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双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原猎头
当遭遇面试失败,资深猎头能要到失败原因通报给候选人,而新手猎头不关注面试失败原因,用人部门给失败原因都是敷衍套话。 也有部分猎头会和优质候选人保持长时间关系,但这太费时间了,猎头五年内给同个候选人介绍两工作几率在是太小了。 我这里没提诸如JD介绍、简历优化类基础内容,合格候选人会认专业分析位需求,不需要猎头来催。 用人单位评估猎头水平就更简单了,就是写推荐说明。新手猎头是写不出干货推荐信,而资深猎头推荐信不仅是对候选人简历解析,也会包含简历之外大量建议说明。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
干货概览 在计算机程序或者服务上,我们来试着分析前面提到几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了哪些例,服务规模、部署情况、例运行状况如何? 2.我从哪里来? 服务上游有哪些,不同上游流量如何分配? 3.我往哪里去? 服务下游有哪些,不同下游流量如何分配? 面对这样问题,我们答案是什么呢? 在百度运维践中,我们只需“BNS”就可以获得想要答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发套分布式名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中个重要基础服务系统。它为每个服务赋予个独无二名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个服务相关信息 ,这些信息包括:服务在机器上部署信息(机器IP,部署路径,服务配置,端信息),服务例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了个服务名到资源信息个映射关系。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人直立行走
2.原始数据需要清洗整理和标注,没找到相关性样本不是未标注样本。前文试验中6000张图片可都是标注了0-9数字,我们测试模型是为了找到“2”这组图片相关性。清洗、整理和标注数据工作可能是自动也可能是人工,自动做那就是我们写脚本或跑大数据,人工做就是提需求然后招1500个大妈给黄图打框,但工程师会对打框过程全程指导。这里还有取巧方法,友商模型太贵甚至不卖,那就是直接用友商公有云API接,或者买友商大客户日志,让友商帮你完成数据筛检。 3.上文试验中仅仅是图片分类数据集,已经有很多可调整选项了;生产环境不仅有图片还有声音、文字、动作特征等数据集,数据集设置是否合理,要不要重建数据集都需要多调试和长期观察。 4.验中生成模型没怎么调参数也只花了分钟时间,但生产环境模型生成参数要经常调整,而生成个模型时间可能是几小时甚至几天。 5.验证结果准确性,如果是柔性需求可以目测几个测试结果就把模型上线了,但如果是刚性业务可能又要组织十万份以上样本进行测试验证。顺路说句,用来训练模型硬件未必是适用于来验证和跑生产环境,如果是高压力测试可能还要换硬件部署。
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