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l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是百度吗?山寨的车机
s****5 2018-07-10
性化荐(二)
其中, params_dirname是之前用来存放训练过程中的各参数的址。 place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 测试 现在我们可以进行预测了。我们要提供的feed_order应该和训练过程一致。 总结 本章介绍了传统的性化荐系统方法和YouTube的深度神经网络性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一性化荐神经网络模型。性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告荐、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,也将会在性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
c****2 2018-07-10
性化荐(一)
为了解决这难题,性化荐系统(Recommender System)应运而生。 性化荐系统是信息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流荐等。性化荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的信息或商品荐给用户。与搜索引擎不同,性化荐系统不需要用户准确描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的信息。 1994年明尼苏达大学出的GroupLens系统[1]一般被认为是性化荐系统成为一相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤荐引领了性化荐系统十几年的发展方向。 传统的性化荐系统方法主要有: 协同过滤荐(Collaborative Filtering Recommendation):该方法是应用最广泛的技术之一,需要收集和分析用户的历史行为、活动和偏
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
在上世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开源社区容易找到技术大师,几IT高手也容易蹭出商业火花。 2. 商业公司主导开源 现在越来越多的公司参与到开源项目中,甚至主导了很多商业开源项目;现在开源项目的精英理想主义色彩褪去,但打破认知垄断的初心没变。 开源是打破专利垄断,而且大部分都很便宜甚至免费,这就很适合做商业降维打击。这篇幅太长我不展开细谈,只抛出三案例: IBM提供AIX技术帮助完善了Linux,SUN和的服务器操作系统都不太卖了。 Java、Golang的开发者生态比 dot Net要友热烈,这些程序员的待遇差距越来越大。 硬公司Intel支持开源云计算项目,这些可以促进自家CPU、主板、SSD和网卡的销售。 中国有句俗话叫“财散则人聚”,老外终于学会了“源码散则厂商聚”。对于以IT技术为核心竞争力的企业,降低门槛既可用于绝反击,又可用于做大行业生态。 3.
不****主 2018-07-09
高精
在恶劣的天气条下或在夜间,传感器识别障碍物的能力可能会受到进一步限制。另外当车辆遇到障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助高精图的帮助了。 即使传感器尚未检测到交通信号灯,高精图也可以将交通信号灯的位置提供给栈的其余部分,帮助车辆做下一决策。 另一处在于,高精图可帮助传感器缩小检测范围,如高精图可能会告知我们在特定位置寻找停车标志,传感器就可以集中在该位置检测停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检测精确度和速度,并节约计算资源。 高精图用于规划 正如定位和感知依赖高精图那样,规划也是如此。高精图可帮助车辆找到合适的行车空间,还可以帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来的位置。 如高精图可帮助车辆识别车道的确切中心线,这样车辆可以尽可能靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精图可以使车辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,车辆可能需要变道,可帮助车辆缩小选择范围,以便选择最佳方案。
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