gb/t 1.1-2009 云计算运维平台参考框架及技术要求

时间: 2023-07-30 22:01:36 浏览: 56
GB/T 1.1-2009 《云计算运维平台参考框架及技术要求》是中国国家标准化委员会制定的关于云计算运维平台的标准。该标准主要规范了云计算运维平台的基本框架和相关技术要求。 该标准首先明确了云计算运维平台参考框架的组成部分,包括管理控制层、资源池层、数据处理层和应用层等。各个层次之间通过API和服务接口进行交互,形成一个完整的云计算运维平台。 标准还明确了云计算运维平台的技术要求,包括安全性、性能、可用性、灵活性等方面。其中,安全性要求平台具有数据加密、访问控制、身份认证等安全机制,保障用户数据的隐私和安全;性能要求平台能够承受大规模用户的访问请求,并具备高并发处理能力;可用性要求平台提供24小时运行,并具备系统备份、故障检测和恢复机制;灵活性要求平台能够根据用户需求进行弹性扩缩容,并支持不同的云计算应用场景。 此外,标准还规定了云计算运维平台的监控和管理要求,包括对云计算资源的监控、性能调优、故障处理等方面。标准要求平台能够对云计算资源进行全面的监控和管理,及时发现和解决问题,保证平台的稳定性和可靠性。 总之,GB/T 1.1-2009《云计算运维平台参考框架及技术要求》是中国国家标准化委员会制定的针对云计算运维平台的标准,通过规范云计算平台的基本框架和技术要求,提高云计算平台的安全性、性能、可用性和灵活性,为云计算技术的应用提供了一定的指导和保障。
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GB/T 1.1-2020《新企标准 模板》是我国制定的一项标准,用来指导企业在制定自身企业标准时的基本要求和流程。该标准的推出旨在提升企业标准的质量和执行效果,推动企业的创新发展和提高产品质量。 该标准中规定了企业标准的编制要求和流程,包括标准制定的目的、范围和适用性、标准技术规范、标准文档形式、标准的修订和废止等方面。通过明确标准编制的步骤和方法,可以保证企业标准的科学性、合规性和可操作性。 《新企标准 模板》的推出,将有助于规范企业标准的制定过程,减少标准制定的重复劳动和资源浪费,提高标准制定的效率和质量。同时,该标准还强调了对市场需求的调研和分析,要求企业在制定标准前充分了解市场现状和用户需求,确保标准的实用性和适应性。 此外,《新企标准 模板》对标准的修订和废止也做出了规定,要求企业在标准实施一段时间后对其进行评估和修订,以适应市场的变化和技术的更新。这一规定有助于保持企业标准的有效性和时效性。 总的来说,GB/T 1.1-2020《新企标准 模板》的推出为企业标准的制定提供了规范和指导,推动了企业标准的科学性、合规性和可操作性的提升,有助于提升企业的创新能力和产品质量,促进企业的可持续发展。

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根你提供的信息,编译过程中出现了一个错误。错误信息显示 ld (链接器) 试图处理一个格式错误的文件。 具体来说,ld 报告了以下错误: ``` /opt/Atlas310-ascend/toolkit/toolchain/hcc/bin/../lib64/gcc/aarch64-target-linux-gnu/7.3.0/../../../../aarch64-target-linux-gnu/bin/ld: test/src/draw_pic_test.o: error adding symbols: file in wrong format collect2: error: ld returned 1 exit status ``` 这个错误通常发生在尝试链接不兼容的目标文件时。可能有以下几个原因导致这个错误: 1. 目标文件 `test/src/draw_pic_test.o` 的格式不正确,不符合链接器的预期。你可能需要检查这个目标文件是否由正确的编译器生成,并且是否与你的交叉编译目标匹配。 2. 链接器正在尝试将不同架构的目标文件链接在一起。请确保你的交叉编译环境配置正确,并且编译器和链接器的目标架构与你的目标平台一致。 3. 缺少必要的库文件。请确保你的链接命令中指定的库文件存在,并且位于正确的位置。 针对这个错误,你可以尝试以下几个步骤来解决问题: 1. 检查目标文件的生成方式和来源。确保使用正确的编译器和编译选项生成目标文件,并确认目标文件的格式正确。 2. 检查你的交叉编译环境配置,确保交叉编译器和链接器的目标架构与你的目标平台一致。 3. 检查链接命令中指定的库文件路径是否正确,并确保库文件存在。 如果问题仍然存在,可能需要更多的上下文信息来进行进一步的诊断和解决。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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