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计算】知识汇总

计算】知识汇总 1. 计算基础 1.1 计算的定义 1.2 计算的分类 1.3计算的组成 1.4 计算的关键技术 1.5 怎样才算是计算系统? 计算基础 1.1 计算的定义 通过集中式远程计算资源池,以按需分配方式,为终端用户提供强大且廉价的计算服务能力 1.2 计算的分类 按计算服务层面进行分类 SaaS: Software as a 公用:提供面向社会大众、公共群体的计算服务,如Amazon平台,Google AppEng。 公有有很多优点,但最大的一个缺点是难以保证数据的私密性。 私有:提供面向应用行业/组织内的计算服务如政府机关、移动通信、学校等内部使用的平台。 混合:包含以上2种以上计算类型的混合式平台 1.3计算的组成 1.4 计算的关键技术 1.虚拟化技术:虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.计算构架技术:研究解决适合于计算的系统软硬件构架

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计算的相关知识

特 点 (1) 超大规模 “”具有相当的规模,Google计算已经拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“”均拥有几十万台服务器。 企业私有一般拥有数百上千台服务器。“”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化 计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“”,而不是固定的有形的实体。 (4) 通用性 计算不针对特定的应用,在“”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“”可以同时支撑不同的应用运行。 (7) 极其廉价 由于“”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成,“”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本,“”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升,因此用户可以充分享受 另一方面,计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户计算用户是保密的,但是对于提供计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。

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    一 .计算 1.Saas软件即服务 SaaS的实例: MicrosoftOfficeOnline(WordOnline,ExcelOnline等)服务,无需在本机安装,打开浏览器,注册账号,可以随时随地通过网络进行软件编辑 基础设施层面 iaas的实例 : VMware 提供成熟的虚拟机及虚拟机管理软件,是业界最大的虚拟化软件提供商 OpenStack提供一个开源的软件解决方案,能够管理KVM VMware等虚拟机 3.计算应用 Google也允许第三方在Google的计算中通过Google App Engine,基于所提供的接口运行大型并行应用程序。 二 . 计算的定义 NIST: 计算是一种能够通过网络随时随地以便利的、按需付费的方式获取计算资源(包括网络、服务器、存储、应用和服务等)并提高其可用性的模式,这些资源来自一个共享的、可配置的资源池,并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放 中国移动研究院有相关研究积累),目前业界尚无相应的商用系统 NFV 1.NFV的用途 NFV(Network Function Virtualization) 实现了电信网络功能节点的软件硬件解耦,是电信级业务化的核心技术和架构

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    腾讯百科知识图谱 在介绍腾讯百科知识图谱之前,笔者先对通用知识图谱和领域知识图谱二者之间的区别和联系进行分析,如下图所示: [通用知识图谱和领域知识图谱对比分析] 从上图可以看出二者在真实场景中的知识表示 腾讯百科知识图谱(腾讯百科知识图谱是腾讯知识图谱团队与腾讯AI LAB TopBase团队共同建设的上产品)属于通用知识图谱的范畴,虽然知识粒度较粗,但知识覆盖度较大,目前覆盖了51个领域(主要以音乐 2.2亿+ zhishi.me 1728万+ 1.2亿+ 腾讯百科知识图谱 9700万+ 10亿+ 腾讯百科知识图谱构建数据来源主要有腾讯文娱、中文百科、互动百科、中文新闻、豆瓣等,因此腾讯百科知识图谱在科技 [腾讯百科知识图谱应用] 说了这么多,腾讯百科知识图谱提供哪些具体的接口,用户如何接入呢? [腾讯百科知识图谱API介绍] 目前,腾讯百科知识图谱相关接口处于免费内侧阶段,感兴趣的读者可以按照如下流程申请接入使用: [快速接入腾讯百科知识图谱] 这里笔者推荐用户通过腾讯提供的SDK工具箱调用百科知识图谱

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    【玩转腾讯】使用腾讯助力知识图谱

    在看到思知开源了1.4亿规模的中文知识图谱数据之后一直想试试对知识图谱的查询。奈何之前的服务器选购的是入门的1核2G学生认证的,不足以支持导入。 在前一阵子腾讯活动中,买了一款3年 4核8G的服务器,才1600多,真香警告。 有了服务器,就开始捣腾了,首先安装好Neo4J图数据库,把相关的端口放开,主要是7687和7474端口。 4.0.1 (是Neo4j graph数据库版本,非 neo4j desktop版本) 2.jdk11 (neo4j 4.0.1要求jdk需要11) OwnThink开源了史上最大规模(1.4亿)中文知识图谱 ,地址:https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData 下载解压后查看知识图谱规模: $ wc -l ownthink_v2.csv 140919781 ,下一步就是思考如何结合知识图谱做好智能问答了,有兴趣的小伙伴可以去这里试试我的智(智)能(障)问答。

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    腾讯知识图谱应用实践

    作者 | 吴睿 腾讯知识图谱与图计算负责人 整理 | 计算广告生态 目录设定 一、知识图谱概述 二、腾讯知识图谱平台 三、知识抽取 四、知识推理 五、总结 知识图谱概述 引用自:百度百科 知识图谱 痛点难点 从图推理实体隐藏关系,更加全面把握实体相关信息 从知识图谱挖掘实体社群,掌握系统结构 腾讯知识图谱平台 腾讯知识图谱构建与应用流程【下载可放大查看】 ? 知识图谱构建平台-超大规模预训练语料,多业务实战打磨的标准化平台 ? 腾讯AutoNLP ? 知识抽取 ? 非结构化数据的知识抽取 ? 知识推理 知识推理平台-构建多样上层应用 ? 知识问答:自然语言交互知识推理架构 ? 知识图谱一站式平台底层:腾讯Plato高性能图计算引擎 ? 总结 从信息关联,信息沟通,信息隐藏设计知识图谱商业应用 图谱构建可用预训练语言模型提高效果,用远监督回标降低成本。用更降本增效。

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    一个小程序最多5个服务类目,一个月可以修改3次类目 小程序侵权投诉的发起与应对 软件著作权作品登记证书 实现小程序支付功能 如何借助官方支付api简单、高效率地实现小程序支付功能 借助小程序开发实现 只需要一个简单的函数 实现微信小程序支付功能 exports.main = async(event, context) => { const wxContent = cloud.getWXContext 前端框架 基于Vue.js 开发规范同小程序 <style> @import url("index.css"); </style> widthFix 宽度不变,高度自动变化,保存原图宽高比不变 一个开发小程序 // app.js App({ onLaunch: function() { wx.cloud.init({ env: "prod-ayrkn" }) } }) 创建函数pay image.png //开发实现支付 const cloud = require('wx-server-sdk') cloud.init() //1,引入支付的三方依赖 const tenpay =

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    知识享不停 | 上数据湖与内容安全知识分享

    上周举行的腾讯知识分享季第五期:存储专场直播,已圆满结束。 腾讯存储团队两位技术大牛,围绕“数据湖”、“内容安全”、“存算分离”等热门话题展开演讲,下面让我们一起回顾下两位老师的精彩演讲内容。 一、数据湖:下一代存储技术与最佳实践 主讲人:吴承-腾讯资深工程师 1、大数据存储原生趋势解析 十几年前,网络速度远低于本地磁盘吞吐速度的时候,本地化读取数据可以换取更高的吞吐性能。 支持原生部署,部署方式灵活。 三、技术探讨 除了上述内容,两位技术大牛还和 TechSugar 的编辑一起探讨了大数据上,存算分离的实践应用与趋势,就“大数据上面临的挑战”、“存算分离优势”、“应用案例分享”等方面展开讨论。

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    你必须知道的计算知识(下)

    借助计算平台,数据库拥有非常好的流量入口,Gartner甚至大胆预测到2023年全球3/4的数据库都会跑在上! 理解上大数据服务 大数据是技术手段,而是一种资源和能力的载体! Gen2 [基于阿里MaxCompute的日志大数据分析案例] 6、上容器服务 容器和的关系 一方面,容器和是相辅相成的:承载着容器的运行,容器生态也驱动着的发展。 容器编排和微服务架构,此外厂商在宣传K8s服务和产品时所说的“原生”; (4)原生的广义视角:只要是适合在上运行,具备和符合上架构特点的应用,都可以说是属于“原生”范畴; 3、面向未来的建议 (1)跟随的发展脚步来不断提升自己:比如考取厂商的认证、参加计算大会、积极参与生态等; (2)用来构建和开展你的业务:让在手中发挥最大的作用和价值,抓住机会上用效率赢取竞争优势; 三、脑图分享

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