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x****3 2018-07-10
国云算现状——购篇
前言 这是本系列第三篇文章,之前已发布了成本篇和产品篇两篇文章。前文说过成本,说明我们怎么做一个云算平台能不亏钱;还说过产品,说明云算服务有哪些东西可以卖; 正文 一、云厂商姿态和现状 云厂商们经参加各种“开发者大会”,开发者们也自己热情帮云平台完善产品,但真正能带来营收还是大客户大项目。这些大客户大项目可能是事业位、国企、外企、大型私企,也适于已经做大互联公司,购决策人会是CIO到购部这条线上人。大公司大项目购过程,技术团队只有等同于财务部、务部否决权,购决策人不会从云厂商角度考虑问题。 云算产品不成熟不清晰不明确,只有技术人员能和客户谈产品和方案;但是在大型项目能卖方案是销售人员,技术人员提供所有材料都是给销售提供工具,让这些销售人员说服倾向己方购决策人、转化倾向友商购决策人。 购线人不关心你什么技术流派,在他们看来云厂商卖绝大部分是替代性产品,一小部分是开创性产品;替代性产品是比旧产品有什么优势,开创性产品能给他们带来什么新利益。
M****点 2018-07-10
国云算现状——产品篇
此外还有个哈哈哈哈大杀器让我们不能咨询标,了咨询标就不能实施标了,实施标金额要比咨询标大很。 到了实施阶段,其实矛盾和咨询标差不,既要干活又要写文档,而且验收者并不专业,实施工作有传统厂商会抢着压价,还会有各种意外拖进度抢进度,各互联企业实施团队根本支撑不下来。传统厂商虽然压价抢标,但他们要是真有能实施云算项目人才,互联公司加价三挖走谢谢。 现在云实施标是两种情况,或者是打着云招牌做虚拟机群集超简化云算,或者标了但只有市场部发了下PR稿,别说施工结束时间了,施工开始时间都没定下来。 要解决这种窘境困局需要时机和努力。传统IT公司张开翅膀等风起,云算技术已经越来越成熟了;今天看沙克朋友圈,kolla健壮可运维性已经超出想象,他很担心专业云算运维会失业。互联公司总有明白人会踏实做事,云算软件也是软件,一个难以描述、难以使、难以维护软件是必然被淘汰,带头淘汰同行才是生存之道。对于客户来说,要花好几百万几千万预算也是个技术活,产品篇我已经讲了云算有哪些产品,在云算现状购篇,我会从给您做更选型说明和购建议。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在这个映射到实数向量表示,希望两个语义(或)上相似词对应词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”对应词向量余弦相似度就不再为零了。 词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元络模型。在神经络求词向量之前,传统做是统一个词语共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小矩阵,XijXij表示在所有语料,词汇表VV(vocabulary)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 但这样传统做有很问题: 由于很词没有出现,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; 矩阵大,维度太高(通达到106×106106×106数量级); 需要手动去掉停词(如although, a,...),不然这些频繁出现词也会影响矩阵分解效果。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
考察案例真实性主要靠听对方能否自圆其说,甚至让个厂商当面质疑,能逻辑自治厂商终归还是靠谱一些。 大客户对云端数据处理要求比小客户更简,因为复杂业务功能可以自己做,还可以要求厂商为自己做定制开发。 大客户数据一般都是存在于旧系统,其迁移方案比小客户复杂,拉专线、寄设备、追增量、切业务等等方面都要考虑到。一般迁移方案是现有数百T数据,规未来3年到10PB,数十个轻量应对接代理关继续使,几个核心高负载应改成直接访问存储。为了更好发挥对象存储优势,厂商还要诱导客户使云平台各种新功能。迁移方案要靠谱必须说清楚所依赖环境、操作时间规、各步风险评估、验证验收标准等信息。 大客户同样在于云平台职业操守,但其反击能力要强于小客户,因为他们不会云平台标准合同,而是自己订制合同内容。律合同上能震慑平台一部分小动作,但费统数据云平台还是会拿到,客户可以考虑分几个供应商做几个存储池。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
算模型,m与x开始都是未知,可以先通过传感器融合求x,再求出测量点在地图准确位置m。 百度高精度地图如何制作而成? 百度将高精度地图制作分为内外两部分,分别是外、后台数据化处理、人工验证与发布,简说就是外部集+后期处理。 首先登场是Velodyne提供32线激光雷达,主要负责集点云数据,其激光雷达在车顶需要呈现一定放置角度,为是尽可能集道路信息而天空信息,避免误。 摄像头主要负责集前方道路影像,一般每秒拍摄 7-10 张照片。 车内副驾驶位置是一台负责控制集设备电脑系统,主要起到监控功能,集员可以实时监控集情况,这样装备每天至少需要集150公里高精度地图数据。 对于这些集设备来说,处于同一个标准下工作是重要,综合起来数据量一般在一公里1GB左右。 (图片来源于络) 据悉,这些数据除了可以来作为高精度地图测绘数据,还可以为识别算提供训练和测试样本,有助于高精度地图自动化生产能力提升。 集工作完成后,接下来就是自动融合、识别集到这些每秒10帧左右图像,全部会由电脑进行自动识别以及融合。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
机房故障自愈解决方案概述 百度AIOps框架机房故障自愈解决方案构建在运维知识库、运维开发框架、运维策略框架三个核心能力之上。具体过程为自愈程序搜集分散运维对象状态数据,自动感知异后进行决策,得出基于动态编排规止损操作,并通过标准化运维操作接口执行。该解决方案策略和架构解耦,并且托管到高可自动化运维平台之上,实现了业务在任意个机房故障情况下皆可自愈效果。 截至目前该方案已覆盖百度大数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续文章我们会继续介绍机房故障自愈详细内容,敬请期待! 机房故障容灾能力建设 在容灾能力建设有哪些见问题? 如何证明服务已经具备机房容灾能力? 机房故障人工止损方 人工止损时如何感知服务故障? 人工止损时如何收集故障信息? 人工止损时如何进行流量调度? 机房故障机器人止损方 如何设机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调度风险? 如何应对不同业务流量调度策略和平台差异?
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio重磅推出算力支持
“提供总1亿元免费算力,助力开发者成功”——百度大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深度学习发展必备因素,算力重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会,百度一站式开发平台 AI Studio 重磅推出算力支持:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 百度大脑AI Studio 百度大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算算力、数据集和比赛一站式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署全过程。 百度大脑AI Studio,项目有两个模式::一人一卡(机)和远程集群模式。 其一人一卡模式配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足问题,百度大脑AI Studio准备了大量Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好工业级训练卡之一。根据英伟达说明, 该GPU性能是核CPU47。此举将普惠百度大脑AI Studio户,破除算力困境。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云
但是这些营收会入云算公司所在地,而云基地机房所在地,云基地只能被当做外地公司在本地租赁库房,只会在所在地消费掉地租、电费和费。各地政府只有提供足够优惠政策,才能吸引云算公司在当地成立独立税务核算分支机构;有长久规地方政府甚至可以将云算人才逐步引入当地,形成高科技硅谷园区。 大型国企要做云主要问题是缺乏人才,在私企做云收入是国企3以上,国企很难保证核心员工不流失。国企如何收罗高薪互联人才这个问题,可能不是靠几个户口指标能解决。 无论是合作运营还是仅仅购建仓库,云基地都需要到数据心、络接入、电力接入和服务器这几块资源,大型云基地每年购金额在亿元左右。 做云算要满足哪些条件,如何才能筑巢引凤。 云算是一个重资产入长期产出项目,各地政企也没有独立安装和售卖云服务能力,如要引凤先需筑巢,要做出可靠算项目,必须有如下硬性资源。 建设云基地需要数据心、络、电力资源必须从当地购,如果当地缺乏这些资源云基地无建设和生产运行。 数据要求不高,简理解成一个做好恒温恒湿除尘防盗车间厂房,对交通和区位没太高要求。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署瑞士军刀
后面任务下发至具体机器,具体机器再从转机拉取需要被部署文件;转机服务也为跨络环境部署提供了可能,隔离机器无访问内机器,通过转服务“搭桥”完成了跨数据传输; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线 自动化效率方面,Archer提供了命令行工具,可接入各种脚本、平台。另外,Archer也可定制化机流程:针对不同业务场景,Archer提供了名为“operation_list” 配置文件,YAML语机执行流程步骤被定制化成固定几个种类。户通过简配置,即可实现“启停监控”、“启停服务”、“数据传输”、“执行某些命令或脚本”、“启停定时任务”等上线过程见操作自由组织及编排。这种形式大大扩展了Archer范围。在了解Archer使情况下,OP几分钟内即可配置出适于数十条不同产品上线方案。 其他设点 每次部署流程通过web总控端参数解析后,就被作为任务下发到每台被部署目标机器。当部署任务从总控端发到被部署机器上时,任务具体执行依赖agent及一系列脚本。
思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOpsMNIST
这是因为以bad case(误报、漏报)驱动阈值调整会以偏概全、前后矛盾,导致整体准确率和召回率很低。解决问题最佳办是在上线前使标注数据对报警规则进行系统地评估。 另一方面,对于复杂场景检测,大量准确标注数据也是使或机器学习方建模必要条件。 为了进行正数据建模和算效果评估,我们需要获取大量准确标注数据,通时序数据可以从监控系统方便地获得,标注则需要人工完成。在数据标注过程主要有两类问题: 准确性:标注人员通对异认识不清晰,随着标注进度推进,判断标准很容易发生漂移。 标注效率:异数据占比很小,标注时大量时间耗费在检查正数据上,效率较低。 经过一系列调研,我们发现已有时序数据标注工具较少,功能也比较简,仅提供了趋势图展示、异时段标注、简参考线(天同比/周同比)等功能,对于解决标注过程准确性和效率问题帮助有限。
w****0 2018-07-11
机房故障自愈-黎明之战
机房故障止损流程 一个完整故障处理生命周期包括感知、止损、定位、分析四个阶段。 机房故障止损覆盖从感知到止损阶段,其感知阶段依赖监控系统故障发现能力,止损阶段依赖流量调度系统调度能力。我们来具体看下百度监控系统与流量调度系统是如何在机房故障止损场景起作。 故障发现:百度监控平台 百度监控平台,针对机房止损过程性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶段监控。同时针对机房止损依赖容量管理场景,提供资源类监控集,为容量规、扩缩容提供数据支持。实现从运营商外链路、百度内部络设备/链路、服务/实例、机器/容器全方位数据集与监控。满足络类机房故障、业务类机房故障监控覆盖需求。 同时提供一系列数据分析方。如智能异检测、趋势预测、维度分析、关联分析、服务和链路拓扑分析,实现故障精准发现和定位。 故障止损:百度流量调度平台 针对百度络架构和业务架构,我们将流量调度拆分为三层:接入层、服务层、依赖层。 接入层:从外户发起请求经过运营商络到百度统一前端(BFE)过程,使DNS实现外流量调度。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适云平台账户体系
前文是说注册阶段务承诺,到使过程云平台又会有各种奇怪“资格认证”“功能审核”等问题。云平台要规避自注册客户政策规问题和恶意欠费问题,但这和大客户有什么关系?供应商“认证”“审核”这类词跟甲方说话就是态度不端正,这又是一句“客户你好,你要服从管理,爱审不审,不审就滚”。这类甲方身份资料是公开,也不会恶意赖账,这时应该由乙方主动记录合规信息,后台透明完成功能开通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,以前CEO创建账户让员工继续使。某天CEO被老婆打了一顿,因为他购记录有给“丽丽”订花和开房;或者警约谈该倒霉,警告他不要盘传播视频;也可能CEO打开聊天工具,发现自己很幼稚鸡汤文给资商。不要误会是有人要整这个CEO,SSO点登录项服务,同事混了账户也正。 如果客户放弃使某云之后,原账户不注销滚动欠费几千万怎么办?云巨头们都是横向一体化经营,搞不好会和客户有竞争,霸王注册条款下务风险确实存在。 一个企业服务账户不应该由客户注册,而是供应商主动提供,像IDC和CDN就会主动给客户提供查带宽账户。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
通过部署在机器上客户端感知到实例状态变化(比如实例状态由0变成-1,即正变成),并将数据同步到系统分布式缓存,上游模块可以通过查询redis.noah.all实例状态结果,主动过滤实例,也可以在BNS系统发起屏蔽故障实例操作,在查询过程会自动过滤该故障实例。 在下一节将具体介绍BNS系统整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为一个底层基础服务,BNS系统每天访问量近千亿次,这对系统性提出了很高要求,因而系统需要在各个层面有完善容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接口对外提供变更服务,户通过Web页面或者接口进行服务或实例信息注册。为了保证平台稳定和安全运行,需要对和异请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每一个服务组、服务元、实例注册都需要进行权限验证,户只有申请了合Token才能允许访问,另外系统还提供了白名等其他鉴权方式。
c****1 2018-07-10
数字签名会被撞破么?——安全 hash 攻与防
安全 hash 函数在信息系统有相当广泛,特别是于消息签名来保护消息完整性和不可抵赖性等任务,可以说安全 hash 函数是现代应密码学最重要基石之一。如果安全 hash 函数出现安全问题,那么整个应密码体系乃至整个互联安全都受到严重影响,包括软件发行、络支付、设备升级等等。安全 hash 函数面临最大技术安全威胁是同谋碰撞攻击,但我们也发现国内不少厂家自制协议存在着大量不正确安全 hash 应,导致可以利攻破其防护。近些年随着算机性能 提高,针对 MD5、SHA1 函数碰撞攻击研究也进展迅速。而国内由于现实情况,替 换 MD5/SHA1 代价高昂,很难在短期内能解决。MD5/SHA1 碰撞究竟会对现有 信息系统产生哪些威胁?本文对 MD5/SHA1 碰撞攻击及其应场景进行讨论,给出了具体攻击实例,同时给出了缓解措施。我们指出,在进行严格约束消除同谋碰 撞条件下,要攻破 MD5/SHA1 依然是一个艰巨任务。
林****颖 2018-07-10
国云算现状——成本篇
算是个快速发展行业,业内里家很拼,也围观了很临渊慕鱼人。我在曾经和很人聊过如何设购、资或者监管云算,现在将我观点通过文分享给大家。 以前写了几篇万字长文但可读效果不好,听朋友建议这次拆成七个独立短文了。 这是第一篇——成本篇,如果你要一个云算平台,那你要付出哪些成本。 本文目标客户群,云算公司老板和雇员,云算行业资人,重大购客户也要看看评估成本。 要做好云算必须成本主要分六大类,听我讲完这六大类成本,我再和大家聊聊谁有成本优势,谁能如何发力。 1、硬件成本 硬件成本主要就是购服务器、交换机及其零部件成本,富豪大厂还会购硬件负载均衡和硬件存储,科研大厂还会自研整柜服务器。这里小厂商只能媒体价买服务器,大厂商一次购上万台服务器,能把供应商利润压榨到低于余额宝收益。 我一直说Intel是云算行业最大赢家,每个云算大会Intel都会慷慨赞助,因为只要你技术选型不太生僻都要购Intel硬件。
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