倒扣费的情况,但业混乱是免不了的。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响应. 大家看看云计算能给企业带来的好处。 A.硬件完免维护; B.网络接近免维护; C.系统、接近免维护; 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维人员更好,好到“不用关心”的地步。从技术上来说,各大云计算运商对通用的Web、RDBMS、存储 都是可以做到很好的。运维人员中一多半都是网运维,这些运维受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个运维行业,以及因此衍生的培训、管理、硬件销售、IDC工作。 我原先一直不愿意承认这一点,我也认为运维工作很重要,但前端时间我看了一个故事,想和大家分享一下。 在191x年的时候,每个工厂都有一个副厂长负责管理电力,那个时候新建工厂要考虑是自己建水电还是火电,甚至连拉煤球的都要自己准备;但后来各个工厂用的电力标准趋于一致,就没有企业自主发电而是从电网买电了,这个电力副总裁的职位就成为历史了。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种新AI能力呈现
此外,语音识别预置语义解析新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打,语义解析效果面提升。另外,还预告了即将推出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开发件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你的户本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、辆VIN码、机动销售发票、辆合格证等识别能力。目前,百度大脑OCR产品系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、场景覆盖。 人脸人体识别方向:百度大脑此次发布了新能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸关键点检测和手势识别,人脸检测关键点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,百度大脑更新了红酒和地标识别两个新能力。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将上的感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官获取外界息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对外界进行反馈。无人类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人也是一样。 下图所示这辆是 2016 年 12 月乌镇演示队的其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人里的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自动驾驶不同级别里,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成人开时理解的环境。 这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境辆行驶状况下,下一步怎么走才是安的。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
我们发现,高精地图领域的入局者基本上可以分为这样几类,以Google 为代表的互联网企业,包括百度;以丰田、特斯拉为首的企大厂;以Moblieye(已经被英特尔收购)为主的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维图新、高德等在内的图商。 不过仔细想想,入局归入局,但是要想玩的比别人都好,成为领先的玩家,确实不是一件容易的事儿。 其实对高精度地图的研发,除了在技术上需要攻克一些难关之外,更需要在自动驾驶产业链的角度上思考问题。高精度地图是自动驾驶的专属地图,了解的需求或许比“造图”本身更重要。 如果从开发者的角度来看,以百度为代表的互联网企业以及传统企或许在整合产业链资源,局入手的能力上更占优势。 关于高精度地图的一些based问题 地图,对于人们的日常生活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、查询地理息的传统电地图,这类地图主要的是人类驾驶员。 传统电地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 如图所示,传统电地图是对路网的一种抽象表现,将路网抽象成有向图的形式。 什么是有向图形式? 简单来说就是图的顶点代表路,边代表路与路的连接。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调度决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响的恢复速度,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对百度内外部网络环境建设了基于智能流量调度的单机房故障自愈能力。结合外网运商链路监测、内网链路质量监测与业指标监控构建了方位故障发现能力,基于百度统一前端(BFE)与百度名字(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均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。例如: 2015年6月某公司云香港IDC节点电力故障崩溃12小时 2016年5月某公司杭州电接入故障,中断小时级别 2017年1月某业天津机房故障,数小时无法提供 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响业的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
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