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c****2 2018-07-10
个性化荐(
Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性化荐系统[7],然后介绍我们实现的融合荐模型。 YouTube的深度神经络个性化荐系统 YouTube是世界上最大的视频上传、分享和发现站,YouTube个性化荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中荐个性化的内容。整个系统由两个神经络组成:候选生成络和排序络。候选生成络从百万量级的视频库中生成上百个候选,排序络对候选进行打分排序,输出排名最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1.
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学 m.sanwenzx.cn 在所有除百度的浏器都能正常使用评论功能。而这个百度就是不让站显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
前言 很多朋友都问过我,开源技术究竟好在哪里,个公司拥抱开源是不是加分项,参与开源的人是不是很酷的技术大牛。本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角度看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每份代码都是份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 只能在很小可控范围内迭代,的进步速度偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发动开放源代码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。
l****m 2018-07-10
词向量(
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 模型概 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍词的向量表征,也称为word embedding。词向量是自然语言处理中常见的个操作,是搜索引擎、广告系统、荐系统等互联服务背后常见的基础技术。 在这些互联服务里,我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个词被表示成个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应个字典里的每个词,除了这个词对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有个广告的关键词是“康乃馨”。
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
我们要提供的feed_order应该和训练过程致。 总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深度神经络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了个个性化荐神经络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交络、广告荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
x****7 2018-07-10
行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是个百度EasyDL
佛山供电局输电管理所将存在桩机、吊车、挖掘机、运货运水泥大型车的现场1000张隐患图像,使用百度EasyDL定制化图像识别进行训练,经过3个月的训练,更新了10个版本,最终获得“输电线路部隐患识别”模型,该模型可以识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等部隐患,目前识别准确率达到80%,超出预期,并且以2-3周更新次模型的频率持续训练,准确率在不断提升。 源创电喷位于广西柳州,是家生产汽油机电喷系统的公司。为汽车动力系统中的关键部,喷油器质量要求非常高,过去,源创只能用人工肉眼来检测喷油器阀座瑕疵,每日平均检查4000-6000,峰值是12000,整个视觉判断工序,需付出4~7人每班的复核人力,是投入产出比最低的工序之。 依托百度EasyDL定制化训练和服务平台,柳州源创构建了自己的喷油嘴识别模型,结合原有业务流程和硬,先通过自动化系统上传每次采集待测样品图片,然后实时上传已通过的识别模型进行判定,再返回相应的处理结果,最后由自动化系统将样品进行分类流转。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机分析
前言 云计算是种服务,服务不仅要次性验收其服务能力,还要持续关注其服务品质。客户用IaaS云服务就跟用IDC样,用谁家的云就知道谁家有故障,用家就知道家的短处才是正常,只有前个厂商烂到无可救药,客户才会对新厂商充满认可和感激。 本文的目的就是归类IaaS云故障的表层现象和深层原因,客户知道云服务的短板才好做系统设计,云厂商出故障也要老实认错,别总把客户当行来糊弄。 至于PaaS云和IaaS云的设计实现思路完全不同,不在本文讨论范围内。 客户的感知和建议 IaaS云的核心资源是云主机,其他IaaS资源都是依附于云主机的;云主机的可靠性略高于物理机,但并不是云主机永不宕机。 只要云主机采购量稍微上规模,云主机用户总会遇到些故障。请谅解和忘记供应商的营销话述,云主机用户必须自己在架构设计层面规避这些故障。 络抖动 现在云平台已经都用SDN组,SDN本质是“定义络”,其主打卖点是灵活管理和控制,其性能和稳定性并不是主打方向,SDN的质量也要略差与于传统厂商。云平台都会有络IO超卖复用,而且用服务器CPU解海量报文,其性能还是比传统络略差的。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
私有云的输出形式有三类,分别是远程代维护、买体化。买体化交付大家很熟悉,厂商需要提供非常详实的交付文档,应对切异常情况。但当前云存储的可维护性并不高,交付文档可能写不出来,远程代维护才是最便利的交付方式。按过去买硬的习惯,离线运维系统都要巡检和计划内停机,其可用性比在线运维要低很多。厂商的驻场工程师只能做日常响应工作,让核心技术人员远程代维好过停业务等人来现场。现在几个硬存储厂商也用类似的远程维护方案,他们的智能诊断程序会将群集状态信息自动发送给厂商,这泄密的风险和远程代维护是相同的。 四、自建/评估对象存储群集 免泄密声明:此文是我基于已知公开常识写的内容,我的工作经历是让我验证这些观点并感觉到了客户痛点,此文只谈架构不谈具体实现方法,并不涉及技术机密。 本章节都是架构技术干货,无论是要自建对象存储群集、采购私有云还是采购PB级公有云都需要评估厂商的技术架构是否可靠,如果您做其他分布式系统也可能会有所收获。
布****五 2018-07-10
如何执行条命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个小的步骤,是新包的上传,二是服务进程的重新启动。服务进程的重新启动不必多说,包的上传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 运维过程需要时刻监控系统及业务的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时信息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,种是通过业务提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有个共同的目的:控制服务器。在现阶段,要想对服务器进行控制,离不开“在大量服务器上执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行条命令”的意义所在。
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