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c****i 2018-07-11
费拨云见日--云咨询可行分析
我们见多了各种各样愚蠢圈标的招标书,各种重复浪费IT投资,各种含糊不清的交规范,各种虎头蛇尾的全局规划,似乎看不闹剧的尽头,而所有旧乱局背后都有新机遇: 5年前我在甲方做IT,我发现招不会扎网线和加载log4j的员工;纵然当时云产品从设计/稳定都像一坨屎,但我还是看好并投身云计算行业。 甲方无力进行合理的设计、提出合理的需求、进行合理的验收、推进合理的规划,甲方又为这些掏钱买单,并承担更重了业务损失,虽然云咨询还是探索阶段,但我也看好云咨询行业。 我做云计算最遗憾的是这个公众号写晚了,我以为我懂的常识别人也懂,不值得写不值得嚷嚷;现在规划和推广云咨询,我不会默不作声了,必须最早最快的吼出来。 1.云咨询是IT决策专家 当客户缺少IT决策专家,或自有专家不便发声,这就需要引入外部云咨询。他们是客户的临时专业智囊,站在客户侧IT专家的角度,为客户做这些工作: 项目可行评估——比如上某AI对话云以后,是能给电话客服裁员,还是上线一智能陪聊服务?客户不能墨守成规需要创新探索,供应商肯定乐意让客户做实验,成功了是PR案例,失败了客户也要掏云资源的钱。
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
传统的个化推荐系统方法主要有: 协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation):该方法是应用最广泛的技术一,需要收集和分析用户的历史行为、活动和偏好。它通常可以分为两个子类:基于用户 (User-Based)的推荐[1] 和基于物品(Item-Based)的推荐[2]。该方法的一个关键优势是它不依赖于机器去分析物品的内容特征,因此它无需理解物品本身也能够准确地推荐诸如电影类的复杂物品;缺点是对于没有任何行为的新用户存在冷启动的问题,同时也存在用户与商品间的交互数据不够多造成的稀疏问题。值得一提的是,社交网络[3]或地理位置等上下文息都可以结合协同过滤中去。 基于内容过滤推荐[4](Content-based Filtering Recommendation):该方法利用商品的内容描述,抽象出有意义的特征,通过计算用户的兴趣和商品描述间的相似度,来给用户做推荐。
s****5 2018-07-10
化推荐(二)
其中, params_dirname是前用来存放训练过程中的各个参数的地址。 place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 测试 现在我们可以进行预测了。我们要提供的feed_order应该和训练过程一致。 总结 本章介绍了传统的个化推荐系统方法和YouTube的深度神经网络个化推荐系统,并以电影推荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个化推荐神经网络模型。个化推荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告推荐、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,也将会在个化推荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
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