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金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使者保持一致,从而保证集中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运需求,直接调用接口。 结 语 为了防止规模集被破坏,为了保护集世界的安,贯彻高效和简单的运理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事上花费不止1分钟。来都来了,不妨看个硬广再走~ 在行业拥抱上云的背景下,如果您的企业在各类云场景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们的智能运产品,其中除了有重磅企业级运平台NoahEE,更有我们在智能运领域的实践和探索! 最后的最后,如果本文能让你快乐1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝家不脱发!
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严重(几分钟后严重发热,可以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS号)
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
YouTube的深度神经网络个性化推荐系统 YouTube是世界上最上传、分享和发现网站,YouTube个性化推荐系统为超过10亿用户从不断增长的库中推荐个性化的内容。整个系统由两个神经网络组成:候选生成网络和排序网络。候选生成网络从百万量级的库中生成上百个候选,排序网络对候选进行打分排序,输出排名最高的数个结果。系统结构如图1所示: 图1. YouTube 个性化推荐系统结构 候选生成网络(Candidate Generation Network) 候选生成网络将推荐问题建模为一个类别数极的多类分类问题:对于一个Youtube用户,使用其观看历史(ID)、搜索词记录(search tokens)、人口学息(如地理位置、用户登录设备)、值特征(如性别,是否登录)和连续特征(如用户年龄)等,对库中所有进行多分类,得到每一类别的分类结果(即每一个的推荐概率),最终输出概率较高的几百个
h****l 2018-07-09
数据时代下的隐私保护(
同样是2006 年,美国最的影公司之一Netflix,举办了一个预测算法的比赛(Netflix Prize),比赛要求在公开数据上推测用户的电影评分 。Netflix把数据中唯 一识别用户的息抹去,认为这样就能保证用户的隐私。但是在2007 年来自The University of Texas at Austin 的两位研究人员表示通过关联Netflix 公开的数据 和IMDb(互联网电影数据库)网站上公开的纪录就能够识别出匿名后用户的身份。三 年后,在2010 年,Netflix 最后因为隐私原因宣布停止这项比赛,并因此受到高额罚 款,赔偿金额总计九百万美元。 近几年各公司均持续关注用户的隐私安。例如苹果 在2016 年6 月份的WWDC 会上就提出了一项名为Differential Privacy 的差分隐私技术。苹果声称他 能通过数据计算出用户体的行为模式,但是却无法获得每个用户个体的数据。那么差 分隐私技术又是怎么做的呢? 在数据时代,如何才能保证我们的隐私呢?要回答这个问题,我们首先要知道什么是隐私。 什么是隐私?
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