关于 卢申万词霸屏推广系统推广费用σσ:17 的搜索结果,共422
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
文章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应模型——总结——参考文献 本教程源代码目录在book/recommender_system,初次使请您参考Book文档使说明。 背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,户需要花大量时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。为了解决这个难题,个性化(Recommender System)应运而生。 个性化是信息过滤(Information Filtering System)的子集,它可以在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流荐等。个性化通过分析、挖掘户行为,发现户的个性化需求与兴趣特点,将户可能感兴趣的信息或商品荐给户。与搜索引擎不同,个性化不需要户准确地描述出自己的需求,而是根据户的历史行为进行建模,主动提供满足户兴趣和需求的信息。 1994年明尼苏达大学出的GroupLens[1]一般被认为是个性化成为一个相对独立的研究方向的标志。
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
其中, params_dirname是之前来存放训练过程中的各个参数的地址。 place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 测试 现在我们可以进行预测了。我们要提供的feed_order应该和训练过程一致。 总结 本章介绍了传的个性化方法和YouTube的深度神经网络个性化,并以电影荐为例,使PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化几乎涵盖了电商、社交网络、广荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作的深度学习技术,也将会在个性化领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
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 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使请您参考Book文档使说明。 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中常见的一个操作,是搜索引擎、广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关性。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,但是处有限。比如,在互联网广里,如果户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除百度外的浏览器都能正常使评论功能。而这个百度就是不让网站显示评论。广蔽功能关闭就正常了。
b****z 2018-07-11
智能运维基础-运维知识库之ETL
自适应ETL,是我们针对适范围较广的数据源(如百度名字服务BNS、Noah监控平台、Noah部署平台等)开发的,户仅需配置好ETL规则,自适应调度器会自动解析规则,并将数据按规则接入运维知识库。 基于SDK的自定义ETL,是我们为其他数据源提供的ETL方式,户基于我们提供的SDK可以开发各种数据源的ETL脚本,配置好调度策略,通调度器根据调度策略执行ETL脚本,即可将数据接入运维知识库。 2Push ETL Push ETL采消息队列(MQ),来支持时效性高的数据建设。数据源发生变更时,需要将变更消息送至MQ,运维知识库订阅、消这些消息,并转换、存储数据。 如下图所示,户基于SDK开发Push ETL脚本,调度器执行脚本并保证其一直处于执行状态。数据源送变更消息至MQ,Push ETL脚本订阅MQ中的变更消息,将变更的数据转换成一的模型并存储在知识库中。 3Lazy ETL Lazy ETL是为实时数据查询而提供的ETL模式。在运维领域我们需要看到的某些元数据/状态的实时变化,比如实时路由数据、监控的时序数据等。
****ac 2018-07-12
亿元免算力 | 百度大脑AI Studio重磅出算力支持计划
新建一个单机项目,或选择一个现有的单机项目,点击”运行项目”即可选择使GPU。 点击”确定”后,开始进行算力卡计。算力卡计规则:毎分钟进行计,如不满1分钟则不计(例如使了1分钟50秒, 则只计算1分钟的算力卡消耗),毎6分钟进行一次汇总,并在”算力卡明细”页面中显示消耗算力卡总数。 进入,可以看到项目环境中已经包含V100资源 当您关闭浏览器时,资源不会立刻回收,而是会继续运行2小时,2小时之后将会被中止。如果希望关闭浏览器后立即回收资源,请在”我的项目”列表中直接中止(中止并重置环境的过程需要1-2分钟)。手动退出成功或2小时自动中止后即停止计。 9. 您可以回到”算力卡明细”页面查看剩余算力卡余额和本次算力卡消耗的明细。 怎么样,心动吗? 心动不如赶快行动,立即点击请吧! 如在使中有遭遇什么问题,可以联AI Studio官方邮件组:aistudio@baidu.com
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
通过部署在机器上的客户端感知到实例的状态变化(比如实例状态由0变成-1,即正常变成非正常),并将数据同步到中的分布式缓存,上游模块可以通过查询redis.noah.all的实例状态结果,主动过滤非正常的实例,也可以在BNS中发起蔽故障实例的操作,在查询过程中会自动过滤该故障实例。 在下一节中将具体介绍BNS的整体架构。 基本架构 BNS主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户端。 作为一个底层的基础服务,BNS每天的访问量近千亿次,这对的可性提出了很高的要求,因而需要在各个层面有完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 通过HTTP接口对外提供变更服务,户通过Web页面或者接口进行服务或实例信息注册。为了保证平台稳定和安全的运行,需要对非法和异常请求进行拒绝,在流量接入层(Proxy)端提供了以下两个功能: 流量鉴权:每一个服务组、服务单元、实例的注册都需要进行权限验证,户只有请了合法的Token才能允许访问,另外还提供了白名单等其他的鉴权方式。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管平台
前文提到的一资源名称前后缀,可于快速过滤出单个户的云资源。如果快速施工可以只做资源的计展示,云管平台操作员去各厂商的管理控制台上执行资源操作;如果时间来得及那就把厂商提供的功能在本平台全部实现出来。 2. 云管平台都是做对内业务或者固定项目,所以不开放注册,不需要找回密码、身份认证等功能,但酌情开放修改密码、高危操作短信验证、特种资源请等功能,技术咨询类工单可以透传给厂商。 公有云的配额是为了保护厂商稀缺资源不被客户滥户误操作不会花光资金的。云管平台的客户很少会滥资源,平台是厂商的大客户也不会轻易欠停机,云管平台可以只做简单粗糙的配额,以减少户误操作为准,如果工期过紧甚至可以先不做配额要有一个客户可的Web管理控制台,让户可以完成各种资源操作。该管理控制台借鉴各大公有云控制台即可,所要展示的资源和功能已经在前文讨论过了,该产品可完美模拟功能强大,也可以极速从简只做必要功能。
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