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l****m 2018-07-10
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表,而是通过学习语义信息得到向量,因此能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向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个向量模型。 效果展示 本章中,当向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出语特征在二维上的投影(如下图所示)。从图中可以出,语义相语(如a, the, these; big, huge)在投影上距离很近,语意无(如say, business; decision, japan)在投影上的距离很远。 图1. 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,即相性和余弦值小成正比。
疏****月 2018-07-09
上线Archer | 百度续部署的瑞士军刀
Archer的配置文件路径、服务的启停脚本及运维命令具有固定的标准并且支定制化,使用Archer进行部署的服务具有统一的包结构; 支分级发布,及时拦截部署引入的线上故障 针对分级发布的使用场景,Archer支串并行上线及暂停点功能,可按照单实例、单机房、单地域等级别设置暂停点,并支部署过程中进行暂停、继续、重试、撤销等操作; 业务的多地域部署 服务的多地域部署主要需要解决不同地域配置不同的问题。Archer提供了配置派生功能以支多地域部署的场景。Archer支在同一份配置文件中设置配置变量,并在特定地域(机房)中生成特定配置值; 多种网络环境及包部署 针对多种网络环境及包部署的使用场景,Archer提供了部署数据中转传输。采用中转的上线在发起任务后,部分代码将首先被转存至中转机上。
双****4 2018-07-10
向量(三)
为了能简单到效果,教程只设置了经过很少的训练就结束并得到如下的预测。我们的模型预测 among a group of 的下一个是the。这比较符合文法规律。如果我们训练时间更长,比如几个小时,那么我们会得到的下一个预测是 workers。预测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预测典上的概率分布,第二行表示概率最对应的id,第三行表示概率最
用****在 2018-07-10
向量(二)
N-gram神经网络模型 图2展示了N-gram神经网络模型,从下往上,该模型分为以下几个部分: - 对于每个样本,模型输入wt−n+1,...wt−1wt−n+1,...wt−1, 输出句子第t个在字典中|V|个上的概率分布。 每个输入wt−n+1,...wt−1wt−n+1,...wt−1首先通过映射矩阵映射到向量C(wt−n+1),...C(wt−1)C(wt−n+1),...C(wt−1)。 然后所有语的向量拼接成一个向量,并经过一个非线性映射得到历史语的隐层表示: g=Utanh(θTx+b1)+Wx+b2g=Utanh(θTx+b1)+Wx+b2 其中,xx为所有语的向量拼接成的向量,表示文本历史特征;θθ、UU、b1b1、b2b2和WW分别为向量层到隐层连接的参数。gg表示未经归一化的所有输出单概率,gigi表示未经归一化的字典中第ii个单的输出概率。 根据softmax的定义,通过归一化gigi, 生成目标wtwt的概率为: P(wt|w1,...,wt−n+1)=egwt∑|V|iegiP(wt|w1,...
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
第二 工程师们说:“这个系统须运行稳定,性能卓越,支跨平台(Linux、Windows、ARM)安装,要做到同时管理上万台服务器,一点儿都不慌”。 第三 工程师们说:“这个系统不能像瑞士军刀,而应该重剑无锋、巧不工,仅支基础设施的维护管理,要能做到快速扩缩容!出现问题能立刻回滚,保障云环境的安全和稳定。” 第四 工程师们说:“这个系统还要做到‘麻雀虽小,五脏俱全’!要为基础设施提供虚拟化容器隔离,应用部署,应用拓扑搭建和集群控制的功能。为应用的整个生命周期保驾护航,提供一条龙服务。” 总之就是四个字,“轻”、“稳”、“专”、“全”,对于这一切,工程师们很满意。 于是百度云的工程师们结合百度历年来云计算的经验与技术沉淀,潜心打磨,匠心打造,最终强势推出新一代私有云云基础设施管理引擎HALO。 Q:HALO是什么?
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