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Linux常用监控指标总结

做运维,不怕出问题,怕的是出了问题,抓不到现场,两眼摸黑。所以,依靠强大的监控系统,收集尽可能多的指标,意义重大。但哪些指标才是有意义的呢,本着从实践中来的思想,各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值。

  • 2022-01-12
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Kubernetes集群网络从懵圈到熟悉

一个Linux容器的网络栈是被隔离在它自己的Network Namespace中,Network Namespace包括了:网卡(Network Interface),回环设备(Lookback Device),路由表(Routing Table)和iptables规则,对于服务进程来讲这些就构建了它发起请求和相应的基本环境。

  • 2022-01-11
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线程、进程、多线程、多进程和多任务一锅端

线程是CPU调度的最小单位(程序执行流的最小单元),它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单元。一条线程是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。

  • 2022-01-12
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图计算在斗鱼反作弊中的业务实践

斗鱼作为个人直播平台,长期以来除了普遍存在的灰黑产,虚假流量也是流量风控的重灾区。本文将介绍图算法在斗鱼反作弊中的业务实践,主要内容包括:斗鱼流量风控业务场景、斗鱼图算法体系、图算法风控建模、模型实战。

  • 2022-01-11
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基于全栈式实时风控引擎的流量反作弊平台建设

恶意刷量、虚假流量充斥着多个行业,给客户造成上百亿的营销费用损失。流量黑产的设备、手机号、IP等资源和手段不断进化演变,作弊成本增加,识别难度加大。

  • 2022-01-11
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【胡一然】图在异常流量识别中的应用和演进

图神经网络模型的出现,实现了图数据的端对端学习方式,为图数据的 诸多应用场景下的任务, 提供了一个极具竞争力的学习方案。

  • 2022-01-11
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图计算与图深度学习在风控交易场景中的应用

像素深度和图像深度是两个相互关联但又有所不同的两个概念。像素深度是指存储每个像素所需要的比特数。假定存储每个像素需要8bit,则图像的像素深度为8。图像深度是指像素深度中实际用于存储图像的灰度或色彩所需要的比特位数。假定图像的像素深度为16bit,但用于表示图像的灰度或色彩的位数只有15位,则图像的图像深度为15。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数,或可能的灰度级数。例如,彩色图像每个像素用R,G,B三个分量表示,每个分量用8位,像素深度为24位

  • 2022-01-11
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图神经网在支付风控中的应用

图神经网络,科技热词,图神经网络的研究与图嵌入或网络嵌入密切相关。图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息,将图中顶点表示为低维向量,以便使用简单的机器学习算法(例如,支持向量机分类)进行处理。图嵌入算法通常是无监督的算法,大致可以分为三个类别,即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。同时,图嵌入的深度学习方法也属于图神经网络,包括基于图自动编码器的算法和无监督训练的图卷积神经网络。

  • 2022-01-11
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