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1****6 2018-07-10
感分析
文章结构: 背景介绍——模型概览——数据集介绍——配置模型——训练模型——应模型——应模型并进行预测——总结——参考文献 本教程源代码目录在book/understand_sentiment,初次使请您参考Book文档使说明。 背景介绍 在自然语言处理中,感分析一般是指判断一段文本所表达的绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。绪状态可以是两类,如(正面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中性)等等。感分析的应场景十分广泛,如把户在购物网站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游网站、电影评论网站发表的评论分成正面评论和负面评论;或为了分析户对于某一产品的整体使感受,抓取产品的户评论并进行感分析等等。表格1展示了对电影评论进行感分析的例子: 在自然语言处理中,感分析属于典型的文本分类问题,即把需要进行感分析的文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。
h****e 2018-07-10
程序:我从里来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次,我们来试着分析前面提到的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署况、实例运行状况如何? 2.我从里来? 服务的游有些,不同的游流量如何分配? 3.我往里去? 服务的下游有些,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”就可以获得想要的答案。 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。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
如果公开的数据说住在五道口 的小明爱电子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的购偏好,就没有泄露户隐私。如果进一步讲,大家都知道小明住在海淀区五道 口,那么是不是小明就爱点此产品了呢?这种况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小明一定爱电子产品。 所以,从隐私保护的角度来说,隐私是针对单个户的概念,公开群体户的息不算 是隐私泄漏,但是如果能从数据中能准确推测出个体的息,那么就算是隐私泄漏。 隐私保护的方法 从息时代开始,关于隐私保护的研究就开始了。随着数据不断地增长,人们对隐私越 来越重视。我们在讨论隐私保护的时候包括两种况。 第一种是公司为了学术研究和数据交流开放户数据,学术机构或者个人可以向数据库 发起查询请求,公司返回对应的数据时需要保证户的隐私。 第二种况是公司作为服务提供商,为了提高服务质量,主动收集户的数据,这些在 客户端收集的数据也需要保证隐私性。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
设备类型: 灯、空调、空气净化器、热水器、洗衣机、窗帘、插座、场景控制、电视、电风扇、加湿器、扫地机器人、取暖器、烤箱、微波炉、电饭煲、压力锅、烹饪机、破壁机 控制功能及示例指令: 有些成功的合作案例?目前些设备已可以被DuerOS控制?如何购? 1、成功案例: Broadlink、小葱智能、LifeSmart、涂鸦智能、时在智能、咖浦智能… 2、查看已接入设备及购方式 下载并打开 小度在家\小度音箱\...app 进入“智能家居”板块,点击“查看可以控制些设备” 选择所需的设备类别,即可查看可控的品牌和型号,点击所需商品将会跳转至相应的购链接 户如何使 智能家居技能? 将中控设备(如:音箱)和被控设备(如:灯)成功联WIFI 在“技能商店”里启技能,并登陆授权账号 即可通过“小度小度,打开灯”等语音指令进行控制; 有几种“发现设备”的方式?
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。 基于神经网络的模型不需要计算和存储一个在全语料统计产生的大表,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训练一个词向量模型。
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