关于 【媺53113375】樟树桑拿全套价格-佛山一个学生一晚一千贵 的搜索结果,共1272
c****2 2018-07-10
性化推荐(
系统由两神经网络组成:候选成网络和排序网络。候选成网络从百万量级的视频库中成上百候选,排序网络对候选进行打分排序,输出排名最高的数十结果。系统结构如图1所示: 图1. YouTube 性化推荐系统结构 候选成网络(Candidate Generation Network) 候选成网络将推荐问题建模为类别数极大的多类分类问题:对于Youtube用户,使用其观看历史(视频ID)、搜索词记录(search tokens)、人口信息(如地理位置、用户登录设备)、二值特征(如性别,是否登录)和连续特征(如用户年龄)等,对视频库中所有视频进行多分类,得到每类别的分类结果(即每视频的推荐概率),最终输出概率较高的几百视频。 首先,将观看历史及搜索词记录这类历史信息,映射为向量后取平均值得到定长表示;同时,输入人口特征以优化新用户的推荐效果,并将二值特征和连续特征归化处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特征表示拼接为向量,并输入给非线形多层感知器(MLP,详见识别数字教程)处理。
l****m 2018-07-10
词向量(
所以,仅仅给定两词,不足以让我们准确判别它们是否相关。要想精确计算相关性,我们还需要更多的信息——从大量数据里通过机器习方法归纳出来的知识。 在机器习领域里,各种“知识”被各种模型表示,词向量模型(word embedding model)就是其中的类。通过词向量模型可将 one-hot vector映射到维度更低的实数向量(embedding vector),如embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]embedding(母亲节)=[0.3,4.2,−1.5,...],embedding(康乃馨)=[0.2,5.6,−2.3,...]。在这映射到的实数向量表示中,希望两语义(或用法)上相似的词对应的词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向量的余弦相似度就不再为零了。 词向量模型可以是概率模型、共矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求词向量之前,传统做法是统计词语的共矩阵XX。
布****五 2018-07-10
如何执行条命令
干货概览 今天我们不聊上层建筑,不聊单机房自愈,也不聊智能运维的暗夜与黎明,今天我们聊很基础的话题:如何执行条命令。许多人看到这,可能觉得这是简单至极的问题,事实果真如此吗,别急,下面我们来抽丝剥茧,探究竟。 什么是命令 首先回顾下“命令”的具体含义,发令以使之,谓发令而使其做某事,这是“命令”词的基础释义。从这里我们可以看命令的三最基本的要素:命令内容(令)、命令传递(发)、命令执行(使)。如果将这三要素限定在服务器上,它们又是如何运作的呢? 图1 windows与linux下的命令 命令内容(令) 无论是windows还是linux操作系统,都会提供相应的CLI(不要吐槽windows的CLI难用),供使用者交互执行命令或运行批处理脚本。仔细观察,所有命令行都有相同的特点:固定词+选项+参数,无出其右。因CLI伴随着操作系统的诞,且命令行处理又是复杂但相似的过程,因此各种语言也都提供了相应的库支持,如C语言提供了getopt/getopt_long等函数,C++的boost提供了Options库,shell中处理此事的是getopts和getopt。
h****l 2018-07-09
如何在预测模块中添加预测器?
简介 预测器为每障碍物成预测轨迹。在这里,假设我们想给我们的车辆增加新的预测器,用于其他类型的障碍。 添加预测器的步骤 如下步骤将会指导您在预测器中添加 NewPredictor: 定义继承基类 Predictor 的类 实现新类 NewPredictor 在 prediction_conf.proto中添加新的预测器类型 更新 prediction_conf 更新预测器管理器(Predictor manager) 下面让我们用上面的方法来添加新的预测器。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度习——猿人的第次直立行走
我又手写了数字2,还特地选的黑底白字28*28,结果这几模型没识别准确的,部识别失败。 --下图是 22.新图识别失败 -- 四、实战才能出模型 本次实验到正确率是94.81%的模型是意外惊喜,那模型测其他图片失败倒是意料之中的。因为这次实验的初始样本才几张,如果样本数量够多,过拟合(即噪音特征被纳入模型)的可能性就越小;我用的部是默认调试选项,添加其他特征项调试模型可能会减少欠拟合(主特征没提取到)的几率;我并未明确定义该模型的使用场景,即没有明确训练数据、测试文件和产文件是否相同。 我们看到完相同配置的模型,只因为点击成模型的时间不同,对同图片的识别结果确差万别,再次强调这不是因果判断而是相关性计算。实验结论和我上文的主张相同,模型需要实战数据进行实际训练,且我们只能预估但不能预测模型成结果。我做这实验就是给大家解释,AI模型训练不是软件外包,不是谈拢了就能规划人日预估效果的。 AI技术供应商简单点就是卖现成的模型,比如说人脸识别模型、OCR识别模型等等。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是百度EasyDL
1000张图片使用百度EasyDL训练图像识别模型最快只需要8分钟;1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于百度EasyDL低门槛、高精度、更轻快的特点,成为企业快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式发布以来,百度EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,百度EasyDL用户数达到10万,覆盖22行业,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职业场景和细分活场景当中。 在百度EasyDL开发者中,有南方电网这类巨头,也有些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深度习模型。 中国南方电网公司广东电网公司直属的供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发外力破坏的施工点有300余处。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最后公里
软件产品的命力在于不断的功能迭代。新功能从需求产到完整地呈现给终端用户,中间经过了调研、立项、需求分析、设计、开发、测试等系列步骤,而发布变更则是整流程的最后步。具体来说,发布变更是指将产品功能的修改内容发布到组服务器上的过程。 变更过程可以简单到由研发人员手工将代码上传到台服务器上,也可以复杂到上万台机器的数据传输和命令执行。如果我们深入地考查整变更过程,可以发现无论变更过程本身如何变化,其中有些组成部分是不可或缺的,这里将其总结为变更三要素,即变更源、变更策略、变更目标。 变更源:描述变更涉及的具体内容,可以是程序、数据或者命令; 变更策略:描述变更过程如何执行,包括但不限于顺序、并发度、失败容忍度等; 变更目标:描述落地变更内容的或者多目标机器,也可能是虚拟机或容器。
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