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c****2 2018-07-10
性化
优点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合[5](Hybrid Recommendation):运用不同的输入和技术共同进行,以弥补各自技术的缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于性化系统领域中。深度学习具优秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容息进行学习,定程度上处理性化系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍性化的深度学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用包含用户息、电影息与电影评分的数据集作为性化的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就以得出匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所电影的得分排序,给用户能感兴趣的电影。
s****5 2018-07-10
性化(二)
其中, params_dirname是之前用来存放训练过程中的各参数的地址。 place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 测试 现在我们以进行预测了。我们要提供的feed_order应该和训练过程致。 总结 本章介绍了传统的性化系统方法和YouTube的深度神经网络性化系统,并以电影为例,使用PaddlePaddle训练了性化神经网络模型。性化系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告、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用的深度学习技术,也将会在性化系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
问题,第,会导致手机发热严重(大概十几分钟后严重发热,以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第二,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接机是不是影响GPS号)
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶辆,通过套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 、高精地图与传统地图 当我们开时,打开导航地图通常会给我们几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否交通管制,多少交通号灯或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶缺乏人类驾驶员固的视觉和逻辑能力。如我们以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还以轻松准确地识别障碍物、辆、行人、交通号灯等,但要想让无人变得和人类样聪明,项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶技术不或缺的部分。它包含了大量的驾驶辅助息,最重要是包含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立网格,每网格提取的息对应值,每网格都特征,拼接形成张图;点云聚类,是用的网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下帧以什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是红绿灯的数据。已发布的0 同时开放红绿灯检测和识别算法,以作为视觉感知的典型代表。 红绿灯识别。是根据当前的位置查找高精地图,判断前方是否红绿灯。如果,高精地图会返回红绿灯的物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD服务,会装NTPD又没会装LAMP以拿去吹牛,时间长了NTPD服务就背上黑锅了。 真TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上代架构师为什么误会无人深究,下代人将误会固化为偏见,新代人将偏见神化为迷。 但无论误会、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业务安全性的胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业务逻辑就不错了。 把所的精力都用到做业务逻辑,你只是编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,资格能力做出技术选型决策,才是给Coder集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走些冤枉路,多份自和自尊。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
例如道路描绘时,条道路上多少条道? 些真实道路在些地方变宽了? 些地方因为汇合而变窄了? 每条道和道之间的道线是虚线,实线还是双黄线? 线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字内容、所在位置都会相应的描述…… 高精度地图针对道路形状的准确描绘,甚至以精确到每道的坡度、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条道的限速,速度也会并提供。 高精地图中的道路标识线及路牌息 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统企对高精度地图的定义尚未统化,但高精度地图的绝对坐标精度更高,包含的道路交通息更丰富(如分为基础层、道路息层、周围环境息层和其他息层)等方面确实已经成为区别传统电子导航地图的显著特征。 此外,由于路网每天都更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地图上以确保无人行驶安全,也就同时要求高精度地图更强的数据实时更新功能。
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