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1****6 2018-07-10
感分析
背景介绍 在自然语言处理中,感分析一般是指判断一段文本所表达的绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。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。感分析的应用场景十分广泛,如把用户在物网站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论;或为了分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感分析等等。表格1展示了对电影评论进行感分析的例子: 在自然语言处理中,感分析属于典型的文本分类问题,即把需要进行感分析的文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。在深度学习的方法出现之前,主流的文本表示方法为词袋模型BOW(bag of words),题模型等等;分类方法有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方法并不充分表示文本的语义息。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
政府和大型国企不仅云计算,早晚也会走向发展云计算的路。 本文不谈任何技术细节和商业怀,而是从政企的角度说明什么是云计算。 本文包含如下内容。 从大时代背景来看什么是云计算,云计算为什么会兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以服务全球的行业。 做云计算要满足些条件,如何才筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有些特点。 云计算不是万,它无法解决些问题。 什么是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的生活,其行业生态也在逐步分化扩大,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员大都有很深的学术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分群众的生活,国内从业人员约为十万人,可以分为软件和硬件两类工程师。 进入2000年,无纸化办公、游戏、社交、电商改变了大众的生活的方式,国内从业人员已经远超百万,按技术分类有数十种工程师。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智家居技
设备类型: 灯、空调、空气净化器、热水器、洗衣机、窗帘、插座、场景控制、电视、电风扇、加湿器、扫地机器人、取暖器、烤箱、微波炉、电饭煲、压力锅、烹饪机、破壁机 控制功及示例指令: 有些成功的合作案例?目前些设备已可以被DuerOS控制?如何? 1、成功案例: Broadlink、小葱智、LifeSmart、涂鸦智、时在智、咖浦智… 2、查看已接入设备及方式 下载并打开 小度在家\小度音箱\...app 进入“智家居”板块,点击“查看可以控制些设备” 选择所需的设备类别,即可查看可控的品牌和型号,点击所需商品将会跳转至相应的链接 用户如何使用 智家居技? 将中控设备(如:音箱)和被控设备(如:灯)成功联上WIFI 在“技商店”里启用技,并登陆授权账号 即可通过“小度小度,打开灯”等语音指令进行控制; 有几种“发现设备”的方式?
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采
我们的产品这么厉害,不要998、不要98,限时特惠八块八,可以三送一,还五赠二! 我们的产品免费设计、免费安装、免费POC、免费维护;或者免设计、免安装、免POC、免维护。 其实啊,客户到这类内容没有任何感动,友商吹牛也是这个腔调,早就被洗麻木了,而且还会心生反感。 你们的技术好不好有我们的技术评估部门一票否决,我不懂也不想学。 请你讲我懂的成功案例,我们要靠你们编故事来扩充自己的想象力。 媒体价折扣价我不懂,你就说给我的正价就行,限时特惠是警告我很快要涨价吗? 你们的服务是不是不值钱,或者根本就没服务。 技术驱动的公司拿来招聘和PR的PPT很容易和技术团队共鸣,适用于开发者大会上自我营销,但拿给大企业大项目采决策人的营销方案,必须尊重客户的评估标准。 三、尊重客户的评估标准 客户的很多评估标准死板、僵硬、冷酷无,我在打单时也经常满腹委屈。但客户也有自己的顾虑,如果你想要赢单就要尊重这些评估标准。 1、各种资质和案例需求 这确实是歧视云计算企业,我们玩资质肯定没几大超级集成商熟练,云计算新产品有多少新案例。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
我们先看一下下面的这个表格: 我们把要表格中的公开属性分为以下三类:- Key attributes: 一般是个体的唯一标示,比如说姓名、地址、电等等,这些内容需要在公开数据的时候删掉。- Quasi-identifier: 类似邮编、年龄、生日、性别等不是唯一的,但是帮助研究人员关联相关数据的标示。- Sensitive attributes: 敏感数据,比如说偏好、薪水等等,这些数据是研究人员最关心的,所以一般都直接公开。 简单来说,k-anonymity 的目的是保证公开的数据中包含的个人息至少k-1 条不 通过其他个人息确定出来。也就是公开数据中的任意quasi-identifier 息,相同的 组合都需要出现至少k 次。 举个例子,假设一个公开的数据进行了2-anonymity 保护。如果攻击者想确认一个人 (小明)的敏感息(偏好),通过查询他的年龄、邮编和性别,攻击者会发现数 据里至少有两个人是有相同的年龄、邮编和性别。这样攻击者就没办法区分这两条数据 到底个是小明了,从而也就保证了小明的隐私不会被泄露。
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