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Z****E 2018-07-09
产品迭的最后一公
具体的落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属性特点并自动填充 智能变更检查:关联异常检测,及早现并输出干预命令 其具体的实现思为: 智能模板生成:使用运维知识库充分收集变更目标对象的属性,然后基于这些对象属性特点自动生成变更模板,例如变更对象的最小可用度可以用于生成变更失败容忍度; 智能变更检查:我们已经有成熟的智能监控方案,可以全方位监控目标服务的状态并及时汇报异常。通过订阅变更目标的服务监控,可以实现变更过程中的实时检查,从而及时现变更引起的异常,进而自动执行干预命令。 如何应用上述解决方案? 上面介绍了变更面临的主要问题以及我们对应的解决方案,为了能够让更多的部用户也能体验到百度高效安全的变更能力,我们将在百度云上提供百度智能变更产品。届时购买了百度云服务的用户,即可使用该产品完成业务功能的日常迭。百度智能变更产品目前在紧锣密鼓地进中,预计很就会与大家见面。 总结 布变更作为产品迭的最后一公,其执行效率和执行结果将直接影响功能迭的效果。当把目光投向实际的生产环境,我们现,在很多企业中变更的执行效果并不能得到保障。
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?
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参文献 本教程源码目录在book/word2vec,初次使用请您参Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、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,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。为了这样的比较,我们往往先要把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,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典的每个,除了这个对应维度上的值是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,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
h****l 2018-07-09
大数据时下的隐私保护(二)
隐私 在大数据的时,数据成为了科学研究的基石。我们在享受着荐算法、语音识别、图 像识别、无人车驾驶等智能的技术带来的便利的同时,数据在背后担任着驱动算法不断 优化迭的角色。在科学研究、产品开、数据公开的过程中,算法需要收集、使用用 户数据,在这过程中数据就不可避免的暴露在。历史上就有很多公开的数据暴露了用 户隐私的案例。 美国在线(AOL)是一家美国互联网服务公司,也是美国最大的互联网提供商之一。 在2006 年8 月,为了学术研究,AOL 公开了匿名的搜索记录,其中包括65 万个用 户的数据,总共20M 条查询记录。在这些数据中,用户的姓名被替换成了一个个匿名 的ID,但是纽约时报通过这些搜索纪录,找到了ID 匿名为4417749 的用户在真实世界中对应的人。ID 4417749 的搜索记录有关于“60 岁的老年人”的问题、“Lilburn 地方的风景”、还有“Arnold”的搜索字样。
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——参文献 本教程源码目录在book/recommender_system,初次使用请您参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。
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