关于 什么药能让女性兴奋作用效果【V信;799.196.362】霉 的搜索结果,共1039
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗攻击报告
在GeekPwn2016 硅谷分会场上, 来自北美工业界和 学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景,为大家揭示 了如何通过构造对抗攻击数据,要其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨 识到,要该差别对人类感知没有本质变化,而机器学习模型可以接受并做出错误的分 类决定,并且同时做了攻击演示。以下将详细介绍专家们的攻击手段。 1.攻 击 图 像 语 音 识 别 系 统 目前人工智和机器学习技术被广泛应在人机交互,推荐系统,安全防护等各个 领域。具体场景包括语音,图像识别,评估,防止欺诈,过滤恶意邮件,抵抗恶意 代码攻击,网络攻击等等。攻击者也试图通过各种手段绕过,或直接对机器学习模型进 行攻击达到对抗目的。特别是在人机交互这一环节,随着语音、图像为新的人机输 入手段,其便捷和实被大众所欢迎。同时随着移动设备的普及,以及移动设备对这 些新的输入手段的集成,使得这项技术被大多数人所亲身体验。而语音、图像的识别 的准确对机器理解并执行户指令的有至关重要。
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
优点是简单直接,不需要依据其他户对商品的评价,而是通过商品属进行商品相似度度量,从而推荐给户所感趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新户同样存在冷启动的问题。 组合推荐[5](Hybrid Recommendation):运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,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应于个化推荐系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的力,够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容息进行学习,可以一定程度上处理个化推荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个化推荐的深度学习模型,以及如何使PaddlePaddle实现模型。 展示 我们使包含息、电影息与电影评分的数据集为个化推荐的应场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为趣越大),然后根据所有电影的推荐得分排序,推荐给户可趣的电影。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
Apollo 搭建感知系统,如何选择传感器、传感器配置?希望它做任务。 这是三种基本传感器的对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽车通毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代表做得好,黄色代表做得普通,红色代表做得差。最后,说明了三种传感器融合是最好的。 那 ,感知系统开放模块怎做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是。 感知框架。的是深度学习,它可以做到精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快速的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行网格化,网格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。分为特征抽取、点云检测、点云聚类、后处理、闭包提取。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
基于神经网络的模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,以及如何PaddlePaddle训练一个词向量模型。 展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以数据可视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上的投影(如下图所示)。从图中可以看出,语义相关的词语(如a, the, these; big, huge)在投影上距离很近,语意无关的词(如say, business; decision, japan)在投影上的距离很远。 图1. 词向量的二维投影 另一方面,我们知道两个向量的余弦值在[−1,1][−1,1]的区间内:两个完全相同的向量余弦值为1, 两个相互垂直的向量之间余弦值为0,两个方向完全相反的向量余弦值为-1,即相关和余弦值大小成正比。
小****园 2018-07-10
PB级云存储不再神秘
窃取户数据指的是监守者自盗后自,要是泄露给第三方那是安全事故可以直接报警抓人,但平台方自户数据很难抓现行。云存储里大都是多媒体数据,谁敢盗播打官司就好;日志文件加密了就不了云端大数据分析了,但不挂个人息的基因测序样本被偷了也不怕。如客户真的特别害怕丢数据,云平台确实没手段自证清白,谁偷过户数据只听业内风闻。 真正户头疼的是平台方会根据计费日志估算你的业务规模,就像小区保安总共看到你何时出门一样。据不可靠传闻,某厂商本来拿到某云厂商母公司数亿美元投资,自吹数据量有数PB,该司投资部去调了一下他们的消费金额就取消投资了。单一个消费总金额就这麻烦,访问日志可以看文件数量、户规模分布和大致的动类型,一个新企业最好还是把业务分散在两个厂商那里,毕竟他们两家不核对你的账单。 最后一条就是有些领先大厂直接压制,故意做技术无关的不兼容、甚至拒绝服务、甚至从其他层面正面打压业务。这里就不举例了,太明显针对单一厂商。如只是技术不兼容那算和其他云平台恶意竞争,如到了云平台明抢客户自身业务的阶段,技术采购决策人请把风险告知公司决策层,该妥协还是硬扛不是你的职责范围。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最后一公里
具体的落地点在以下两个方面: 智模板生成:分析变更对象属特点并自动填充 智变更检查:关联异常检测,及早发现并输出干预命令 其具体的实现思路为: 智模板生成:使运维知识库充分收集变更目标对象的属,然后基于这些对象属特点自动生成变更模板,例如变更对象的最小可度可以于生成变更失败容忍度; 智变更检查:我们已经有成熟的智监控方案,可以全方位监控目标服务的状态并及时汇报异常。通过订阅变更目标的服务监控,可以实现变更过程中的实时检查,从而及时发现变更引起的异常,进而自动执行干预命令。 如何应上述解决方案? 上面介绍了变更面临的主要问题以及我们对应的解决方案,为了更多的外部户也体验到百度高安全的变更力,我们将在百度云上提供百度智变更产品。届时购买了百度云服务的户,即可使该产品完成业务功的日常迭代。百度智变更产品目前在紧锣密鼓地推进中,预计很快就会与大家见面。 总结 发布变更为产品迭代的最后一公里,其执行率和执行结将直接影响功迭代的。当把目光投向实际的生产环境,我们发现,在很多企业中变更的执行并不得到保障。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
在最近的十年,移动互联网起,便捷的通、打车、外卖、电子支付等功层出不穷,所有面向个人消费者的行业都在加速互联网化;未来十年里,计算机技术将深刻影响工业生产领域。这时问题出现了,我们需要上千万名工程师吗,我们有这多工程师吗? 历史总是惊人相似的轮回,在国家决策层面,云计算是个可以和源、金融相提并论的领域。 第一次工业革命开始时,每一个矿山都安装各自的蒸汽机;第二次工业革命开始时,每一个工厂都要重点解决电力等源问题;息技术革命开始时每个公司都要有计算机工程师。但百川终到海,发动机统一标准,电力集中供应,云计算平台可以实现计算机技术的标准化,凭借规模应降低服务成本,客户直接付费购买息技术服务,极大减少了客户的人力投入以及衍生的时间和管理成本。 息技术革命的核心工息的存储和处理,最重要的资源是数据。客户的数据放在云平台就像资金放在银行一样,银行可以根据储户的流水评估,央行可以对货币进行宏观调控,云平台一样可以对息进行评估计算,甚至国家层面可以进行宏观管理调控。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那精彩--还原真实的猎头
理解新人初见猎头的,但实际上猎场没那精彩,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敬业猎头生意更好,应聘者更少花精力在无应付上,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关系。猎头公司找客户并不难,因为大都是无保底合同,半面之交的关系也够了。 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做普通人事职员。他们即不了解面试者也不了解人单位,为一个候选人花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是百分之一。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,被这帮庸人做成了炸鱼游戏。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记住面试者的名字。这工难度和重要确实没电话推销员高,所以他们的收入也并不比电话推销员高。 大部分猎头公司也无所谓简历库,特别是互联网行业更为明显。
TOP