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s****d 2018-07-11
亿元级云用户
4.架构和流程变化析 大型云用户在上云过程中,其IT架构逻辑逐步发生着变化,为了避免技术泄密和保证通用性,我写的比较简单。 硬件和系统理——硬件是标准还是特配、产权是租是卖、内代维还是自设计、服务器交钥匙还是黑盒服务——不同的客户项目需求,导致硬件理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域联通方案——云厂商大都是互联出身,他们拥有DDOS的资源和统一前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还有底层工程师能否推动上层业务测试和变动。 API调用PaaS——API云服务就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精力就盲目信任云厂商。客户有精力就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部API云服务连等待超时都没定义。 版本发布和数字化转型——无论是微观的版本发布还是宏观的数字化转型,其实都和上云没直接联系,一个是室内装修工作,一个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户推动IT技术革新。 5.服务输出析 云厂商输出给客户的即有云端IT资源,也有平台服务输出。
1****6 2018-07-10
情感
背景介绍 在自然语言处理中,情感析一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中性)等等。情感析的应用场景十广泛,如把用户在购物站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游站、电影评论站上发表的评论成正面评论和负面评论;或为了析用户对于某一产品的整体使用感受,抓取产品的用户评论并进行情感析等等。表格1展示了对电影评论进行情感析的例子: 在自然语言处理中,情感析属于典型的文本类问题,即把需要进行情感析的文本划为其所属类别。文本类涉及文本表示和类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前,流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),话题模型等等;类方法有SVM(support vector machine), LR(logistic regression)等等。 对于一段文本,BOW表示会忽略其词顺序、语法和句法,将这段文本仅仅看做是一个词集合,因此BOW方法并不能充表示文本的语义信息。
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