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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、推荐系统等互联服务背后常见的基础技术。 这些互联服务里,我们经常要较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的较,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)。 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。如,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”。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(
优点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而推荐给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新用户同样存冷启动的问题。 组合推荐[5](Hybrid Recommendation):运用不同的输入和技术共同进行推荐,以弥补各自推荐技术的缺点。 近些年来,深度学习很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都尝试将深度学习应用于个性化推荐系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容信息进行学习,可以定程度上处理个性化推荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化推荐的深度学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用含用户信息、电影信息与电影评分的数据集作为个性化推荐的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影的推荐得分排序,推荐给用户可能感兴趣的电影。
布****五 2018-07-10
如何执行条命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行条命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要几十万台机器上每天执行几十亿条命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24小时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 信息存储问题:为了支持水扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任务调度问题:为了达到任意多台服务器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了保证命令高效正确送达目标服务器,需要构建个可靠的命令传输络,使命令信息准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台服务器分布世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行环境。
h****l 2018-07-09
如何预测模块中添加个预测器?
这里,假设我们想给我们的车辆增加个新的预测器,用于其他类型的障碍。 添加预测器的步骤 如下步骤将会指导您预测器中添加个 NewPredictor: 定义个继承基类 Predictor 的类 实现新类 NewPredictor prediction_conf.proto中添加个新的预测器类型 更新 prediction_conf 更新预测器管理器(Predictor manager) 下面让我们用上面的方法来添加新的预测器。
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