关于 三个月后致死的慢性毒药【V信;799.196.362】乐 的搜索结果,共1737
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
将卷积核应用于句子中所有词窗口x1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:nx1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:n,产生一特征图(feature map): c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈ℝn−h+1c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈Rn−h+1 接下来,对特征图采用时间维度上最大池化(max pooling over time)操作得到此卷积核对应整句话特征ĉ c^,它是特征图中所有元素最大值: ĉ =max(c)c^=max(c) 融合推荐模型概览 在融合推荐模型电影化推荐系统中: 首先,使用用户特征和电影特征作为神经网络输入,其中: 用户特征融合了四息,分别是用户ID、别、职业和年龄。 电影特征融合了息,分别是电影ID、电影类型ID和电影名称。 对用户特征,将用户ID映射为维度大小为256向量表示,输入全连接层,并对其他也做类似处理。然将四特征表示分别全连接并相加。
s****5 2018-07-10
化推荐(二)
其中, params_dirname是之前用来存放训练过程中参数地址。 place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 测试 现在我们可以进行预测了。我们要提供feed_order应该和训练过程一。 总结 本章介绍了传统化推荐系统方法和YouTube深度神经网络化推荐系统,并以电影推荐为例,使用PaddlePaddle训练了一化推荐神经网络模型。化推荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告推荐、搜索引擎等领域方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用深度学习技术,也将会在化推荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
问题,第一,会导手机发热严重(大概十几分钟严重发热,可以用烫来形容,严重时导手机自动关机),第二,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS号)
Z****E 2018-07-09
产品迭代一公里
软件产品生命力在于不断功能迭代。一新功能从需求产生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、测试等一系列步骤,而发布变更则是整流程一步。具体来说,发布变更是指将产品功能修改内容发布到一组服务器上过程。 变更过程可以简单到由一研发人员手工将代码上传到一台服务器上,也可以复杂到上万台机器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,这里将其总结为变更要素,即变更源、变更策略、变更目标。 变更源:描述变更涉及具体内容,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:描述落地变更内容或者多目标机器,也可能是虚拟机或容器。
双****4 2018-07-10
词向量(
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 模型应用 在模型训练,我们可以用它做一些预测。预测下一词:我们可以用我们训练过模型,在得知之前 N-gram ,预测下一词。
金****洲 2018-07-10
混乱集群遇见TA 从此岁静好
Agent通过定期心跳方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异地方做相应修改,使二者保持一,从而保证集群中所有机器最终状态一。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止大规模集群被破坏,为了保护集群世界安全,贯彻高效和简单运维理念,这就是我们新一代基础设施管理引擎HALO。 亲爱读者如果你看到这,恭喜你在有意义事上花费不止1分钟。来都来了,不妨看硬广再走~ 在全行业拥抱上云大背景下,如果您企业在各类云场景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们智能运维产品,其中除了有重磅企业级运维平台NoahEE,更有我们在智能运维领域实践和探索! 最,如果本文能让你快乐1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
TOP