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1****6 2018-07-10
情感
背景介绍 在自然语言处理中,情感一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中性)等等。情感的应用场景十广泛,如把用户在购物站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游站、电影评论站上发表的评论成正面评论负面评论;或为了用户对于某一产品的整体使用感受,抓取产品的用户评论并进行情感等等。表格1展示了对电影评论进行情感的例子: 在自然语言处理中,情感属于典型的文本类问题,即把需要进行情感的文本为其所属类别。文本类涉及文本表示类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前,主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),话题模型等等;类方法有SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于一段文本,BOW表示会忽略其词顺序、语法句法,将这段文本仅仅看做是一个词集合,因此BOW方法并不能充表示文本的语义信息。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户
3.主体贩售资源 云供应商不可能靠软件服务做到亿元销售额,只有以资源为载体,客户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做收载体,但不能做为上云目的”并不是冲突而是印证。 以软件服务做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战关系战之中,云厂商追求市值利润都不能讲这些老套路了。 我们先列出来哪些资源是单体贩售能过亿的,云厂商把这些资源其他的软件服务资源做打包混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。 3.1 IaaS算池 IaaS算池,交付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地+IDC电力,产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等服务的模板化云主机,决资源池成本的是硬件电力的价格,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的包装,完成资源成本、交付服务展示付款周期核算;在硬件资源池交付时,云厂商的优势长处是大模交付成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。
M****H 2018-07-11
故障位场景下的数据可视化实践
如上图所示,我们可以按照问题位的思路,将服务整体的服务可用性情况、功能可用性情况、模块的核心指标、流量的同环比对比、IDC的流量对比等,依次通过丰富的可视化组件进行呈现。使得在收到报警时,可以快速将故障缩小到具体功能、模块、接入流量、机房级别。 深入数据确根因 在故障处理过程中,全景数据仪表盘为我们缩小了故障位的范围,但大多数的根因仍然隐藏在数据的细维度中。由此多维度的重要性就体现出来了。常见的多维度包括如下几种场景: 单维度取值对比:针对同一个维度的不同取值进行对比,例如确流量下跌出现在哪个省份。 多维度关联两个甚至更多维度互相作用后数据的,例如如何确一个下跌是机房级别还是模块级别。 维度下钻:一些维度包含多个层级,例如省份、城市等相关联维度的逐层下钻位。 我们针对这些场景,设了相应的解决方案。 单维度取值对比 维度取值对比是一种最常见的细维度位方式。对于同一个维度下取值数量较少的情况,可以通过多维度趋势图饼图等可视化方式进行快速的,查看不同维度取值的取值状态,以及占整体比例情况。
c****i 2018-07-11
付费拨云见日--云咨询可行性
引言拨云见日 云算离不开一个大趋势,全世界的算、存储发需求急剧增大。云算厂商降低了企业上马IT项目的门槛,但是没帮客户降低IT技术决策的风险。 客户上云的重要动力是缺少IT执行层人才,客户同样也缺乏IT决策层专家。 我们见多了各种各样愚蠢圈标的招标书,各种重复浪费IT投资,各种含糊不清的交付范,各种虎头蛇尾的全局,似乎看不到闹剧的尽头,而所有旧乱局背后都有新机遇: 5年前我在甲方做IT,我发现招不到会扎线加载log4j的员工;纵然当时云产品从设/性能到稳性都像一坨屎,但我还是看好并投身云算行业。 甲方无力进行合理的设、提出合理的需求、进行合理的验收、推进合理的,甲方又为这些掏钱买单,并承担更重了业务损失,虽然云咨询还是探索阶段,但我也看好云咨询行业。 我做云算最遗憾的是这个公众号写晚了,我以为我懂的常识别人也懂,不值得写不值得嚷嚷;现在推广云咨询,我不会默不作声了,必须最早最快的吼出来。 1.云咨询是IT决策专家 当客户缺少IT决策专家,或自有专家不便发声,这就需要引入外部云咨询。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
我经常将读写引到/dev/shm;SSD盘让很多细节调优聊胜于无,还让Fat32枯木逢春;个别队列布式存储在意硬盘的性能力,但都是应用了顺序读写内容,且不介意磁盘空间浪费。 别让内存扛持久别让线扛稳,听起来很简单,但新手程序员总会犯低级错误,而犯错早晚要还技术债。常例子就是看新手程序是否有捕获各种异常的习惯,举个争议性例子,某些云服务设者尝试给一个进程映射持久文件系统,请问一段内存如何绑一块硬盘? 4. 数据的产生消失 数据不会凭空产生,但会凭空消失 数据不会凭空产生,算机或者自输入设备获取数据,或者自其他数据源导入数据,而且原始数据的转化则也要人类来义。我们要便捷轻巧安全可靠的获取数据,就要选好数据源,保障好传输路径,义好数据变换则。 在一个数据生命周期内,为了防止数据全部或部凭空消失,数据的容错校验、关联复原、备份安全删除都要考虑到位。 在生僻业务的实施过程中,没人告诉我们该有哪些服务,我们只能靠摸透一个又一个访问逻辑图数据生命周期,来摸索群集内有哪些角色依赖关系。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机
前言 云算是一种服务,服务不仅要一次性验收其服务能力,还要持续关注其服务品质。客户用IaaS云服务就跟用IDC一样,用谁家的云就知道谁家有故障,用一家就知道一家的短处才是正常,只有前一个厂商烂到无可救药,客户才会对新厂商充满认可感激。 本文的目的就是归类IaaS云故障的表层现象深层原因,客户知道云服务的短板才好做系统设,云厂商出故障也要老实认错,别总把客户当外行来糊弄。 至于PaaS云IaaS云的设实现思路完全不同,不在本文讨论范围内。 客户的感知建议 IaaS云的核心资源是云主机,其他IaaS资源都是依附于云主机的;云主机的可靠性略高于物理机,但并不是云主机永不宕机。 只要云主机采购量稍微上模,云主机用户总会遇到一些故障。请谅解忘记供应商的营销话述,云主机用户必须自己在架构设层面避这些故障。 络抖动 现在云平台已经都用SDN组,SDN本质是“软件络”,其主打卖点是灵活管理控制,其性能性并不是主打方向,SDN软件的质量也要略差与于传统厂商。云平台都会有络IO超卖复用,而且用服务器CPU软解海量报文,其性能还是比传统络略差的。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤NTPD谈起
5、如果在35之前时钟校准完成,比如说现在时间是23点37,则,/tmp/clock.log 里有个23点37的时间戳。 [root@instance-6ot6pwji ~]# cat/tmp/clock.log current Wed Nov 8 23:37:14 CST 2017 Hit time!!! Wed Nov 8 23:37:14 CST 2017 current Wed Nov 8 23:37:14 CST 2017 current Wed Nov 8 23:37:14 CST 2017 6、如果到了本地第34(实际第38)ntpd还没完成时间同步,因为马上crontab里的35打日志撞车了,可以快速修改crontab -e ,把打印hit日志的时间改为37。中间随着时间的推迟可能多次修改hit的时间点,但不影响测试结果。 这次实验好玩的地方在于: 我个35的任务,结果ntpd将时间跃变越过了第35直接到了37,但该任务仍然执行了。而从执行输出结果是37来看,这不是小步快跑的踩过35,而是第35被越过了不存在。
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