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嘟****y 2018-07-11
企业适的云平台账户体系
云平台要规避自注册客户的政策法规问题和恶意欠费问题,但这和大客户有什关系?供应商“认证”“审核”这类词跟甲方说话就是态度不端正,这又是一句“客户你好,你要服从管理,爱审不审,不审就滚”。这类甲方的身份资料是公开的,也不会恶意赖账,这时应该由乙方主动记录合规息,后台透明完成功能开通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长公司,以前CEO创建的账户让员工继续使。某天CEO被老婆打一顿,因为他的网购记录有给“丽丽”订花和开房;或者网警约谈该倒霉蛋,警告他不要网盘传播非法视频;也可能CEO打开聊天工具,发现自己很多幼稚鸡汤文给投资商。不要误会是有人要整这个CEO,SSO单点登录多项服务,同事账户也正常。 如果客户放弃使某云之后,原账户不注销滚动欠费几千万办?云巨头们都是横向一体化经营,搞不好会和客户有竞争,霸王注册条款下的法务风险确实存在。 一个企业服务的账户不应该由客户注册,而是供应商主动提供,像IDC和CDN就会主动给客户提供查带宽的账户。这个账户只是为让客户低成本的获取服务,不包含客户给供应商的任何承诺,双方的权利义务要看商务合同。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
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表示在所有语料中,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]),得到的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,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,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,以及如何PaddlePaddle训练一个词向量模
x****5 2020-08-29
唤醒小度音响了,回复了,后面却没反应?
小度小度,答应,就有反应,请问解决??
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