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l****m 2018-07-10
词向量(一)
词向量模可以是概率模、共生矩阵(co-occurrence matrix)模或神经元网络模。在用神经网络求词向量之前,传统做法是统计一个词语的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),到的UU即视为所词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法很多问题: 由于很多词没出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。 基于神经网络的模不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义到词向量,因此能很好地解决以上问题。
h****e 2018-07-10
程序:我从里来?
服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从里来? 服务的上游些,不同的上游流量如何分配? 3.我往里去? 服务的下游些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取到这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名到资源息的一个映射关系。 在BNS系统中,服务单元表示一个服务的实例集合,一般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示服务名,noah表示产品线,all表示机房名称,服务单元的名字在系统中是唯一的。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和服务态度从大云企手里抢单子。地方政企和这类企业合作时很强的议价能力,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择服务态度和执行能力好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术些优势,而项目的推进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是外企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也兼顾外企中国分部的客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经服务地方政企几十年了。他们最大的优点和缺点都是为服务政府和国企为生,他们可以买技术搭建出云平台,但他们建好云平台的目的是再给本地政府和国企。这类企业需要完成从供应商到合作方的转变。 云计算不是万能,它无法解决些问题。 在地方政企看来,云计算只是一种商业形式,不能对它报以不切实际的期望值。 云计算行业不需要大量雇佣本地劳动力,无法解决大批就业问题;云计算核心员工会呆在一线城市远程操控,很难将云计算人才引进到当地。
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