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x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人的第直立行走
--下图是 05创建完成数据集 -- ####开始创建模型 #### 6.有了数据集以后我们就可以创建模型了,我们选择创建个图像分类模型(Image Classification Model),数据集选之前创建的“minidata”,训练圈数输30,其他选项暂时保持默认。 --下图是 06新建模型 -- 7.到了创建模型的下半段是选择网络构型,我们选择LeNet即可,将模型命名为TestA。 --下图是 07选择LeNet -- 8.这Demo我们没做细节设置,但生产环境可能要经常修改配置文件。 --下图是 08调LeNet -- 9.接下来就开始生成模型了,小数据集简单任务的速度还是很快的,而且验证正确率很高。但是如果是大任务大模型,可能会算上几天时间。 --下图是 09开始生成模型 -- 10.模型生成完成,我们再看下验证正确率很高了,如果生产环境正确率太低,可能你要调创建模型的参数。
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、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,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,其他素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,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****d 2018-07-11
亿级云用户分析
广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还有底层工程师能否推动上层业务测试和变动。 API调用PaaS——API云服务就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目任云厂商。客户有精力就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分API云服务连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和上云没直接联系,个是室内装修工作,个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户推动IT技术革新。 5.服务输出分析 云厂商输出给客户的即有云端IT资源,也有平台服务输出。服务是个比资源更难量化的概念,我只引把火苗出来。 咨询规划服务--如果直接给客户买资源,那就只能谈性价比,而且资源本身不会说话,所以云厂商要做好咨询规划。 明晰验收服务--云项目的实施和结项都是以结果为导向的,明确的过程控制和验收标准对供求双方都是保护。
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