首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我是不是漏掉了什么基本的东西?个性洞察

作为一个云计算领域的专家和开发工程师,我会尽力给出完善且全面的答案。根据你提供的问答内容,我认为你可能漏掉了以下一些基本的东西:

  1. 虚拟化技术:虚拟化是云计算的基础,它通过将物理资源(如服务器、存储、网络)进行抽象和隔离,使得多个虚拟资源可以在同一台物理设备上运行。常见的虚拟化技术包括VMware、KVM和Hyper-V等。
  2. 容器技术:容器是一种轻量级的虚拟化技术,它将应用程序及其依赖项打包成一个可移植的容器,可以在不同的环境中运行。Docker是目前最流行的容器化平台。
  3. 微服务架构:微服务架构是一种将应用程序拆分为一组小型、独立部署的服务的架构风格。每个服务都可以独立开发、部署和扩展,通过轻量级的通信机制进行交互。常见的微服务框架包括Spring Cloud和Kubernetes等。
  4. 自动化运维工具:自动化运维工具可以帮助简化和自动化云计算环境中的运维任务,提高效率和可靠性。常见的自动化运维工具包括Ansible、Chef和Puppet等。
  5. 容灾和备份策略:在云计算环境中,容灾和备份是非常重要的,可以保证数据的安全性和可用性。常见的容灾和备份策略包括数据冗余、异地备份和定期备份等。
  6. 负载均衡:负载均衡是一种将网络流量分发到多个服务器上的技术,可以提高系统的性能和可靠性。常见的负载均衡技术包括Nginx、HAProxy和F5等。
  7. 安全与隐私保护:在云计算环境中,安全和隐私保护是非常重要的。常见的安全措施包括访问控制、加密传输、漏洞扫描和安全审计等。
  8. 云计算服务模型:云计算提供了不同的服务模型,包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。每个服务模型提供不同层次的抽象和管理。

以上是我认为你可能漏掉的一些基本内容,希望对你有所帮助。如果你有其他问题,欢迎继续提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

消费者越来越“作”,品牌应当如何拿捏个性化营销尺度?

消费者担忧:数据隐私 但比个性化更重要是,关心数据隐私问题,并且并不愿意暴露太多个人信息。并不想要太个性化太私密体验。比如每天早上,我会去同一家咖啡店点同样东西。...当我走进餐厅时,咖啡师会直呼名字,问我是不是“和往常要一样”,这样我会很高心。...但如果去了城里他们另一家之前没去过分店,一走进去,一个陌生店员直接叫出名字,问我是不是“和往常要一样”,我会被吓跑。 说白了,如今消费者是越来越难伺候。...我们对个性客户体验有很高期望,但为了实现个性化需要共享出个人数据,我们又不太乐意。 消费者期望如下: 33%受访者希望品牌能比自己更早洞察到他们需求。...在一个客户日益期待个性化,参与性和总体上很棒体验世界里,未来路在何方? 品牌能做些什么 为了应对消费者这种矛盾情绪,品牌在设计客户体验时需要有点创意。

42220

电容触摸屏原理以及敦泰TP FT5X06驱动

在说驱动之前,咱们可以先来了解下通信基本原理: 数据通信种类有:串行通信、并行通信。不管是什么类型通信,再怎么复杂,也是在这两种上面衍生出来。...说到这里,可能有人要问了,是写代码,硬件不太熟悉或者根本就不懂啊?他们可能会提出这样问题:什么是集电极开路输出?什么是开输出?什么是上拉电阻?...上拉电阻取值要取什么值,这个电阻取大取小对I2C通信时候有什么影响,应该取什么值最合适?既然有上拉电阻,那是不是有下拉电阻?...集电极是什么什么东西? 答:集电极是三极管其中一个电极,这里我们形象把它画出来: image.png 那么怎么解决这么不能确定c点到底输出多少问题呢?上拉电阻闪亮登场!!!!...image.png 那么什么又是极输出呢?极又是什么东西极是场效应管中一个极:如图(11)所示,场效应晶体管(Field Effect Transistor缩写(FET))简称场效应管。

2.1K30
  • 【陆勤阅读】怎样收集智能数据?

    注册了一个流行每日团购网站,并提供了所有它要求个人资料信息。很想看看它怎样利用信息推销给我东西提供了年龄、性别和住址。还提供了兴趣爱好——三项全能、跑步、滑雪和数字化营销。...第二天,收到了个性化邮件提议——一个位于女性专用工作室打折钢管舞培训班。受宠若惊,但不感兴趣,随后就退订了这项服务。这是一个拥有大量数据可以利用公司,却不能做出正确判断。...智能数据5个问题框架 现在我们比以往任何时候都能获得更多数据。好消息是数据提供了通往大量洞察途径。坏消息是这些洞察力需要深入地挖掘,所以拥有足够基础来知道怎么利用数据才是关键所在。...第一步就是把你营销费用投资了,对此你可能有清晰概念,并把它除以你全部新顾客。然而,为了获得你全部新顾客,你首先需要鉴别有没有以下这些人:是不是那些从没买过东西的人?...或者是不是那些曾经买过东西,但最近5年内没有买过东西的人?谁是现有的顾客?线下线上总交易有多少? 为了回答这些附加问题,你需要钻研大量不同数据来源。

    517100

    高并发系统三大利器之限流

    ❞ 坐地铁上班同学对于这张图片是不是都不会陌生。 基本上在上下班早晚高峰我们就会发现进站闸机会有一部分是关闭。为什么地铁站会关闭一部分闸机呢?这就是为了限流。...如果大家一股脑全部挤进地铁站是不是又会发生踩踏事件什么。这是生活中限流。还有我们去景区玩,景区门票是不是也是固定,每天就卖那么多张,卖完即止。限流是不是和我们生活也息息相关。...本人就曾经被这个所坑过,有一次把爬虫开关拦截开关给关掉了,突然有一大波爬虫流量进入系统中,我们也没有把这些爬虫请求进行拦截,然后一股脑全部给转发到下游系统里面去了。...我们去银行办理业务时候是不是也会经常需要排队,但是是不是经常会VIP用户、什么白金卡用户,直接不需要排队,直接一上来就可以办理业务,还优先处理这些人业务。...请求一经过过滤,不管你请求有多少,速率有多快,反正就这么个速度处理。我们平时坐地铁时候是不是也是这样,不管你乘客有多少,反正就是隔5min发一趟车。

    60420

    讯飞大数据研究院谭昶:讯飞大数据实践与思考【上】| 附PPT下载

    真正产生价值还是到最终用户,还是教师、学生、家长参与到过程里面的人,他们想得到什么东西,学生基本学习情况家长最关心,学生关心怎么学得又好又快,怎么成绩提高;老师关心班级甚至学校整体成绩提升,这都是基本东西...在线教育学非常简单,在线听课,你可以快速拖进度条,可以按摄像头看你眼睛是不是在看屏幕,在教学过程中安排一些互动环节、在线测试,都可以知道你学习状况怎么样。...机器已经比一般老师判卷水平好了,相信大家能理解,重复无序劳动,人去做,前面做得非常好,但是后面就乱掉了,机器不会这样。这个数据是相关度,也就是评分和最后验证分数偏差程度。大概概念是。...把这个过程数据里面的东西总结提炼出来,比如说最基本一个概念,讲很早之前我们部分否定一个东西,看一个人个人在某些知识点上面的得分和班级平均、年级平均,乃至于地区平均得分差异,我们非常明显看到,小明...学习过之后,再去更新你学习过程数据,最后你成绩应该是很大概率得到提升,因为这像家教一样,他会很细心问,机器会仔细考虑你在学习过程中哪些地方掌握好、哪些地方掌握不好,掌握不好地方补缺

    1.5K10

    《大数据时代》作者维克托·迈尔-舍恩伯格:爆发式创新,云中大数据如何赋能下一轮经济增长

    就会有更多骑手照片,你把这个数量再增加,每一秒16张骑手照片,你会获得什么?一个新质量,大数据一个基本选择就是我们可以增加数据数量可以获得更好质量,这个新质量对世界认知有一个更深刻洞察。...照相时候必须做决定哪一个是对重要的人,不知道你是不是会成为下一位马云,有可能就会犯错,可能会拍错照片,可能就会获得错误数据。...所以当我们照相时候我们必须要确保能够获得一些精髓,这时候所犯错误,这是最前面的牙刷,后面你可以看到我模糊儿子,这就是犯错了,他非常模糊,没法再回去因为太晚了,错失掉了这一时刻。...因为我们穿着不同衣服,为什么我们学同样东西以同样方式来去学,因为我们没有数据。...我们任务就是让我们每一个孩子都可以去充分开发出潜能,只有我们有这样大数据来去大规模个性学习才可以实现这一点,这也是大数据可以做事情。 但我们每个人都需要有的就是大数据思维,它是什么

    58130

    起航讲故事:一个“假”芯片引发小事故

    可能这就是问题所在,于是参照样机,拆掉了同样位置两个。再一次上电测试! 这次不会重启了,貌似解决了,但是很快就听到了一阵急促声音,和一些特别的味道。...板子是按照GERBER文件做,芯片是按照原理图和BOM买,程序一点没动,直接烧进去想了一天,查了一天,甚至连板厚、铜厚、是不是铝基板都考虑了,依然没有头绪。...既希望它好使,但这就说明买了假货,坑了朋友;又希望它不好使,说明没买假货,而是另有隐情。 事实嘛,你们应该猜到了:它也发烫! 这个时候,基本已经猜到了事情真相:样机上使用是一颗能用假货!...把结论告诉朋友,他基本已经信了一大半。后期又在得捷上买了实实在在正品,再次证明了推论。 当时问题电路咋办? 找他买一批假货来用? 结合他原理图,推断出了他电路原理和设计目的。...然后用手里个性能接近MOS去替代,总算满足了需求。 至此,这个假货引发事故总算是结束了。

    56832

    从一个国内普通开发者视角谈谈Sitecore

    [个性化营销] ?   在Sitecore中,采用组件化(Componentization)设计,通过对数据源(Data Source)更改来做到个性化营销。...对于程序猿来说,不管什么技术栈,通过开源能够学习到东西更多。而Sitecore作为一款商业产品,肯定是闭源,而且其架构中与Microsoft捆绑严重,限制了程序猿发挥。   ...那么,你可能会问,什么不离开?To leave or not leave, this is a question....这里分享一个案例,和我同事第一次考试定在下午2点,在满足其规定网络参数条件下丢掉了视频信号,被考试中心监考人员给我们中断了考试,然后跟kryterion邮件来来回回沟通。...最好是通过Sitecore Developer Document查补缺。

    2.1K20

    浅谈总线通信机制(通信基础+串口+I2C)

    我们可以很形象用一幅图来表示: ? 那串口也不能随便发,假设是主机,发得很快,从机却接收得很慢,那会造成什么影响?每秒传输多少数据?那么这里就出现了波特率这个概念。波特率是什么东西?...说到这里,可能有人要问了,是写代码,硬件不太熟悉或者根本就不懂啊?他们可能会提出这样问题:什么是集电极开路输出?什么是开输出?什么是上拉电阻?...上拉电阻取值要取什么值,这个电阻取大取小对I2C通信时候有什么影响,应该取什么值最合适?既然有上拉电阻,那是不是有下拉电阻?...想象一下,如果现在把B点上面那一部分去掉了,变成下面这样: ?...极又是什么东西极是场效应管中一个极:如图(11)所示,场效应晶体管(Field Effect Transistor缩写(FET))简称场效应管。

    2.3K12

    对话卫瓴杨炯纬:AI 大模型时代,怎么做好应用者?

    而基于此在微信这样一个私域场景里实现对客户个性洞察个性化沟通赋能这件事有可能实现,本质上这就是给销售提供了一套个性营销工具。 AI科技评论:所以这也是和企微打通最大原因?...而这对于后期如果要通过AI来实现赋能也不利好,相当于基本语料都不够,怎么能训练出好东西呢。 AI科技评论:做营销工具包括后期训练AI产品,语料主要来源是企微?...但GPT出来后,拥有的数据量越多,就能够让AI做出更好个性化建议,这个对我们非常重要,所以我们在这块上得非常快。...杨炯纬:肯定不会,前段时间一个大客户跟我们说卫瓴所有东西都好,希望我们私有化部署,开出客单价很高,后来拒绝了,现在有一个基本判断,就是私有云根本跟不上公有云。...杨炯纬:肯定要从场景出发,要知道要解决什么问题,什么数据,然后怎么去判断、评判这个结果是好还是坏,然后我们再看哪个模型能解决问题。 太单点场景,任何一个大模型都差不多。

    17010

    十年磨一剑:面试官角度聊聊现下安卓大环境,“野生”程序员现阶段面试问题&学习误区

    所以,项目经历上只需要写下面几个方面: 项目一句话简介,说明项目的大体情况和规模 核心技术方案,介绍用到核心技术、核心技术方案 你在项目中承担角色以及贡献等 实际上有了这些东西基本上可以了解你这个项目大概是个什么规模...除了项目经历,你简历上只应该出现你亮点,切记各种废话,什么精通Java,精通设计模式、数据结构,这些根本不能体现你特点,这些东西应该结合业务或者架构,例如利用设计模式改进了技术方案流程,通过数据结构优化了程序执行效率...说完公司面试,再说一下经常有读者私信我一个问题,那就是A公司、B公司,到底该选哪个公司,首先要确认下你是不是来炫耀。...因为通过Flutter学习到了一种新跨平台思想,一种区别于现有的命令式编程编程范式,一种全新改进渲染流程方法,掌握这些,觉得比单纯讨论阿里是不是不再用Flutter了更加有用。...学习,永远是一个认知碾压过程,不断接触新思想、新技术,才能让自己有更加敏锐认知洞察力,就好像学了Flutter,你会发现Compose好像也是一样啊,SwiftUI好像也是啊,从更高眼界上去看这些东西

    46900

    【5min+】你怎么穿着品如衣服?IEnumerable AND IEnumerator

    诞生缘由 曾经学过内容可能过不了多久就忘了,我们需要一些文章来帮我们查补缺。 太长篇幅文章看着滚动条就害怕了,我们可能更期望文字少文章。...记得第一次见着它俩时候,说怎么看了半天怎么第一部分是它,第二个部分还是它?甚至一度以为它们是同一个东西。(关于认证和授权将在后期为大家介绍。)...先来看看它们样子: ? ? IEnumerable说:提供了公开枚举器,并且该枚举器支持在非泛型集合上进行简单迭代功能。 IEnumerator说:提供了支持对非泛型集合进行简单迭代功能。...,将双色球包裹,促使球去滚动,这个东西什么呢?...语法糖就可以迭代它啦,然后foreach in 出来每一个对象类型是什么样子呢?

    38230

    除了永无广告百度简单搜索之外,大佬们在数博会上还说了这些

    在担心这个车是不是足够安全。...第三,AI做出来很多东西不仅仅是简单去模仿人,人喜欢什么你就给它什么,人喜欢娱乐八卦你百分百信息流都推娱乐八卦,只要让他在里面多待一分钟就不让它少待一分钟,这不是我们想要,我们希望通过AI,通过个性化推荐...1. 360度用户洞察带来个性化体验 根据客户行为分析,同时进行深入洞察,以360度视角,使电子商务体验在各方面实现个性化。...然而大数据并不仅仅应用在交易方面,它对店内日常运营和销售有着深远影响,甚至有着驱动力。根据同样客户洞察和物联网位置数据,我们可以通过最佳产品布局,引导个性、便利消费体验。 2....利用机器语言优化商业目标,提高经营效率 通过调整基本价格进行针对性优惠、促销和送券活动,利用机器语言优化商业目标。

    36320

    怎样才算数据驱动型企业?

    Michelle ufford演讲中讲过一句话,如果你有了一个想法,然后利用数据去验证它,这不是数据驱动。数据驱动是一切从数据出发,在数据中产生洞察和想法从而驱动你行为。    ...数据、信息、知识、决策四者之间关系 数据驱动根本动力 我们通常说数据驱动直接目的就是驱动决策    决策体现在宏观和微观两个不同层面,宏观层面属于基本面的范畴,比如与企业战略规划相关,更多是决策做什么或者不做什么...对于知识定义:“知识是框架式经验、价值观、上下文信息、专家洞察力和脚踏实地直觉动态组合,为评估和整合新经验和信息提供了环境和框架。”它通过人头脑产生和应用。...围绕用户个性化”需求是数据驱动根本动力     从“标准需求”向以用户为中心个性化定制需求”转变是数据驱动根本动力,前面 们有提到两个比如:什么活动给谁?通过什么方式触达谁?...按需没有错,但是有“”,而数据很大一部分价值就在这些“”里,企业现代数据战略里亟需一种更加智能方式解决全域数据问题。

    74910

    【观点】沈浩:发现数据可视化之美

    是数据分析师,但是当我面对很多文科领域的人他看不懂,老让去开会,但是又没时间,是不是做个什么东西,让不去教你就能看得懂呢?所以我经常说一句话,形式要大于内容。...你发现到今天对可视化不是在PPT上演示了,甚至PPT也不能演示了像我们看到很多词语,当然这个词语需要我们从网上抓取作出完全个性词语。...甚至我们可以去筛选不同风暴现象,是不是就关注于这条线时候可以高量这个东西,实际上我们看到交互式图形,可以让我们更好洞察事物。...这种洞察一直说是要inside出来,就像你看到这个地球,这个地球上我们可以洞察什么?其实你如果喜欢纽约的话,可以敲一个纽约,纽约9·11那两个底座,甚至车在哪儿开都可以看到。...比如说我们能不能把北京市所有的垃圾筒都标识出来,能不能把所有人行为表现出来,而这些东西我们不问为什么,我们就看到是什么,然后去采取行动。

    85480

    沈浩:用数据说话,看得见,才做得好

    是数据分析师,但是当我面对很多文科领域的人他看不懂,老让去开会,但是又没时间,是不是做个什么东西,让不去教你就能看得懂呢?所以我经常说一句话,形式要大于内容。...你发现到今天对可视化不是在PPT上演示了,甚至PPT也不能演示了像我们看到很多词语,当然这个词语需要我们从网上抓取作出完全个性词语。...甚至我们可以去筛选不同风暴现象,是不是就关注于这条线时候可以高量这个东西,实际上我们看到交互式图形,可以让我们更好洞察事物。...这种洞察一直说是要inside出来,就像你看到这个地球,这个地球上我们可以洞察什么?其实你如果喜欢纽约的话,可以敲一个纽约,纽约9·11那两个底座,甚至车在哪儿开都可以看到。...比如说我们能不能把北京市所有的垃圾筒都标识出来,能不能把所有人行为表现出来,而这些东西我们不问为什么,我们就看到是什么,然后去采取行动。

    72660

    对高并发流量控制一点思考

    其实并没有一个绝对数字,如果这个量造成了系统压力,影响了系统性能,那么这个量就可以称之为大流量了。 其次,应对大流量一些常见手段是什么?...打个比喻,现在APP都讲究千人千面,拿到数据后,做个性化排序展示,如果在大流量下,这个排序就可以降级掉! 限流:大家都知道,北京地铁早高峰,地铁站都会做一件事情,就是限流了!...桶 虽然滑动窗口有效避免了时间临界点问题,但是依然有时间片概念,而桶算法在这方面比滑动窗口而言,更加先进。...(有一点生产令牌,消费令牌意味) 不论是对于令牌桶拿不到令牌被拒绝,还是水满了溢出,都是为了保证大部分流量正常使用,而牺牲掉了少部分流量,这是合理,如果因为极少部分流量需要保证的话,那么就可能导致系统达到极限而挂掉...本文主要讨论是单机限流,这里就不在详细介绍分布式场景下限流了。 一句话,让系统流量,先到队列中排队、限流,不要让流量直接打到系统上。 如果觉得分享不错,欢迎大家随手点赞、转发。

    76430

    《高性能 Android 应用开发》笔记

    ,属于一本偏『指南性』书籍,总体可以给出 8分评价。...书中不仅涵盖了基本算法话题,还深入到了硬件和平台工作方式,让你了解工具异常显示是什么含义。” ——Colt McAnlis,资深布道师,Google公司团队主管 自行感受一下。...看下来书主要内容在 UI 性能、CPU以及网络章节,都给出了不少详细指导,特别是网络那个章节。 看下来很明显,发现本人对于网络优化做过东西相对不多,算查补缺了。 本书适合什么样的人群?...个人觉得比较适合那些 : 没怎么接触过性能优化同学; 或者对于性能优化还没有一个比较大全局观同学; 或者想相对比较系统了解性能优化有哪些可以做同学。...如果你已经是一个性能优化老司机,那就没什么必要购买这本书了。 另外其实国内关于性能优化文章已经非常多了,内容也比较详细,通过阅读博客,也可以学得不少性能优化知识。

    47320

    沈浩:用数据说话,看得见,才做得好

    是数据分析师,但是当我面对很多文科领域的人他看不懂,老让去开会,但是又没时间,是不是做个什么东西,让不去教你就能看得懂呢?所以我经常说一句话,形式要大于内容。...你发现到今天对可视化不是在PPT上演示了,甚至PPT也不能演示了像我们看到很多词语,当然这个词语需要我们从网上抓取作出完全个性词语。...甚至我们可以去筛选不同风暴现象,是不是就关注于这条线时候可以高量这个东西,实际上我们看到交互式图形,可以让我们更好洞察事物。...这种洞察一直说是要inside出来,就像你看到这个地球,这个地球上我们可以洞察什么?其实你如果喜欢纽约的话,可以敲一个纽约,纽约9·11那两个底座,甚至车在哪儿开都可以看到。...比如说我们能不能把北京市所有的垃圾筒都标识出来,能不能把所有人行为表现出来,而这些东西我们不问为什么,我们就看到是什么,然后去采取行动。

    789100

    秋招记录

    9-8: 还是讲项目,已经讲了几遍这时候基本轻车熟路了,面试官很懂,抓住去雾项目问了挺久,使用情况,有什么缺点,如何改进,基本都问了。然后闲聊了几句。...两个面试官,一种一个还是天大经管学院学长,聊得东西就没有什么技术了,问想不想去武汉或深圳(武汉,当然说想了,当时华为和中兴还都没有结果),再聊了一些其他。...卷积操作到底做了个什么东西?CNN和传统方法相比有什么优缺点?现象回归和逻辑回归最本质区别?(当时一时蒙了,逻辑回归是分类不是回归啊)信号校正具体方式?积分图作用?...那几天挺累,不是做机试,就是去面试,自己本身就晕车,所以每次坐公交都感觉要死要活。一开始还想着面试过程中慢慢查补缺,后面应该会面的越来越好。后来真进入到那种状态就不想动了。...后面就没有什么了,中兴签约那天去现场看了看,还是下雨。和hr聊了聊薪资部门什么,拒了之后东西走人时候说谢谢不好意思,hr连我鸟都不鸟。

    89220
    领券