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Ceph集群与云计算的结合集成Ceph集群与云平台要将Ceph集群与云平台（如OpenStack）集成，以提供存储服务，可以按照以下步骤进行操作：安装和配置Ceph集群：首先，在所有节点上安装和配置Ceph...配置存储后端：在OpenStack的配置文件中，配置Ceph作为后端存储驱动，确保与Ceph集群的连接信息（如Monitors的IP地址和端口）正确设置。...可以通过增加OSD和Monitors的数量，以及优化网络连接来提高性能。扩展性：Ceph集群的扩展性非常重要，以适应动态变化的云计算环境。...管理和监控：要简化管理和监控Ceph集群的过程，可以使用Ceph的管理和监控工具，如Ceph Dashboard或者其他第三方监控工具。...以上是如何将Ceph集群与云平台集成，以及设计基于Ceph的云存储解决方案的关键因素和实现Ceph集群的弹性伸缩的相关内容。
通过监控，我们能够及时了解到企业网络的运行状态。...今天我们就使用 Django 这个 Web 框架，来搭建一个简单的量化监控平台。...现在，我们再回过头来看一下 MVC 模式，你可以看到，M、V、C这三者，以一种插件似的、松耦合的方式连接在一起： 当然，我带你写的只是一个简单的 Django 应用程序，对于真正的量化平台监控系统而言
02 告别低效和重复工作 如流给出的答案，正是以人工智能重塑工作方式。...如流的智能工作平台将不同工厂集中在同一条流水线上，借助人工智能协调不同环节的生产和数据交换。让工作也可以像流水线一般将企业的信息、知识高效地流动起来。...如流的先见之处在于，对于任何企业或组织而言，提升效率是转变工作方式的核心目标。毕竟对于激烈厮杀的工作平台而言，最终比拼的是对新一代工作方式的理解，谁对工作方式的理解最为透彻，谁就能分享到转型的红利。...与传统工业社会形成的工作方式相比，智能经济和数字化对工作方式提出了新的需求，如流为代表的智能工作平台所扮演的角色正是企业拥抱智能经济时代的接口。...或许2020年将是一个转折点，难以计数的“打工人”正在以一种特殊的形式进行抗争，百度如流等玩家们给出了主打知识管理的工作平台，新的化学反应正在默默酝酿中。
导语 作为广汽集团旗下的智慧出行平台，如祺出行上线四年时间，用户规模和订单量保持高速增长。...在过去的2022年，如祺出行平台累计注册用户突破1800万，同比增长64%，年度订单总量超7000万，同比增长52%。 高速增长的用户规模和订单量，对技术平台提出更高要求。...为了提升架构的稳定性，保障用户体验，如祺出行于2021年启动架构升级。其中，引入消息队列做异步化是整个分布式架构设计的核心手段之一。...消息队列选型 2019年以来，如祺出行主要采用 CMQ 作为订单主业务的消息队列，CMQ 是一种大规模分布式消息系统，它具有高可用性、高吞吐量、海量存储和高并发能力等特点，可以帮助用户在分布式系统中进行异步通信...如祺打车业务流程介绍 在整个下单流程中，从预估到下单，再从派单到开始服务，最后到费用结算，一共要经过 20+ 流程环节，其中计费订单系统是所有系统的核心，从用户输入上下车地点，背后的业务系统就开始工作
由于工作关系，常常遇到时间戳转化的问题。 转换方法用到python的datetime库里的fromtimestamp方法。 第一步：导入datetime库 im...
1、神经网络优化算法梯度下降算法主要用户优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。...反向传播算法是训练神经网络的核心算法，他可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值，从而使神经网络在训练数据集上的损失函数达到一个最小值。...神经网络模型中参数的优化过程直接决定了模型的质量，是使用神经网络时非常重要的一步。...因为没有一个通用方法可以对任意损失函数直接求解最佳的参数取值，所以在实践中，梯度下降算法是最常用的神经网络算法是最常用的神经网络优化方法。...以上代码给出的是一个只有5层的全连接网络，在更复杂的网络结构中，使用这样的方式来计算损失函数将大大增强代码的可读性。
设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集。...通过调整神经网络中地参数对训练数据进行拟合，可以使得模块对未知的样本提供预测的能力在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法(backpropagation)。反向传播算法的具体工作原理如下图?...然后，这个batch的样例通过前向传播算法得到神经网络模型的预测结果。因为训练数据都是有正确答案标注的，所以可以计算出当前神经网络模型的预测答案与真实答案之间的差距。...最后，基于预测值和真实值之间的差距，反向传播算法会相应更新神经网络参数的取值，使得在这个batch上的神经网络模型的预测结果和真实结果更加接近。...一般来说，一个神经网络的训练过程会需要几百万甚至几亿轮的迭代，这样计算图就会非常大，而且利用率很低。为了避免这个问题，tensorflow提供了placeholder机制用于提供输入数据。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 QQ小程序游戏中心主打丰富多样化的小游戏，作为设计师如何通过视觉表现构建一个更好玩的平台，向用户传达“好玩”的感受。...为了突出游戏中心"好玩"的氛围，构建一个“好玩”的平台，我们将可以唤起游戏感的元素融入到小程序视觉语言的设计中。 1. 参考真实元素 作为参考的真实元素要合乎人们的日常认知，引起代入感。...02 小程序游戏中心的动机强化 我们从游戏的视觉设计中汲取经验，分析在小程序中如何用视觉表现强化用户动机，为用户带来“玩”下去的驱动力。
这种技术叫作卷积神经网络，它是在图像处理方面表现出卓越的深度神经网络的一个分支。 ? 来自ImageNet 上图是几年前赢得比赛的软件所产生的错误率，人类的错误率是5%。...卷积神经网络架构 那么，这个技术的原理是什么呢？ ? 卷积神经网络表现好于其它深度神经网络架构，是得益于它独特的处理方式。...你可以复用一个ImageNet的卷积神经网络模型，也许是ResNet（2015年的获胜者），然后用你的火车车队的图片重新训练网络。这样就可以解决问题了。 用迁移学习，有两个主要的竞争优势。...要做到ImageNet的水平，你要花好多天来训练网络，这还不包括效果不好时修改网络所需的时间。使用迁移学习，对于某些任务来说，你只要花几个小时甚至几分钟就完成训练。大大节省了时间。...正如前面所说，我使用DenseNet作为预训练好的网络。你也可以使用TorchVision提供的其他网络 单循环技术 现在可以开始训练了。
本文介绍了用TensorFlow物体检测API训练神经网络、并用相应的Python脚本寻找威利的过程。...大致分为以下几步： 将图片打标签后创建数据集，其中标签注明了威利在图片中的位置，用x，y表示； 用TensorFlow物体检测API获取并配置神经网络模型； 在数据集上训练模型； 用导出的图像测试模型；...创建数据集 虽说深度学习中最重要的环节是处理神经网络，但不幸的是，数据科学家们总要花费大量时间准备训练数据。 最简单的机器学习问题最终得到的通常是一个标量（如数字检测器）或是一个分类字符串。...虽然模型可以从头开始训练，随机初始化网络权重，但这可能需要几周的时间。相反，这里作者采用了一种称为迁移学习（Transfer Learning）的方法。
最近看关于接口测试框架平台的文章蛮多的，但普遍是大而化之的介绍，具体有哪些特色可能需要读者进一步的去摸索才能发现，或者就是在重复造轮子并没有什么特色。...那有了解决思路，是自研还是选择相应的平台工具支持呢？...自研是时间和成本的计算，但其实能够做到swagger解析的免费工具平台还蛮多的，无需重复造轮子，但基于上述的痛点，我更加注重是否能够私有化部署以及接口场景后续编排的易用性，最终选择了itestwork这个平台进行尝试...，这个平台安装一键安装就行，所以上手很快。...，导入后可以在平台中看到接口的case。
智能家居是以家庭住宅为平台，综合利用布线技术、网络通信技术、 智能家居-系统设计方案安全防范技术、音视频技术将家居生活有关的设施、功能实现集成，构建更加完善的家居环境与家 庭日程事务的管理系统，提升家居安全性...与普通家居相比，智能家居不但具有传统的居住功能，还创造了一个集网络通信、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的居住环境，并且能够提供全方位的信息交互功能。...与普通家居相比，智能家居不但具有传统的居住功能，还创造了一个集网络通信、管理为一体的便利、环保、高效、舒适、安全的居住环境，并且能够提供全方位一体化的信息交互功能。...；五是萤石、大华、海康威视等原从事安防领域的厂商；六是欧瑞博、绿米、LifeSmart 云起、如影等众多新生力量；七是碧桂园、恒大高科等为代表的房地产商。...包括：非授权外部接入风险防范，FinClip SDK 具备相应的保护机制，确保网络通信安全可靠；数据安全风险防范，避免用户敏感信息及业相关数据泄漏；FinClip 采取的加壳保护、代码混淆、反调试等安全加固措施
，有点玄学的味道，又有点知识的味道，这也太难为神经网络了。 在做这个题目之前，先想一个问题，让神经网络判断阿猫阿狗难呢，还是判断奇偶数难呢？ 再回顾下非线性的概念。 开始吟唱。...办法也有，神经网络的普遍的方式行不通，我们看看能不能搞一个融入先验知识的模型结构，改造神经网络，无非是模型结构，激活，池化这些东西。...给模型引入非线性是有代价的，连LR这种最简单的神经网络形式都影响很大，一是共线性，二是噪声。...你围绕着神经网络设计了一系列模型结构，他们一部分可以提取知识，一部分又学到了边边角角，歪门邪道。 事情都有两面性，神经网络的演进就是这样的哲学，用人脑的方法论，抓住主要矛盾，螺旋前进。
1、前言 Hello，各位小伙伴们，最近洲洲发现了一个十分好用的无代码软件平台smardaten，这是一个数据驱动的企业级无代码软件平台。 不知道各位小伙伴有没有使用过无代码软件平台的经历呢？...结合上面的交互流程图，我们需要进行： 数据库设计：设计主子商品表 平台功能映射：整体操作是通过smardaten平台配置出来的，需要分解如何配置 表单设计：选择商品的详情 列表设计：展示商品的列表...在使用smardaten无代码平台开发商品进销存功能的过程中，我对它的复杂逻辑编排功能留下了深刻的印象。...其实要我说，不仅仅是上面提到的复杂逻辑编排能力，我的总体体验过程流畅如行云流水，smardaten无代码平台带给我最深刻的感触就是它强大而直观的操作界面。...那些传统编程方式可能需要数天才能完成的工作，在smardaten平台上，通过简单的拖拉拽操作，半小时就能完成。
Solr的基础是著名的Lucene框架，基于java，通过jdbc接口可以导入各种数据库和各种格式的数据，非常适合开发企业级的海量数据搜索平台，并且提供完善的solr cloud集群功能，更重要的是，solr...0x02 安装和配置 以下是我整个搭建和测试过程所用的硬件和软件平台，本文所有内容均在此平台上完成： 软件配置: solr5.5,mysql5.7,jdk8,Tomcat8 Windows10/Ubuntu14.04...2.2 Solr的搭建和配置 首先下载solr： 解压缩： 安装jdk8： 因为是java跨平台的，Windows下和linux下solr是同一个压缩包，windows下jdk的安装这里不再说明。
Reduce，这个神经网络层能够组合词语对（用词嵌入（word embedding）表示，如 GloVe）、 和/或短语，然后递归地应用此层（函数），将最后一个 Reduce 产生的结果作为句子的编码...上述 SPINN 模型中的堆栈操作很大程度上依赖于控制流程（如 for 和 if 语句）来定义特定句子的计算图结构。在更复杂的情况下，你可能需要构建结构依赖于模型自身的子网络输出的模型。...该框架必须在其计算图中添加特殊的节点，这些节点代表如循环和条件的编程原语（programming primitive），而用户必须学习和使用这些节点，而不仅仅是编程代码语言中的 for 和 if 语句。...in it h = h0 for word in words: h = rnn_unit(word, h) PyTorch 是第一个 define-by-run 的深度学习框架，它与静态图框架（如...从今天起开始使用 PyTorch 遵循 pytorch.org 网站上的说明安装，选择安装平台（即将推出 Windows 版本的支持）。
灵境-网络验证平台的宙斯之盾 腾讯网络团队应势打造了新一代的网络验证平台—灵境，不同于传统物理验证方式，其通过两类不同性质的验证引擎对网络行为进行验证，可以达到以下效果： ● 一键式极速验证...● 时域空域无限制：验证平台可以打破时空限制，不仅可以验证当前生产网络中任意地点的拓扑，而且可以回溯过去任意时刻、任意位置的故障。 网络验证平台主要由应用中心和验证引擎组成，如下图所示。...SDN控制器调参 网络验证平台支持和SDN控制器对接，将控制器采集到的生产网络信息注入到网络验证平台，借助虚拟测试仪表可以回放过去任意时刻的流量，实现训练控制器调度参数的目的。 ...►►► 总结 质量是网络的生命线，灵境网络验证平台正是为守护腾讯网络质量而生。...注1：凡注明来自“鹅厂网事”的文字和图片等作品，版权均属于“深圳市腾讯计算机系统有限公司”所有，未经官方授权，不得使用，如有违反，一经查实，将保留追究权利； 注2：本文图片部分来自互联网，如涉及相关版权问题
参考官方网址：https://github.com/instructure/canvas-lms/wiki/Upgrading
镁客网——我们关注智能硬件 网络绑架了我，可我是自愿的！现在大多数人都是离开网络会死星人，然而深山老林和偏远地区常常让我们濒临死亡！此处没有信号已经称得上是世界几大恐怖故事之一了！...一旦成功，这款无人机将能够在更高的高空提供宽带服务，这意味着网络信号的覆盖范围将更加广泛，极有可能触及世界的每一个偏远角落。 在2013年，Facebook就推出了Internet.org项目。...同时，Google X实验室推出了Project Loon项目，该项目是想以热气球的形式在更高的高空提供更快速和稳定的网络信号！...按原定计划，谷歌需在910MHz到927MHz频段、2.4GHz频段下进行网络测试，这就要求无人机必须在高空提供非常强的信号。悲剧的是，2015年5月该无人机坠毁。...其实除了Facebook和谷歌正在力图将网络扩展至世界更偏远的角落，Space X也在努力，计划推出集群廉价、低空飞行的卫星波束连接全世界。相信不久的将来真正可以做到连接世界的每一个角落！
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