关于 安徽快3一定牛遗漏推荐更多 zs25.com 主管Q:8643 的搜索结果,共1361
c****2 2018-07-10
个性化
这些特征的处理方式和候选生成网络类似,不同之处是排序网络的顶部是个加权逻辑回归(weighted logistic regression),它对所有候选视频进行打分,从高到底排序后将分数较高的些视频返回给用户。 融合模型 本节会使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)来学习电影名称的表示。下面会依次介绍文本卷积神经网络以及融合模型。 文本卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络经常用来处理具有类似网格拓扑结构(grid-like topology)的数据。例如,图像可以视为二维网格的像素点,自然语言可以视为维的词序列。卷积神经网络可以提取种局部特征,并对其进行组合抽象得到高级的特征表示。实验表明,卷积神经网络能高效地对图像及文本问题进行建模处理。 卷积神经网络要由卷积(convolution)和池化(pooling)操作构成,其应用及组合方式灵活变,种类繁。本小结我们以如图3所示的网络进行讲解: 图3. 卷积神经网络文本分类模型 假设待处理句子的长度为nn,其中第ii个词的词向量为xi∈ℝkxi∈Rk,kk为维度大小。
s****5 2018-07-10
个性化(二)
我们要提供的feed_order应该和训练过程致。 总结 本章介绍了传统的个性化系统方法和YouTube的深度神经网络个性化系统,并以电影为例,使用PaddlePaddle训练了个个性化神经网络模型。个性化系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告、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,也将会在个性化系统领域大放异彩。 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."
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云计算历经年发展,从最初的概念模型,到被大众熟知,再到现在全行业拥抱上云,取得了巨大的进步。云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业结合自身数据的全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云运维人员带来很意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 切都源于那个亘古不变的道理:扔个文件到机器上,然后跑个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化装! then…… Q如何速升级所有机器上的基础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗?
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
然而,AI 是个大的生态系统,它的全也是复杂的层面的。任何个企业都无 力涵盖所有。这也正是OASES 联盟的价值所在。它希望针对AI 全能够发动整个产 业链的力量,联合终端厂商、全厂商和研究机构,通过生态开放、联合的力量,保护 各种智能设备的全,最大化避免AI 生态出现全和隐私的灾难。据悉,百度全已 经将上述的云全方案对联盟内开放。 作为个技术型的生态联盟,它跟以往联盟最大的不同之处就在于实现了真正的开 放,不仅是提供单方向的服务,而且是核心基础技术开源,专利共享。这就打消了产业 链上的顾虑,有效地动了核心技术落地,动联盟之间的合作。 AI 时代,百度全寄希望于行业联合和技术创新,让全的天秤向防御的方倾斜 点,再倾斜点。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维平台——NoahEE
图1 NoahEE概览 接下来,我们把这艘诺亚方舟分解开来,近距离观察下这艘船的方方面面。 服务理 我们首先介绍服务理是因为服务理是整个运维工作的基础,也是NoahEE这个平台上各个系统能够进行批量自动化操作的关键。服务理这个概念的出现,是随着业务速膨胀的必然,其要解决的要问题是个“量”,或者说“规模”的问题。在早期业务较为简单时,个服务可能部署在几台甚至台机器上,进行变等运维操作简单直接,登录到机器上人工操作就好了。随着业务的发展,分布式应用与服务的广泛使用,我们越来越的面临着运维场景与运维执行之间的脱节。 举个例子,今天17:00开始对X机房的地图导航模块进行升级。对于产品研发的同学来说,关注点是语义明确且具描述性的“运维场景”;而对于运维人员来说,关注点是此次升级操作所涉及的机器等资源在哪里。在业务规模发展到程度后,运维工作还停留在早期人工或脚本方式执行的阶段时,这样的差异非常频繁的发生。 在实际的运维中,还有的因素需要考虑,例如机器是否会分配给不同部门(资源的隔离)?权限又该如何控制?
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
核心基础功能开源免费负责扩大客户群,理平台和高级功能是闭源付费。比如Extmail邮件系统就有企业版,Zstack云计算平台也有企业版。 个人开源软件都接受捐赠,最近几年他们可收了很比特币,哈哈^_^。 总而言之,IT精英需要用开源自由交流思想,IT公司要用开源进产业发展,但IT工程师不会给全世界做义工,实际上蛋糕越大我们吃的越饱。感谢开源赐予我们食物,赞美图灵和Stallman。 4. 开源也是部门福利 有类拥抱开源的公司——比如LinkedIn开源了Kafka、爱奇艺开源了Andromeda和DPVS,他们的营业务不可能从开源软件牟利,他们做开源是技术团队的内部福利。 这些部门需要高素质的技术人才,组织有挑战的开源项目就像种下了梧桐树,方便吸引到金凤凰。员工参与这些项目验证和增强个人能力,没参与项目也是在个有实力有美誉的技术部上班,这对技术人员是比年终奖好的奖励。 某些技术大承认把内部项目开源了就能带着源码跳槽,但不开源脑子样有代码。而这套源码依赖的环境也容易招到新补位,招聘高级研发的JD是千篇律,而最佳验证源码的环境是万
TOP