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DAS NAS IP SAN FC SAN区别

DAS:服务器直接后挂存储设备,最经济的一种结构。 NAS:网络上直接挂接的存储设备,其实就是处于以太网上的一台利用NFS、CIFS等网络文件系统的文件共享服务器。 1.直连方式存储(Direct Attached Storage-DAS)    存储设备是通过电缆(通常是SCSI接口电缆)直接到服务器。I/O请求直接发送到存储设备。 PC中的磁盘或只有一个外部SCSI接口的JBOD都属于DAS架构。 这种方式是将存储设备连接到基于IP的网络中,不同于DAS和SAN,服务器通过“File I/O”方式发送文件存取请求到存储设备NAS。 (8端口千兆交换机1000元);服务器本身带有千兆网口,即使增加一个网卡也就是500元,采用普通的超五类线就可以,价格可以忽略不计; 市场定位:    FC占据高端,iSCSI处于中高端,NAS和DAS

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DAS、NAS、SAN存储技术的比较 转

NAS相对于DAS部署灵活,支持多用户共享使用。 NAS相对于SAN部署成本非常低。 NAS的缺点 NAS没有解决与文件服务器相关的一个关键性问题,即使用过程中的带宽消耗。 DAS、NAS和SAN的比较 DAS:直接附加存储 DAS(Direct Attached Storage—直接附加存储)是指将存储设备通过SCSI接口或光纤通道直接连接到一台计算机上。 DAS的适用环境为: 1)服务器在地理分布上很分散,通过SAN或NAS在它们之间进行互连非常困难时。 总结 根据DAS、NAS、SAN的不同特性,DAS及SAN是基于存储空间的磁盘分配,是基于硬件层面的存储方式,而NAS则是基于应用层面的存储方式,可以根据应用环境来对其进行总结。 DAS多采用SCSI或SAS接口,由于部署节点的单一性及较高的性能,适用于单一节点的企业级应用,或者地理位置比较分散的服务器使用。DAS由于部署的局限性目前使用量越来越少。

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    DAS 2020 Keynote Speech | Adobe 文档分析技术介绍

    DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开,本次研讨会中有不少精彩的内容,昨天向大家推荐了来自华南理工大学金连文老师的 keynote 点击这里查看: DAS 2020 Keynote Speech | 深度学习时代的 OCR 不少同学反馈很有帮助。

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    DAS 2020 Keynote Speech | 深度学习时代的 OCR

    DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开,本次研讨会中有不少精彩的内容,今天向大家重磅推荐来自华南理工大学金连文老师的

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    DAS,NAS,SAN 三种存储技术比较

    一、直连附加存储(DAS) 定义 DAS 指Direct Attached Storage,即直连附加存储,可以理解为本地文件系统。 特点 DAS 购置成本低,配置简单,使用过程和使用本机硬盘并无太大差别,对于服务器的要求仅仅是一个外接的SCSI口,因此对于小型企业很有吸引力。 缺点 (1) 数据备份操作复杂。

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    DAS,NAS,SAN三种存储技术比较

    目录 直连附加存储(DAS) 网络附加存储(NAS) 存储区域网(SAN) 一、直连附加存储(DAS) 定义 DAS 指Direct Attached Storage,即直连附加存储,可以理解为本地文件系统 特点 DAS 购置成本低,配置简单,使用过程和使用本机硬盘并无太大差别,对于服务器的要求仅仅是一个外接的SCSI口,因此对于小型企业很有吸引力。 缺点 (1) 数据备份操作复杂。

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    图文简述DAS、NAS、SAN的不同应用场景

    一、DAS在公有云环境中,相当于云主机中挂载了云硬盘。Windows或Linux采用iSCSI协议进行本地磁盘连接。在该方式中,文件系统在服务器中,数据存储设备(云硬盘)中没有文件系统。 ?

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    文档理解最新技术介绍 | DAS 2020 Keynote Speech

    DAS 2020 (Document Analysis System,文档分析系统研讨会) 于 7月26-29日在武汉召开,本次研讨会中有不少精彩的内容,昨天向大家推荐了来自华南理工大学金连文老师和 Adobe 研究院的Sun Tong 博士的分享: DAS 2020 Keynote Speech | 深度学习时代的 OCR DAS 2020 Keynote Speech | Adobe 文档分析技术介绍 今天向大家推荐在该会议上来自

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    0853-7.1.6-如何在CDP集群上安装DAS

    das CREATEDB;" && psql -c "CREATE DATABASE das;" && psql -c "GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE das TO das;") psql -U das -d das -h cdp2.macro.com ? 5.访问DAS认证配置 DAS的WEB页面访问,支持多种认证方式,可以通过Cloudera Manager进行配置: ? 然后服务DAS的WebUI地址。 ? 5.2LDAP认证方式 通过Cloudera Manager将DAS服务的用户认证方式修改为“LDAP” ? 访问DAS的WEB UI,用OpenLDAP账号登录成功。 ? 6.DAS功能介绍 DAS 可帮助您对 Hive 表执行操作并提供优化查询性能的建议。

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    DAS

    NAS、SAN、DAS是常见三种存储方式,乍一看就像是英文字母的排列组合,但实际上大有不同。这就好比一个女孩子让你修电脑,但是她们的初衷不同,实现的方法也不同,最后的结果自然也会大相径庭。 通过这个例子,我们来看NAS、SAN和DAS似乎是同一个原理。NAS、SAN和DAS的目的是一样的:存储。但其初衷、过程和结果是不同的。 今天,我们就来聊聊这三个概念。 另一个DAS(Direct-Attached Storage),即开放系统直连存储。 这三个存储术语非常相似,但表达的存储状态不同。 下面,我们就从三者间最大的区别入手,帮助大家区分三者之间的差异: DAS DAS是个人计算机中的存储,也是服务器的一部分。外部存储设备通过SCSI或FC接口直接连接到应用服务器。 这种DAS存储模型通常在中小企业中广泛使用。它更多地依赖于主机的操作系统来实现数据IO读写、数据管理和数据备份。 但是这种存储方式也有一定的缺点。

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    DAS、NAS和SAN特点和区别是什么?加上iSCIS?

    DAS、NAS和SAN特点和区别是什么?加上iSCIS? DAS即直接连接存储(Direct Attached Storage) NAS即网络接入存储(Network Attached Storage) SAN即存储区域网络(Storage Area DAS是指将外置存储通设备通过SCSI或FC接口直接连接到应用服务器上,存储设备是整个服务器结构的一部分。在这种情况下,数据和操作系统往往都未分离。 三种模式中,DAS模式最简单,就是直接把存储设备连接到服务,而这种模式最大的问题是:每个应用服务器都要有独立的存储设备,这样增加了数据处理的复杂度,随着服务器的增加,网络系统效率也急剧下降。

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    SAN、NAS、DAS是什么东西?它们之间有什么关联?

    前言: 数据中心机房设备分类众多,大大小小的设备零部件及部位,都是决定着数据中心是否安全运营的基础,下面普及总结中心技术名词,SAN、NAS、DAS,是什么意思?它们之间有什么关联? (3)DAS 开放系统的直连式存储(Direct-Attached Storage,简称DAS)已经有近四十年的使用历史,随着用户数据的不断增长,尤其是数百GB以上时,其在备份、恢复、扩展、灾备等方面的问题变得日益困扰系统管理员 目前DAS基本被NAS所代替。 DAS:也可以是SOA架构中的Data Access Sevices. DAS与 NAS 的区别 对于多个服务器或多台PC的环境,使用DAS方式设备的初始费用可能比较低,可是这种连接方式下,每台PC或服务器单独拥有自己的存储磁盘,容量的再分配困难,对于整个环境下的存储系统管理 ,工作烦琐而重复,没有集中管理解决方案,所以整体的拥有成本(TCO)较高,目前DAS基本被NAS所代替。

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    0857-7.1.6-如何查看DAS中执行的Hive On Tez作业的日志

    1.文档编写目的 使用DAS查看日之前,需要先知道DAS如何安装,参考《0853-7.1.6-如何在CDP集群上安装DAS》,本篇文章主要介绍如何查看DAS中执行的Hive On Tez作业的日志。 3.获取作业application_id 进入DAS,执行作业或者找到历史作业。 ? 找到需要查找的作业,点进详细信息。找到并复制application_id ?

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    安全的能源效率:基于SWIPT-in-DAS的物联网的电源分配和断电分析(CS IT)

    在本文中,我们研究了基于分布式天线系统(DAS)的IoT网络中同时进行无线信息和功率传输(SWIPT)的安全能效(SEE)。 对于给定的SWIPT-in-DAS设置,我们得出SEE中断概率的闭合形式表达式,并借助数值结果,研究发射功率电平,分布式天线(DA)端口数量和PS的影响设备的比例。 据我们所知,这是为SWIPT-in-DAS定义SEE中断概率的首次尝试。 标题原文:Secure Energy Efficiency: Power Allocation and Outage Analysis for SWIPT-in-DAS based IoT 原文:In ) for simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) in a distributed antenna system (DAS

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    CVPR 2022 | 美图&北航提出DAS:精准的多人3D人体姿态估计新网络!速度大大提升!

    此外,为了缓解关键点分布估计的难度,DAS 模型采用了一种迭代更新策略以逐步逼近真实分布目标,通过这样一种方式,DAS 模型可以高效且精准地从单目 RGB 图片中一次性获取多个人的 3D 人体姿态估计结果 单阶段多人 3D 姿态估计模型 在实现上,DAS 模型基于回归预测框架来构建,对于给定图片,DAS 模型通过一次前向预测输出图片中所包含人物的 3D 人体姿态。 DAS 模型将人体中心点表示为中心点置信度图和中心点坐标图两部分,如图 1 (a) 和 (b) 所示, 其中,DAS 模型使用中心点置信度图来定位 2D 图片坐标系中人体投影中心点的位置,而使用中心点坐标图来预测 DAS 模型可以在网络前向过程中以并行的方式输出以上三种信息图,从而避免了冗余计算。 与现有方法不同,DAS 模型在优化过程中学习 3D 人体关键点分布的真实分布,指导关键点回归预测的过程。

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    如何使用DivideAndScan执行更高效的自动化端口扫描

    https://github.com/snovvcrash/DivideAndScan ~$ cd DivideAndScan ~$ poetry install ~$ poetry run das 使用Docker 我们还可以在一个Docker容器中使用DivideAndScan: ~$ docker run -it --rm --name das -v `pwd`:/app snovvcrash /divideandscan 由于该工具需要某些输入数据,并生成某些输出数据,因此你需要指定当前工作目录: ~$ alias das='docker run -it --rm --name das -v `pwd`:/app snovvcrash/divideandscan' ~$ das 工具使用 ? 帮助信息 usage: das [-h] {add,scan,report} ... --------------------------------------------------------

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    研究人员发现新式鱼叉式钓鱼检测方法,获FaceBook价值10万美元的互联网防御奖

    DAS 检测系统 本周在加拿大温哥华举行的 USENIX 安全会议上,该研究小组公布了其研究成果。 他们让 DAS 系统分析了某个拥有几千名员工的大公司在 2013 年 3 月到 2017 年 1 月之间往来的 3.7 亿多封邮件以及相关的 HTTP 日志,用作对 DAS 的训练。 DAS 对这些指标进行评估后,就能检测出欺诈性网址、欺诈性发件人姓名,甚至检测出被攻击的账户对同事带来的侧面攻击。 ? Facebook 表示,之所以将今年的互联网防御奖颁发给 DAS 研究小组,原因之一就是其超低的误报率。 下文是 Facebook 颁奖给 DAS 研究小组的完整原因: 首先,在近些年中,成功的鱼叉式钓鱼攻击造成许多重大信息泄露事件。

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    ONOS构建开源Leaf-Spine Fabric

    开放网络基金会(ONF)首席架构师Saurav Das认为,这个全新的开源leaf-spine fabric架构也证明了OpenFlow是有效的。 Saurav Das说:“我们想使用最经典的SDN——基于OpenFlow的SDN,但是在过去几年中基于OpenFlow的SDN一直被许多挑战所限制,这些挑战来自于控制平面和数据平面。” Das表示:在数据平面,OpenFlow 1.0在交换机芯片里的内存表使用上有所限制,这阻碍了其规模化的脚步。 Das说:“实际上,厂商们还是像OpenFlow 1.0那样只控制一个内存表。” Das表示:OpenFlow在控制平面上的问题是每个数据包都必须经过OpenFlow控制器,这是网络中多余的一步,大大影响了性能,但是这不是OpenFlow必备的需求。

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    CVPR 2022 | 精准高效估计多人3D姿态,美图&北航联合提出分布感知式单阶段模型

    此外,为了缓解关键点分布估计的难度,DAS模型采用了一种迭代更新策略以逐步逼近真实分布目标,通过这样一种方式,DAS模型可以高效且精准地从单目RGB图片中一次性获取多个人的3D人体姿态估计结果。 2 单阶段多人3D姿态估计模型 在实现上,DAS模型基于回归预测框架来构建,对于给定图片,DAS模型通过一次前向预测输出图片中所包含人物的3D人体姿态。 DAS模型将人体中心点表示为中心点置信度图和中心点坐标图两部分,如图1 (a) 和 (b) 所示,其中,DAS模型使用中心点置信度图来定位2D图片坐标系中人体投影中心点的位置,而使用中心点坐标图来预测3D DAS模型将人体关键点建模为关键点偏移图,如图1 (c) 所示。DAS模型将中心点置信度图建模为二值图,图中每个像素点表示人体中心点是否在该位置出现,如果出现则为1,否则为0。 DAS模型可以在网络前向过程中以并行的方式输出以上三种信息图,从而避免了冗余计算。

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    Attention is all you need新翻译架构的测试

    - expected: And I'd like you to read it - got: And I want to read you the read - source: Sind das it together - source: Vielen Dank - expected: Thank you very much - got: Thank you - source: Das stimmt - expected: It's true - got: It's true - source: Wie funktioniert das also - expected: - got: What is that - source: Ohhhh - expected: Ohhhh - got: <UNK> - source: Was bedeutet das war nicht das Ende der Beutelratten - expected: But that wasn't the end of the opossums - got: But

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