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Z****E 2018-07-09
产品迭的最一公里
具体的落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属性特点并自动填充 智能变更检查: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: 智能模板生成:使用运维知识库充分收集变更目标对象的属性,然基于这些对象属性特点自动生成变更模板,例如变更对象的最可用度可以用于生成变更失败容忍度; 智能变更检查:我们已经有成熟的智能监控方案,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。 如何应用上述解决方案? 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,为了能够让更多的外部用户也能体验到百度高效安全的变更能力,我们将在百度云上提供百度智能变更产品。届时购买了百度云服务的用户,即可使用该产品完成业务功能的日常迭。百度智能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 发布变更作为产品迭的最一公里,其执行效率和执行结果将直接影响功能迭的效果。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效果并不能得到保障。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
候选生成网络从百万量级的视频库中生成上百个候选,序网络对候选进行打分序,输出最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1. YouTube 个性化推荐系统结构 候选生成网络(Candidate Generation Network) 候选生成网络将推荐问题建模为一个类别数极大的多类分类问题:对于一个Youtube用户,使用其观看历史(视频ID)、词记录(search tokens)、人口学信息(如地理位置、用户登录设备)、二值特(如性别,是否登录)和连续特(如用户年龄)等,对视频库中所有视频进行多分类,得到每一类别的分类结果(即每一个视频的推荐概率),最终输出概率较高的几百个视频。 首先,将观看历史及词记录这类历史信息,映射为向量取平均值得到定长表示;同时,输入人口学特以优化新用户的推荐效果,并将二值特和连续特归一化处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特表示拼接为一个向量,并输入给非线形多层感知器(MLP,详见识别数字教程)处理。
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