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布****五 2018-07-10
如何执行命令
部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个的步骤,是新软件的上传,二是服务进程的重新启动。服务进程的重新启动不必多说,软件的上传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 软件运维过程需要时刻监控系统及业务软件的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时息(前期文章《百度大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。监控数据的来源主要分两种,种是通过业务软件提供的接口直接读取状态数据,另种是通过日志/进程状态/系统状态等(如使用grep提取日志,通过ps查询进程状态,通过df查询磁盘使用等)方式间接查询。 无论是配置管理、部署变更还是监控采集,都有个共同的目的:控制服务器。在现阶段,要想对服务器进行控制,离不开“在大量服务器上执行命令并收集结果”这基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行命令”的意义所在。
l****m 2018-07-10
词向量(
词向量是自然语言处理中常见的个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把词表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个词被表示成个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大,每个维度对应个字典里的每个词,除了这个词对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有个广告的关键词是“康乃馨”。虽然照常理,我们知道这两个词之间是有联系的——母亲节通常应该送给母亲束康乃馨;但是这两个词对应的one-hot vectors之间的距离度量,无论是欧氏距离还是余弦相似度(cosine similarity),由于其向量正交,都认为这两个词毫无相关性。 得出这种与我们相悖的结论的根本原因是:每个词本身的息量都太
c****2 2018-07-10
个性化推荐(
优点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评,而是通过商品属性进行商品相似度度量,从而推荐给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合推荐[5](Hybrid Recommendation):运用不同的输入和技术共同进行推荐,以弥补各自推荐技术的缺点。 近些年来,深度学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于个性化推荐系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容息进行学习,可以定程度上处理个性化推荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化推荐的深度学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用含用户息、电影息与电影评分的数据集作为个性化推荐的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影的推荐得分排序,推荐给用户可能感兴趣的电影。
G****H 2018-07-09
【 开发指南 】内容播报技能,持续更新
2、教学视频 点击观看 3、开发步骤 开发流程详见文档:https://dueros.baidu.com/didp/doc/dueros-bot-platform/dbp-broadcast/news-broadcast_markdown 内容播报数据式 新闻:https://dueros.baidu.com/didp/doc/dueros-bot-platform/dbp-broadcast/news-broadcast_markdown 有声:目前暂未上线,敬请期待;可以先使用自定义技能来实现; 资源文件注意事项(符合特定的Schema) XML式 Encoding=“UTF-8” 单个文件大 <10 Mb,且每个文件记录 <50000;否则需要拆分; 同数据结构中,标签应照文档中的标签序号由到大排列 拆分后的文件的URL,需要整理成个新的文件,这个新文件的地址作为资源地址提交到平台 source_name是对应的技能Id 如何调试播放效果 在线校验 直接粘贴资源文件(部\部分)的内容,系统会自动进行校验并提示是否存在错误; 模拟器测试 资源地址和式校验通过后,可以在模拟测试里照提示进行调试
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