关于 关键词排名优化力荐q扣7354130 溧阳溧城镇中央新闻戴 的搜索结果,共893
c****2 2018-07-10
个性(一)
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 个性系统结构 候选生成网络(Candidate Generation Network) 候选生成网络将推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)、搜索记录(search tokens)、人口学信息(如地理位置、用户登录设备)、二值特征(如性别,是否登录)和连续特征(如用户年龄)等,对视频库所有视频进行多分类,得到每一类别的分类结果(即每一个视频的推概率),最终输出概率较高的几百个视频。 首先,将观看历史及搜索记录这类历史信息,映射为向量后取平均值得到定长表示;同时,输入人口学特征以用户的推效果,并将二值特征和连续特征归一处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特征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。
s****5 2018-07-10
个性(二)
(title)是一个序列的整数,整数代表的是这个在索引序列的下标。
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相性。为了做这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里的每个,除了这个对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的是“康乃馨”。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能呈现
人脸人体识别方向:百度大脑此次发布了——人脸情绪识别,同时升级了人脸点检测和手势识别,人脸检测点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,百度大脑更了红酒和地标识别两个。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得文字解析。车辆分析方面上线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,百度大脑还会陆续上线车辆属性识别、车辆外观损伤识别、人脸融合、手部点识别、更高精度的人像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方向:百度大脑增文本纠错、摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能,在知识理解方面,百度大脑推出了作文检索和知识问答两个,让学习和娱乐两不误,分分钟身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,百度大脑也在重点发智能硬件和设备。1月16日,百度大脑在深圳召开“在端上思考”百度大脑AI硬件平台及产品发布会,发布13项端侧品,备受行业注。
双****4 2018-07-10
向量(三)
整个程序的入口很简单: def main(use_cuda, is_sparse): if use_cuda and not fluid.core.is_compiled_with_cuda(): return params_dirname = "word2vec.inference.model" train( if_use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname, is_sparse=is_sparse) infer(use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname) main(use_cuda=use_cuda, is_sparse=True) 总结 本章,我们介绍了向量、语言模型和向量的系、以及如何通过训练神经网络模型获得向量。在信息检索,我们可以根据向量间的余弦夹角,来判断query和文档这二者间的相性。在句法分析和语义分析,训练好的向量可以用来初始模型,以得到更好的效果。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
要为基础设施提供虚拟容器隔离,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,最终强势推出一代私有云云基础设施管理引擎HALO。 Q:HALO是什么? AHALO全称Hybrid-cloud Application Layout and Operation system,顾思义,它是私有云或混合云环境的基础设施部署和集群控制系统,是混乱集群的第一束光,让无序的集群世界变得有序可控,是云最底层的基石,肩负着裸机环境配置,root域权限控制和智能托管基础设施的重任。如果没有HALO,集群机器将处于失控的状态。它屏蔽了云服务底层繁杂的管控逻辑,提供简接口给上层系统NoahEE调用,使上层系统更好更快地释放价值。 Q这么秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用主从架构,分为Master端和Agent端。
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