答：SSD 用于读取缓存 (70%) 和写入缓冲 (30%)。每次写入都会先转到 SSD，稍后再取消暂存到 HDD。
百度前首席科学家、斯坦福大学副教授吴恩达（Andrew Ng）曾经说过：迁移学习将是继监督学习之后的下一个促使机器学习成功商业化的驱动力。 本文选自《深度学习500问：AI工程师面试宝典》，将重点介绍目前最热门的深度迁移学习方法的基本思路。 ▼限时5折，扫码了解详情▼ ▼ 随着迁移学习方法的大行其道，越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比，深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果，并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习，所以它与非深度迁移学习方法相比
在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时，组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性，并将应用程序从内部部署迁移到云平台。
自 2.4.0-alpha01 版本开始，Room 库里新加入了自动迁移的功能，这让数据库迁移的实现变得更简单。以往每当您的数据库 schema 发生变化时，您都必须实现一个 Migration 类，并将实际变化告知 Room，且多数情况下均涉及编写和执行复杂的 SQL 查询。
我们都知道，单点是系统高可用的大敌，单点往往是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。
作为一个成熟、可靠的分布式存储框架，Ceph集群中的各个组件都具备很强的自运维能力，这样的能力都是依托于 Ceph 优秀的故障检测机制。这篇文章主要分析一下集群状态的变迁。
HTTP/3是超文本传输协议（HTTP）的第三个正式版本，将改善网络性能和稳定性，解决各种安全隐私问题，但尽管如此，仍存在一些安全挑战。
对于当今的许多应用程序和工作负载来说，云计算为组织提供了优于传统数据中心的众多优势，其中包括降低运营和资本支出、缩短了上市时间，以及具有动态调整配置以满足全球变化的需求的能力。
作为可靠软件设计原则的一部分，这篇文章将重点关注可扩展性——这是构建健壮、面向未来的应用程序的最关键元素之一。
首先，之所以谈这个话题呢，是发现现在很多人对微服务的设计缺乏认识，所以写一篇扫盲文。当然，考虑到目前大多微服务的文章都是口水文，烟哥争取将实现方式讲透，点清楚，让大家有所收获！ OK，我要先说明一下，我有很长一段时间将服务降级和服务熔断混在一起，认为是一回事！ 为什么我会有这样的误解呢？
这也是常用的架构,,MASTER用于写服务,SLAVE提供读服务 但是存在弊端, 就是主MASTER宕机后, SLAVE无法升级, 导致无法提供写服务
集群是一种计算机系统，通过一组计算机或服务器的软硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在客户端看来为其提供服务的只有一台设备，实际上它是一群设备的集合，只不过这些设备提供的服务一样。
随着 Uber 的业务持续增长，我们用了 5 年时间扩展 Apache Hadoop（本文中称为“Hadoop”），部署到了 21000 多台主机上，以支持多种分析和机器学习用例。我们组建了一支拥有多样化专业知识的团队来应对在裸金属服务器上运行 Hadoop 所面临的各种挑战，这些挑战包括：主机生命周期管理、部署和自动化，Hadoop 核心开发以及面向客户的门户。
在第一部分中，我提供了 PowerShell 的高级概述及其对网络的潜在风险。 当然，如果我们有追踪机制，那么只能缓解一些 PowerShell 攻击，假设我们已经开启了如下模块：
为深入理解 服务雪崩解决方案 中 服务熔断 和 服务降级 两个方式，在这儿做一个详解
在过去的一年里，进攻和红队的交易技巧发生了显着变化。随着反恶意软件系统提高检测和阻止攻击性工具的能力，攻击者正在将注意力转移到 AV 无法观察到的技术上。目前，这意味着完全在内存中操作并避免将文件放到磁盘上。在 Windows 世界中，.NET 框架为此提供了一种方便的机制。但是，它受到严格限制，因为 .NET 程序不能直接注入远程进程。在本文中，我们将通过描述如何通过 shellcode 将 .NET 代码注入进程来解决这个问题。
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：
在股票市场，熔断这个词大家都不陌生，是指当股指波幅达到某个点后，交易所为控制风险采取的暂停交易措施。相应的，服务熔断一般是指软件系统中，由于某些原因使得服务出现了过载现象，为防止造成整个系统故障，从而采用的一种保护措施，所以很多地方把熔断亦称为过载保护。大家都见过女生旅行吧，大号的旅行箱是必备物，平常走走近处绰绰有余，但一旦出个远门，再大的箱子都白搭了，怎么办呢？常见的情景就是把物品拿出来分分堆，比了又比，最后一些非必需品的就忍痛放下了，等到下次箱子够用了，再带上用一用。而服务降级，就是这么回事，整体资源快不够了，忍痛将某些服务先关掉，待渡过难关，再开启回来。
作者 | 唐洁 责编 | 何永灿 通过深度学习技术，物联网（IoT）设备能够得以解析非结构化的多媒体数据，智能地响应用户和环境事件，但是却伴随着苛刻的性能和功耗要求。本文作者探讨了两种方式以便将深度学习和低功耗的物联网设备成功整合。 近年来，越来越多的物联网产品出现在市场上，它们采集周围的环境数据，并使用传统的机器学习技术理解这些数据。一个例子是Google的Nest恒温器，采用结构化的方式记录温度数据，并通过算法来掌握用户的温度偏好和时间表。然而，其对于非结构化的多媒体数据，例如音频信号和视觉图像则显得
冠状病毒疫情如今仍在蔓延，云计算用户因此预计这将推动云计算使用量的增加，从而加剧了优化云支出的需求。
阿里巴巴 AAIG 与浙江大学团队在对抗迁移攻击问题中，通过引入数据分布的视角出发，利用 score matching 对替代的判别式模型与数据分布进行对齐，从而在提到模型中引入更多的数据分布相关的信息，提升对抗样本的迁移能力。与现有最佳基于生成模型的攻击方法 TTP 成功率是 46.47%，而我们的方法可以达到 75.93% 的成功率，超过现有最佳方法 29.46%。
现在企业的网络安全现状不乐观，如果企业对此无动于衷，他们将有一半的机会成为下一个被攻击的目标。如果企业的云计算资产配置不正确、不进行持续监控和更新，那么业务可能会受到攻击。本文介绍了企业确保云资产安全的五个提示。
考虑到新冠病毒疫情导致资金紧缩，云迁移正越来越多地受到企业财务主管的推动，他们希望从资本支出转向运营支出。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自上海交通大学的卢策吾教授团队多年来致力于行为理解研究，最新成果已发表在《自然》上。 当行为主体在执行某个行为时，其大脑是否产生了对应的稳定脑神经模式映射？如果存在稳定映射，是否能运用机器学习方法发现未知行为神经回路？ 为了回答这一系列行为理解的本质问题，近日一项发表在《自然》上的工作对行为理解机理进行了研究。该论文的两位共同通讯作者为上海交通大学的卢策吾教授与Salk研究院Kay M. Tye教授。 论文链接：https://www.nature.com/article
数据仓库虚拟化初创厂商Datometry公司创始人兼首席执行官Mike Waas推荐了三种关键类型的云计算数据库选项，可以让企业在评估解决方案期间考虑。
VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler，DRS),可以动态地分配和平衡计算容量，将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率，智能分配资源，允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。 以往，vSphere DRS一直处于被动状态——它会对虚拟机工作负载的任何更改作出反应，并迁移虚拟机以在不同主机间分配负载。 在vSphere 6.5中，借助VMware vCenterServer®与VMwarevRealize®Operations™（vROps）配合使用，DRS可以根据可预测的未来工作负载变化采取行动。 这有助于DRS主动地迁移虚拟机并在集群中腾出空间以适应未来的工作负载需求。例如，如果您的虚拟机工作负载每天上午9点会达到高峰，预测性的DRS将能够基于来自vROPs的历史数据预先检测到此模式，并且可以使用以下任一技术来准备群集资源： •将虚拟机迁移到不同的主机以适应未来的工作负载并避免主机过度使用。 •使用VMwarevSphere®分布式电源管理（DPM）从备用模式恢复新主机以适应未来需求。
迁移学习：遇到一个新问题，不是从头训练一个网络模型，而是在现有的预训练模型上，再次训练或者直接使用。
大家好，我是南南，esri于前段时间发布了全新一代 ArcGIS Pro 3.0，将采用全新的界面.
云计算发展如今已经达到了新的阶段，很多企业在将核心企业应用程序(如基于AS/400的ERP系统)迁移到云端方面拥有丰富的经验。在实际应用中，人们已经看到很多DevOps实践迁移到云中，其传统应用程序从整体转变为微服务。然而，这是人们发现的非常有趣的边缘项目。其中包括围绕数据摄取、物联网开发，以及大规模大型机和企业资源计划(ERP)系统的深度集成。
云本地应用程序是为了能在云基础架构上最佳地运行而构建的。云本地应用程序体系结构与为数据中心设计的传统分层应用程序非常不同。在本文中，我将讨论来自开放数据中心联盟（ODCA）的成熟度模型，用于评估应用程序的云本地性。
📷 👀专栏介绍 【微服务~Sentinel】 目前主要更新微服务，一起学习一起进步。 👀本期介绍 本期主要介绍Sentinel 文章目录 微服务常见概念 服务雪崩 服务熔断 服务降级 熔断和降级的区别 Sentinel介绍 core降级 现象1 现象2 降级操作 微服务常见概念 官网：quick-start 服务雪崩 服务雪崩：在整条链路的服务中，一个服务失败，导致整条链路的服务都失败的情形。 存在整条链路服务（Service A、Service B、Service C） Service A
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，社会性动物有等级之分。然而最近的一篇Nature发现，这种意识竟是天生就刻在大脑里的！今晚19:00，新智元请到了作者卢策吾教授，感兴趣的读者可在文末或直播间留言提问。（线上腾讯会议号：498-116-229，或扫描海报二维码，或添加微信号：aiera2015_2） 在AI for Science这个领域，DeepMind要说第二，恐怕没人敢叫板第一。 前脚解决了困扰学界50年的蛋白质结构问题，连登数次Nature；后脚又用深度强化学习完美
Flask本身不支持数据库，相信你已经听说过了。正如表单那样，这也是Flask有意为之。对使用的数据库插件自由选择，岂不是比被迫适应其中之一，更让人拥有主动权吗？
自从我上次更新大家有关.NET在Bing技术栈中的状态以来已经过去了一年多，尤其是位于核心位置的高性能工作流执行引擎。在这段时间里，这个引擎的应用范围只增不减，特别是随着Microsoft Copilot的发布。虽然我们的工作流引擎起源于Bing，但现在可以说它支撑了许多Microsoft应用程序中搜索和数据栈的相当大一部分。
企业将业务正确地迁移到云端是一个旅程，而不是目的地。它涉及许多团队合作、各种利益相关者，以及大量的反复试验。这意味着寻找合适的合作伙伴是关键，但更重要的是，良好的沟通是决定成败过程的关键。
此部分使用 openssl 命令行程序（大部分 Linux、BSD 和 Mac OS X 系统均附带此程序）来生成私钥/公钥和 CSR。
早期频繁的患者移动大大降低了 ICU 后综合征（post-intensive care syndrome）和长期功能障碍的风险。来自斯坦福大学的研究者开发和测试了计算机视觉算法来检测成人 ICU 病房中的患者移动活动。移动活动被定义为将患者移上或移下床、移上椅子或移下椅子。研究者从 Intermountain LDS 医院的 ICU 病房中收集了一组具备隐私安全性的深度视频图像，包含 563 个移动活动实例和 98,801 帧视频数据，这些数据来自 7 个安装在病房墙上的深度传感器。总的来说，67% 的移动活动实例用于训练算法来检测移动活动的发生时间和持续时长以及参与每次移动的医护人员数量。剩下的 33% 实例用来评估算法性能。检测移动活动的算法在四种活动中达到了 89.2% 的平均特异性（specificity）、87.2% 的敏感度（sensitivity）。量化移动活动中医护人员数量的算法达到了 68.8% 的平均准确率。
上个月的微软Build大会上宣布了.NET 4.5.1的推出，Heydarian的这个演讲题为“.NET开发中的新内容”，涵盖了.NET Framework中一些重要的新特性。 Heydarian的演讲主要围绕着三个方面展开：开发者生产力、应用程序的性能及持续创新。首先是开发者生产力，他在提到了32位机器上的该功能在2005年就已发布，随后高兴地宣布64位机器上的相同功能将成为.NET 4.5.1的一部分。这一功能和32位版本是完全相同的。随后，Heydarian宣布了检测方法返回值的新功能，它可以在Vis
当随着流量的不断增长，达到或超过服务本身的可承载范围，系统服务的自我保护机制的建立就显得很重要了。
高可用（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常是指：通过设计从而减少系统不能提供服务的时间。
【1】限流就是限制流量进入或者从系统出去的速率，防止流量过高导致系统过载或者崩溃。
根据目前的市场状况，我们大多数人都认为Kubernetes（又称 "K8s"）赢得了容器编排的战斗，战胜了Docker Swarm和Mesos等替代方案。也许这是一个旧闻，但在K8s（2014年）的同时，还有一个平行的参与者在海上航行，但没有被许多技术人员所关注，那就是HashiCorp的Nomad（2015）。 从谷歌孵化出来并得到社区持续支持的Kubernetes是容器编排的事实标准。然而，Kubernetes并不是所有用例的解决方案。正如许多开发者提到的新功能的复杂性。开发困难疑问和 错误的安全配置作
[1502177262557_639_1502177262854.png] 作者介绍：gavinliao(廖晶贵)，腾讯云研发工程师，隶属于腾讯TEG-基础架构部-CBS云存储研发团队，主要负责分布
---- 新智元报道 作者：朱小佩 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，打印一张图揣身上就能骗过图像识别，那你知道如何才能骗过红外识别么？ 在疫情期间，红外行人识别系统被广泛应用。 这得益于热红外识别的系统的两个重要的优势： 1. 对于温度敏感，红外图像的成像利用了物体的热辐射，所以可以反映出物体的温度，这一特性对于人体的非接触式测温具有重要的应用。 2. 红外成像具有一定的「透视」特性，即使人体被一些衣物遮挡，但是热辐射依然可以透过衣物被接收器感知到，所以可以透过遮挡进行成像。 尽管目前红外行
在混合云时代，越来越多的首席信息官开始关注企业内部部署设施。一些企业希望在内部部署环境中利用公有云的优势。
随着互联网的快速发展，旅游行业也随之迅速发展。在线旅游预订已经成为人们出行前的必要步骤，然而，旅游信息的采集却是一项具有挑战性的任务。为了从酒店和航空公司网站、在线旅行社和其他类似来源收集数据，代理IP是一种可以保护真实IP地址的技术，为了确保顺利又快速地获取到实时多样的公开数据，企业常常需要使用代理IP来克服从各大网站上收集公开数据时面临的挑战。
“迁移到云端”已成为近年来IT管理中最流行的短语之一。LogicMonitor公司预测，到2020年，83%的企业工作负载将在云端运行。企业将业务迁移到云端的原因有很多，从建立完整的环境以消除内部IT到利用虚拟环境，再到利用越来越多的SaaS解决方案来解决问题。
最近发生的一起自动驾驶车辆致命事故引发了一场关于在自动驾驶传感器套件中使用红外技术以提高鲁棒目标检测可见性的辩论。与激光雷达、雷达和照相机相比，热成像具有探测红外光谱中物体发出的热差的优点。相比之下，激光雷达和相机捕捉在可见光谱，和不利的天气条件可以影响其准确性。热成像可以满足传统成像传感器对图像中目标检测的局限性。提出了一种用于热图像目标检测的区域自适应方法。我们探讨了领域适应的多种概念。首先，利用生成式对抗网络，通过风格一致性将低层特征从可见光谱域转移到红外光谱域。其次，通过转换训练好的可见光光谱模型，采用具有风格一致性的跨域模型进行红外光谱中的目标检测。提出的策略在公开可利用的热图像数据集(FLIR ADAS和KAIST多光谱)上进行评估。我们发现，通过域适应将源域的低层特征适应到目标域，平均平均精度提高了约10%。
本文档回答了有关分片的常见问题。或者可以参考手册的分片章节，其提供了 分片的概述，包括如下细节：
故事发生在上个世纪60年代（此研究已知的最早文献，此处感谢软件工程师Jeff Kaufman），事件的细节已湮没在时间的迷雾当中，不过故事大概是这样子的：
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