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如何选购最佳通配符SSL证书?

通配符证书选购攻略.jpg 通配符SSL证书优势 高扩展性 由于一张通配符SSL证书支持保护一个主域名及其所有二级子域名,换句话说,它可以同时确保多个子域名站点的安全,如您后续新增同级子域名,无需再额外付费...以上是通配符SSL证书普遍特点,那么如何选购最佳的通配符证书呢?需要注意哪些方面呢? 选购通配符证书注意事项 1....所以在选购通配符证书时,需要确认SSL证书的兼容性,保证证书被全球99%的浏览器、服务器、移动设备等兼容和信任。如果您的潜在用户不能从他们的设备上访问您的公司网站,毫无疑问,这将有损公司品牌形象。...所以,选购证书时,也要优先选择能随时提供专业客户服务和技术支持的供应商,以便及时解决您的问题。 4....那么,当您选购某一个CA下的通配符证书时,为避免造成不必要的损失,可以了解一下它的退款服务。 根据上面提到的四条注意事项,相信您能找到满意的通配符SSL证书,实现多个子域名的HTTPS安全加密。

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开发 | 除了性价比排名,如何选购深度学习 GPU

这之后,我继续探索如何在多卡环境玩深度学习。 我开发了一个全新的 8 bit 压缩技术,其模型并行化比起 32 bit 方法要高效得多,尤其是密集或全连接层。...这些性能对比,是从显卡参数以及计算评测(与深度学习同一级别的计算任务,比如密码挖掘)中获得。因此,这些只是大略估计。真实数字会有一点变化,但误差应该是极小的,并不会影响排序。...在 NLP,内存要求并没有计算机视觉那么高,单只 GTX 1070/GTX 1080 对我来说就够了。...我需要处理的任务、如何进行试验,决定了对我而言的最佳选择,不管是 GTX 1070 还是 GTX 1080。 对于预算紧张的开发者而言,选择余地非常有限。...计算机视觉研究人员可能会需要 Titan Xp。 via Tim Dettmers,AI科技评论编译

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如何利用“图计算”实现大规模实时预测分析

如何利用不同的算法策略在同样的数据结构之上进行计算,而不是为了使用不同的算法需要修改和迁移海量的数据。需要我们采取一致性的数据结构。...而用户行为往往是实时动态发生,因此需要数据与模型也能够实时更新。 3、实时性:对于数据分析人员来说,往往许多分析的维度不是事先预定的,需求总是不断在变化。...目前针对复杂机器学习的“图计算”虽然可以支持“批处理”模式的迭代计算,比如著名的PageRank模型。但对于实时分析和预测,并不是最好的解决方法。...比如“归因分析”和“相似人群”等预测性模型,都需要关联计算的支持。而且,这种关联性计算也对实时性有一定的要求。虽然一些图数据库可以支持图数据结构的读取访问,但对于大数据量的关联计算支持较差。...SocialTouch从构建大数据架构开始,就启动研发了专利技术——CrowdGraph,专业应对消费者行为数据处理的实时计算引擎。

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如何将亿次的计算降为实时

看似非常简单的功能,其实里面存在一个巨大的坑,如果用户量上千万或者上亿的时候,用户每上传一张集体照就要进行亿次的比对,这根本不可能实时,所以我们刚开始的时候考虑每天定时去比对一次,比如在晚上 12 点,...所有当天上传的集体照去逐一比对,问题看似能够解决,但是没有了实时性,非常影响用户体验。...我苦思冥想了几天后终于找到了一个实时的解决方案。 二、实时比对 对问题进行分析,解决方案就来了,只要我能够优化比对程序,将亿次的比对实现实时操作,问题即可解决。...然而我不是吴恩达,换作吴恩达可能也没办法,我们真的做不到亿次比对实时操作。 似乎陷入了僵局,然而我们来换一个角度思考此问题,我们为何不将亿次的比对减少到可以实时的量级? 那么,如何降低比对次数呢?...三、结论 简单的两步即解决了实时比对的问题,有的时候换一个角度去思考问题,问题便迎刃而解!

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什么是实时流式计算

实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么,到底什么是实时流式计算呢?...而实时,流式其实是相对的概念,现在的很多技术更应该说是近实时,微批。但只要能不断的优化这些问题,实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网...,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。

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什么是实时流式计算

实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么,到底什么是实时流式计算呢?...而实时,流式其实是相对的概念,现在的很多技术更应该说是近实时,微批。但只要能不断的优化这些问题,实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网...,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。

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spark实时计算性能优化

1、  计算提供两种模式,一种是jar包本地计算、一种是JSF服务。 2、  第一步是引入spark,因与netty、JDQ均有冲突,解决netty冲突后,隔离计算为单独服务。...3、  第二步是召回集扩量,发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms,利用多线程多核计算,性能到6ms。...已在预发 5、  第四步召回集在扩量,如性能瓶颈是io,则使用jar包本地计算,但与JDQ冲突。需要将线上上报迁移到统一上报服务,服务已有待联调上线。...需要调整接口服务与素材、特征以及计算服务,通过测试得到IO、线程计算结果合并、多核计算的平衡,需排期配合。    ...第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似,后续会持续调研新的优化方式,并引入到线上。

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Strom-实时计算框架

所谓实时计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理。...这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测,等等。...但是,这些数据以大量、快速、时变(可能是不可预知)的数据流持续到达,由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算实时计算的一个重要方向就是实时计算。...Spark Streaming构建在Spark上,一方面是因为Spark的低延迟执行引擎(100ms+),虽然比不上专门的流式数据处理软件,也可以用于实时计算,另一方面相比基于Record的其它处理框架...实时计算处理流程 互联网上海量数据(一般为日志流)的实时计算过程可以划分为 3 个阶段: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段。 ?

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用Spark进行实时计算

项目,一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming,让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。...Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架(2.0和2.1是实验版本,从Spark2.2开始为稳定版本) 从Spark-2.X版本后,Spark Streaming...Process time 处理时间: 则是这条日志数据真正到达计算框架中被处理的时间点,简单的说,就是你的Spark程序是什么时候读到这条日志的。 事件时间是嵌入在数据本身中的时间。...基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎,使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式(DataFrame&SQL)。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达流计算。...Structured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 ?

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