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h****e 2018-07-10
:我从哪里来?
干货概览 在计算机或者服务的层次上,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了哪些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从哪里来? 服务的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 服务的下游有哪些,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,名字服务)是云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是云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,我们就可以获取到这个服务的相关信息 ,这些信息包括:服务在机器上部署信息(机器IP,部署路径,服务配置,端口信息),服务的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源信息的一个映射关系。
3****3 2018-07-10
智能运维工架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能化运维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
1****2 2018-07-09
安全:AI 是系统工 需要真正开放的安全护航
将这次开放的能力进行梳理(如图所示)可以看出,这是安全针对智能终端系统给出的全面的安全方案,包含了“云、管、端”的各个环节。这些方案里面,也结合了安全的大数据安全能力,以及机器学习实践经验。 终端层面的安全 在终端层面,首先要保证的是系统安全。因为一旦系统被攻破,就等于给智能终端 的安全来了个釜底抽薪,即便上层的应用安全做得再好也是徒劳。但这恰恰是智能系统 的“顽疾”。以往的安全修复,需要系统厂商先打补丁、升级系统,终端厂商再进行修复、版本升级,最后终端用户升级智能终端的系统。这个修复链条非常长,收敛的速甚至长达几年。加之智能系统碎片化严重,市面上有2 万多种设备型号,安全根本无 从保证。更要命的是,在这个过中专业的安全企业是缺位的,即便是发现了高危漏洞 也无从“插手”。 针对这个问题,安全研发了KARMA 自适应内核漏洞热修复方案。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
单机房故障自愈解决方案概述 AIOps框架中,单机房故障自愈解决方案构建在运维知识、运维开发框架、运维策略框架三个核心能力之上。具体过为自愈搜集分散的运维对象状态数据,自动感知异常后进行决策,得出基于动态编排规划的止损操作,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,并且托管到高可用的自动化运维平台之上,实现了业务在任意单个机房故障情况下皆可自愈的效果。 截至目前该方案已覆盖大多数核心产品,止损效率较人工处理提升60%以上。典型案例: 在8月28日某产品在单机房故障发生后1min55s完成止损。 在后续章中我们会继续介绍单机房故障自愈的更多详细内容,敬请期待! 单机房故障容灾能力的建设 在容灾能力建设中有哪些常见问题? 如何证明服务已经具备单机房容灾能力? 单机房故障人工止损方法 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? 单机房故障机器人止损方法 如何设计单机房故障自愈整体方案? 如何降低流量调风险? 如何应对不同业务流量调策略和平台的差异?
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
人脸人体识别方向: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,大脑更新了红酒和地标识别两个新能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得字解析。车辆分析方面上线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,大脑还会续上线车辆属性识别、车辆外观损伤识别、人脸融合、手部关键点识别、更高精的人像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方向:大脑新增本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,大脑推出了作检索和知识问答两个新能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,大脑也在重点发力智能硬件和设备。1月16日,大脑在深圳召开“在端上思考”大脑AI硬件平台及产品发布会,发布13项端侧新品,备受行业关注。
陶****子 2018-07-09
使用nodejs BOT SDK开发问答类技能模板
使用CFC部署技能服务详情请参阅 云CFC 修改CFC函数代码 问答技能模板使用questions.js配置题。开发者需要下载技能CFC函数完整zip包到本地进行开发,开发完成后上传函数zip包进行发布。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵学网 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让网站显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和地图历史轨迹数据同步到一起
笑****山 2018-07-10
监控专用对象存储的畅想
通用场景的对象存储对Filehandle是一条递归记录还是多条并行记录、一层件记录还是Trunk+件记录,原始件记录还是纠删码记录的选型研究很谨慎。而监控存储场景下写多读少、件体积较小、件可以预取、定期批量删除,做选型的难会比通用存储小很多,场景简单也很容易做性能压测。 从系统架构上来看,元数据数据可以“均匀的”分读写,对回看读可以接受1s以上的延迟,几乎没有汇总管理和筛选类需求,其数据优化压力非常小。 存储实现 存储实现部分都是硬碰硬的干货了,科普章只能谈三个问题的选型。 新手厂商可以技术降级,直接做本机RAID而不是做分布式存储。监控存储毕竟可靠性要求低,坏服务器又不是丢失数据,厂商的驻场工师勤快可靠一些,功能可用性也能到99.9%,数据可靠性也能到99.99%。 如果厂商用纠删码要不要加前置写缓冲,而且选用纠删码会提高存储节点的计算压力,CPU内存也要多花钱,好在可以约束监控件的大小和写入频率,最后需要厂商详细给客户算一算,纠删码方案的整体TCO成本是否最合理。如果客户需求要上多机房容灾,这是双机房同步或者三机房纠删码技术PK的好战场了。
5****a 2018-07-11
监控专用对象存储的畅想
通用场景的对象存储对Filehandle是一条递归记录还是多条并行记录、一层件记录还是Trunk+件记录,原始件记录还是纠删码记录的选型研究很谨慎。而监控存储场景下写多读少、件体积较小、件可以预取、定期批量删除,做选型的难会比通用存储小很多,场景简单也很容易做性能压测。 从系统架构上来看,元数据数据可以“均匀的”分读写,对回看读可以接受1s以上的延迟,几乎没有汇总管理和筛选类需求,其数据优化压力非常小。 存储实现 存储实现部分都是硬碰硬的干货了,科普章只能谈三个问题的选型。 新手厂商可以技术降级,直接做本机RAID而不是做分布式存储。监控存储毕竟可靠性要求低,坏服务器又不是丢失数据,厂商的驻场工师勤快可靠一些,功能可用性也能到99.9%,数据可靠性也能到99.99%。 如果厂商用纠删码要不要加前置写缓冲,而且选用纠删码会提高存储节点的计算压力,CPU内存也要多花钱,好在可以约束监控件的大小和写入频率,最后需要厂商详细给客户算一算,纠删码方案的整体TCO成本是否最合理。如果客户需求要上多机房容灾,这是双机房同步或者三机房纠删码技术PK的好战场了。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
如果探究具体的实践过,其实可以参照下面的关系式: (图片来源于章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 其中Q代表优化方,z代表激光雷达扫描出的点,h为方预测最新扫描点的位置与反光,m为扫描到的点在地图中的位置,x代表无人车当前位置。 这个方的目的是通过最小化J求出测量点在地图中的准确位置。在计算模型中,m与x开始都是未知的,可以先通过多传感器融合求x,再求出测量点在地图中的准确位置m。 的高精地图如何制作而成? 将高精地图制作分为内外两部分,分别是外采、后台数据化处理、人工验证与发布,简单说就是外部采集+后期处理。 首先登场的是Velodyne提供的32线激光雷达,主要负责采集点云数据,其中激光雷达在车顶需要呈现一定的放置角,为的是尽可能多的采集道路信息而非天空信息,避免误采。 摄像头主要负责采集前方道路影像,一般每秒拍摄 7-10 张照片。 车内的副驾驶位置是一台负责控制采集设备的电脑系统,主要起到监控功能,采集员可以实时监控采集情况,这样的装备每天至少需要采集150公里的高精地图数据。
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