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s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
(title)是一个序列的整数,整数表的是这个词在索引序列中的下标。
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性化荐系统[7],然后介绍我们实现的融合荐模型。 YouTube的深度神经网络个性化荐系统 YouTube是世界上最大的视频上传、分享和发现网站,YouTube个性化荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中荐个性化的内容。整个系统由两个神经网络组成:候选生成网络和序网络。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.
y****i 2018-07-11
容器云的最佳用户
以前有过很多架构师培训和文档,讲解服务发现、注册、编、路由,资源监控和统计,研发就是说听不懂。可是一套来自大厂的开源方案出来了,研发就主动去拥抱了。有了K8S以后,即使研发人员不了架构和运维,只要肯适应K8S的设计逻辑,都可以取这两类人的工作。他们通过配合了K8S或类似组件的容器云,老老实实改变研发流程,让码和架构,让架构和资源耦合到一起。 现在我们能说清楚过去为什么没有公有容器云成功案例,因为客户的执行层是脑臀分离的——运维动研发把程序改造到可以上容器,以完成运维的业绩,猫让狗帮忙抓条鱼给猫吃,这事能搞定才怪。而成功的私有云案例,其原始动力都是客户的技术决策层和架构师,他们不依赖K8S也能搞定架构问题,这不是容器技术和容器厂商的成功,而是客户技术团队的成功案例。 现在是个有趣的节点了,K8S在逐渐被大家接受,研发拥抱K8S就可能设计出符合架构美学的服务。相信很快就会出现容器云的真正成功案例——客户技术足够普通但上云后架构足够合理。 文末总结 以前我看到虚拟机套单容器的事情,因为不信任他们老套的宣传话述,狠狠的嘲笑了这些容器云从业者。
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