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2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角度看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很小可控范围内迭的进步速度偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自动开放源码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在上个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,不会表太烂的码,顺着开源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
雾****士 2018-07-09
DuerOS技能开放平台开模版及示例
目前DuerOS技能开放平台会陆续为开者们提供不同类型的开模版及示例码,目前已经提供的模版如下: 问答游戏类技能示例码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/trivia 什么是问答游戏类技能?点击链接了解技能形式及开启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/292974 测试类技能示例码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/decision 什么是测试类技能?点击链接了解技能形式及开启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 养成类技能示例码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293685 什么是养成类技能?
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深度神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个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挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
文章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应用模型——总结——参考文献 本教程源码目录在book/recommender_system,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 在网络技术不断展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。为了解决这个难题,个性化荐系统(Recommender System)应运而生。 个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。个性化荐系统通过分析、挖掘用户行为,现用户的个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,个性化荐系统不需要用户准确地描述出自己的需求,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]一般被认为是个性化荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。
摩****5 2018-07-11
多少
都是防晒
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
私有云的输出形式有三类,分别是远程维护、买硬一体化。买硬一体化交付大家很熟悉,厂商需要提供非常详实的交付文档,应对一切异常情况。但当前云存储的可维护性并不高,交付文档可能写不出来,远程维护才是最便利的交付方式。按过去买硬的习惯,离线运维系统都要巡检和计划内停机,其可用性比在线运维要低很多。厂商的驻场工程师只能做日常响应工作,让核心技术人员远程维好过停业务等人来现场。现在几个硬存储厂商也用类似的远程维护方案,他们的智能诊断程序会将群集状态信息自动送给厂商,这泄密的风险和远程维护是相同的。 四、自建/评估对象存储群集 免泄密声明:此文是我基于已知公开常识写的内容,我的工作经历是让我验证这些观点并感觉到了客户痛点,此文只谈架构不谈具体实现方法,并不涉及技术机密。 本章节都是架构技术干货,无论是要自建对象存储群集、采购私有云还是采购PB级公有云都需要评估厂商的技术架构是否可靠,如果您做其他分布式系统也可能会有所收获。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
因此,在部署系统的开后期,自身的功能变更主要集中于单机部署工具。为了提高自身开效率,脚本未采用全网部署的方案,只部署到特定插集群。每次执行时,单机agent会从插集群下载最新MD5,如果有变更,将重新下载最新插进行任务的执行。这种设计形式增强了执行端功能的可横向扩展性,并且极大降低了每次自身升级的成本。每次升级只需更新一个集群的插码,在全部机器上即可生效。 总结 百度部署服务经历了手工上线- Web化- 开放化一系列展进程,目前正在向智能化逐步展。Archer作为开放化一的运维产品,在百度内部具有极高的使用率。期待本文的介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的展!
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