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h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次上,我们来试着分析前面提的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 服务的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游有些,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”就可以获想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度Noah智能运维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名资源息的一个映射关系。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚计算
从长周期来看计算的客户是覆盖全球全行业的,各地内部采购的计算机项目根本不值一提,市场和客户要靠计算厂商自己去。但现在计算厂商还在早期扩张摸索之中,厂商极端渴求各种政务企业成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速推广全国。这个窗口期只有三五年,随着政务企业被其他公司摸透并推广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的计算合作厂商,每类厂商有些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当厂商看商机肯合作时,我们要掌握各类厂商的特点才能心有数。 第一类是大型厂商,他们自身有很强的资源整合能力和执行销售能力。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看收益。 第二类是创业厂商,他们一般是靠技术优势和服务态度从大型企手抢单。地方政企和这类企业合作时有很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业厂商,而是选择服务态度和执行能力好的创业厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术有些优势,而项目的推进落地都是要靠厂商来执行的。 第三类是外企厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也有兼顾外企中国分部的客户。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年计算时代的运维职位展望
最后总结一下,计算是不可阻挡的历史趋势,它还给了运维五十年的时间去修正自己的职场规划,我们可以顺势而为也可以激流勇进,但不可过且过随波逐流最终。 天行健,君自强不息。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
绿色代表做好,黄色代表做普通,红色代表做差。最后,说明了三种传感器融合效果是最好的。 那么 ,感知系统开放模块怎么做? 点感知。开放了 LiDAR 点检测,可以判断点的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以做精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投坐标系。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。分为特征抽取、点检测、点聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点聚类,是用可的网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 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息匹配,出新障碍物列表。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--服务故障危机分析
面对意外故障,我们有心向客户证明,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏实认错是对客户的最后尊重,而公开事实也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过去大家卖IDC、CDN、服务器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用计算领域的。而服务的高科技光环褪去、产品同质化以后,企业的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 录 请各位多琢磨评估本厂的服务些组件是靠谱的,不要让赖你的客户受伤又受骗。如要学习计算相关知识,可以多关注我往期计算文章,比如说 计算最重要的工作是配合销售和服务客户:客户需求引导管理--实战型IT太极拳 中国计算现状系列汇总: 做计算要花些钱,请看第一篇成本篇,原创链接。 计算产品各有什么特色该如何分类,请看第二篇产品篇,原创链接 客户的采购人员如何看计算,厂商如何锁定采购人员需求,请看第三篇采购篇,原创连接。 如果我们? 时无英雄使竖成名,但这也是机遇, 看厂商花式作死的九种方法 。
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