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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。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转差的可能只是一个百度EasyDL
佛山供电局输电管理所将存在桩机、吊车、挖掘机、运货运泥大车的现场1000张隐患图像,使用百度EasyDL定制化图像识别进行训练,经过3个月的训练,更新了10个版本,最终获“输电线路外部隐患识别”模,该模可以识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等外部隐患,目前识别准确率达到80%,超出预期,并且以2-3周更新一次模的频率持续训练,准确率在不断提升。 源创电位于广西柳州,是一家生产汽油机电系统的公司。为汽车动力系统中的关键部件,油器质量要求非常高,过去,源创只能用人工肉眼来检测油器阀座瑕疵,每日平均检查4000-6000件,峰值是12000件,整个视觉判断工序,需付出4~7人每班的复核人力,是投入产出比最低的工序之一。 依托百度EasyDL定制化训练和服务平台,柳州源创构建了自己的油嘴识别模,结合原业务流程和硬件,先通过自动化系统上传每次采集待测样品图片,然后实时上传已通过的识别模进行判定,再返回相应的处理结果,最后由自动化系统将样品进行分类流转。
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。
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