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C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受注?
这么看来,高精的数据采集目前还并未涉及到其他的采集方式,例如步采背包以及无人机,是否会在这方面有所调整呢? (片来源于络) 目前的高精以满足L3级别自动驾驶的要求为标准,所以采集的道路场景以高速公路为主。采集车队总量达280台,其中具备高精采集能力的车辆约40多台,单车设备成本在100万人民币左右,自动化处理程可以超过 90%。 地的数据管理与更新问题 于地数据的管理,自动驾驶领域家刘少山等家表示,无人车使用的高精地是2D格,数据主要由激光雷达提供。 由于激光雷达的精大约是5厘米,所以地的最高精可以达到每个格5×5厘米,在如此高倍的精下,如何有效管理数据是很“麻烦”的一件事儿。 一般情况下,激光雷达可覆盖方圆100米范围,假设每个反光强可以用一个字节记录,那么每次激光雷达扫描后就可产生4MB数据。 但是这种扫描会涵盖公路旁边的树木及房屋等,实际上无人车行驶并不需要这些,只需记录公路表面的数据,数据过滤就成为一步。 过滤数据中,通常可以使用无损压缩算法,例如LASzip,有望达到超过10倍的压缩率。
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 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 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 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推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或者两段文本之间的相性。为了这样的比较,我们往往先要把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,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长为字典大小,每个维对应一个字典里的每个,除了这个对应维上的值是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”,而有一个广告的是“康乃馨”。
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 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让显示评论。广告屏蔽功能闭就正常了。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
和传统广告序中的特征抽取方法类似,这里也构造了大量的用于视频序的相特征(如视频 ID、上次观看时间等)。这些特征的处理方式和候选生成络类似,不同之处是络的顶部是一个加权逻辑回归(weighted logistic regression),它对所有候选视频进行打分,从高到底序后将分数较高的一些视频返回给用户。 融合推荐模型 本节会使用卷积神经络(Convolutional Neural Networks)来学习电影称的表示。下面会依次介绍文本卷积神经络以及融合推荐模型。 文本卷积神经络(CNN) 卷积神经络经常用来处理具有类似格拓扑结构(grid-like topology)的数据。例如,像可以视为二维格的像素点,自然语言可以视为一维的序列。卷积神经络可以提取多种局部特征,并对其进行组合抽象得到更高级的特征表示。实验表明,卷积神经络能高效地对像及文本问题进行建模处理。 卷积神经络主要由卷积(convolution)和化(pooling)操作构成,其应用及组合方式灵活多变,种类繁多。本小结我们以如3所示的络进行讲解: 3.
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和历史轨迹数据同步到一起
好****生 2020-08-28
小度提示:网络好像断开了!
从六月开始就突然连不上了,然后重新连也提示联失败,后来有时候能连上,但是过几分又掉线了,什么情况,能解决么,这像是的东西吗,别说我的有问题,我其他包括空气净化器手机智能台灯等都没有问题,快点解决吧,太失望了
x****7 2018-07-10
从外行进阶业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
拿1000张片使用EasyDL训练一个像识别模型最快只需要8分;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分。 由于EasyDL低槛、高精、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:零槛落地 自2018年4月正式发布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联内容审核、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生活场景当中。 在EasyDL开发者中,有南方电这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 中国南方电公司广东电公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生外力破坏的施工点有300余处。
疏****月 2018-07-09
上线Archer | 持续部署的瑞士军刀
干货概览 业务部署(熟称上线)是运维领域最常见的业务类型,主要涉及线上代码变更、配置文件变更(数据变更由于其高频、大量的特点,我们已在数据传输文章《嗖的一下,让数据自动生效》中讨论过)。一般的业务上线具有不定时操作、业务部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运维人员需要费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由上线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供一个灵活、稳定的部署系统是运维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,运维管理平台Noah发布了一上线部署系统——Archer。Archer致力于提供一套产品线全过程的可迁移发布解决方案,实现一完成机器初始化、服务部署、添加模块监控、添加CT任务、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起一次上线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
人脸人体识别方向:大脑此次发布了新能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸点检测和手势识别,人脸检测点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。像识别方向,大脑更新了红酒和地标识别两个新能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得文字解析。车辆分析方面上线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,大脑还会陆续上线车辆属性识别、车辆外观损伤识别、人脸融合、手部点识别、更高精的人像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方向:大脑新增文本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,大脑推出了作文检索和知识问答两个新能力,让学习和娱乐两不误,分分化身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,大脑也在重点发力智能硬件和设备。1月16日,大脑在深圳召开“在端上思考”大脑AI硬件平台及产品发布会,发布13项端侧新品,备受行业注。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
第一部分.前言 无论是条还是热播影视剧,猎头高端大气上档次的形象都深入人心。我能理解新人初见猎头的兴奋,但实际上猎场没那么精彩,面对这种过高的期望,猎头朋友们是很尴尬的,就好像每个IT工程师的都能下载Q币一样尴尬。 本文的定调并不是批判猎头行业,对水货猎头的调侃才能让敬业猎头生意更好,让应聘者更少精力在无效应付上,让招聘方知道资深猎头贵在哪里。 第二部分.真实的低端猎头市场 大部分猎头公司的公开介绍就是几句无法查证的套话,其老板一般都是资深猎头跳槽单干,和老客户保持着半面之交的系。猎头公司找客户并不难,因为大都是无保底合同,半面之交的系也够用了。 大部分新手猎头顾问,不管他们入职时的理想有多远大,打了半年电话以后梦想都会变成跳槽去甲方那里普通人事职员。他们即不了解面试者也不了解用人单位,为一个候选人费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是分之一。他们并不在意应聘者和面试官的时间是否被浪费,挺高大上的猎头工作,被这帮庸人成了炸鱼游戏。高端猎头拿到简历就开始调查研究了,而这类猎头等二面以后才能记住面试者的字。
1****6 2018-07-10
情感分析
注意:读取IMDB的数据可能会费几分的时间,请耐心等待。
流****水 2018-07-11
云企业级运维平台——NoahEE
中除了有NoahEE运维平台的介绍外,还有我们智能运维产品的相介绍,欢迎大家访问该并联系我们试用各运维产品。
用****在 2018-07-10
向量(二)
基于具体的应用场景,每一项可以是一个字母、单或者音节。 n-gram模型也是统计语言模型中的一种重要方法,用n-gram训练语言模型时,一般用每个n-gram的历史n-1个语组成的内容来预测第n个。 Yoshua Bengio等科学家就于2003年在著论文 Neural Probabilistic Language Models [1] 中介绍如何学习一个神经元络表示的向量模型。文中的神经概率语言模型(Neural Network Language Model,NNLM)通过一个线性映射和一个非线性隐层连接,同时学习了语言模型和向量,即通过学习大量语料得到语的向量表达,通过这些向量得到整个句子的概率。因所有的语都用一个低维向量来表示,用这种方法学习语言模型可以克服维灾难(curse of dimensionality)。注意:由于“神经概率语言模型”说法较为泛泛,我们在这里不用其NNLM的本,考虑到其具体法,本文中称该模型为N-gram neural model。
双****4 2018-07-10
向量(三)
整个程序的入口很简单: def main(use_cuda, is_sparse): if use_cuda and not fluid.core.is_compiled_with_cuda(): return params_dirname = "word2vec.inference.model" train( if_use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname, is_sparse=is_sparse) infer(use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname) main(use_cuda=use_cuda, is_sparse=True) 总结 本章中,我们介绍了向量、语言模型和向量的系、以及如何通过训练神经络模型获得向量。在信息检索中,我们可以根据向量间的余弦夹角,来判断query和文档这二者间的相性。在句法分析和语义分析中,训练好的向量可以用来初始化模型,以得到更好的效果。
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