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1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
翻译软件出现有几十年了,常用的单词和短语BTW/WTF/OMG用大词库即可,用户大脑会二次语意加工。2016年9月底才宣布在翻译采用AI技术,在此之前的翻译同样是可用的啊。翻译和文字是异曲同工的,但以图图是真AI。 各种广告、APP、资讯的智能荐依赖的就是用户长期画像和短期意图,具体标签和统计方法是商业机密;我很难评估这机密是AI还是大数据,但这些技术几年前就已经成熟落地,所以我倾向于是大数据。有些智能荐根本就不智能,男人就美女和猎奇广告,挤地铁用IPhone的女顾客就轻奢化妆品,洞察人性的广告不需要搞数学和计算机。 一些深刻洞察人性的玩家也会用AI诸如星座算命、验证心理有几座断背山、荐股票彩票一类的服务,其实就是消磨时光涨点粉丝。我在前一篇AI科普文章中已经说过了,深度学习的结果必须要人验证,人脸和鉴黄可以找人验证,但股票预测没人有能力验证。真懂股票IT技术又好的人早去量化交易了,赚到钱买粉不比编故事吸粉更痛快? 还有一些创意纯粹就是蹭热点逼格塑造,连造假的成本都没有。
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
候选成网络结构 对于一个用户UU,预测此刻用户要观看的视频ωω为视频ii的概率公式为: P(ω=i|u)=eviu∑j∈VevjuP(ω=i|u)=eviu∑j∈Vevju 其中uu为用户UU的特征表示,VV为视频库集合,vivi为视频库中第ii个视频的特征表示。uu和vivi为长度相等的向量,两者点积可以通过全连接层实现。 考虑到softmax分类的类别数非常多,为了保证一定的计算效率:1)训练阶段,使用负样本类别采样将实际计算的类别数缩小至数千;2)荐(预测)阶段,忽略softmax的归一化计算(不影响结果),将类别打分问题简化为点积(dot product)空间中的最近邻(nearest neighbor)问题,取与uu最近的kk个视频作为成的候选。 序网络(Ranking Network) 序网络的结构类似于候选成网络,但是它的目标是对候选进行更细致的打分序。和传统广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关特征(如视频 ID、上次观看时间等)。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎
诸如“猎的就是把顶尖人才放到合适的职位上”这类话听听就好,候选者是不是顶尖人才猎说了不算,能不能进这个公司猎同样说了不算。猎就是提供人才寻服务的供应商,这个供应商不能替甲方人事和业务部门决策。 第四点,猎不会固执于一个项目,猎不会跟候选人强意向单位的宏大蓝图,因为候选人本人也是业内专家不用猎来教;更不会向甲方强候选人,面试官眼拙运气差那就只能认栽,本公司bHR都无法说服得的面试官,外部猎能说什么?而且稀缺人才总是供不应求的,转手把这个人卖给别的公司或者别的猎一样能拿佣金 第四部分.如何识别资深还是新手猎 面试者来看资深猎和新手猎是很容易区别的。 新手猎只会看你的履历里几个技能和职位的关键字,除此之外一个字都不懂;资深猎有眼睛有脑子,会分析和询问你的简历。 新手猎对职位的解析和路人甲没什么区别,只会强调待遇、级别和公司是企;资深猎可以说明这个职位在该企业内是具体什么的,有多大重要性。 新手猎是撒网炸鱼,对每个面试者没花时间也并不热心;资深猎为了一次面试准备了超过水货同行十倍的时间,催面试反馈她比你还着急。
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