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c****2 2018-07-10
性化推荐(
背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能到自己想买的商品,这就是息超载问题。为了解决这难题,性化推荐系统(Recommender System)应运而生。 性化推荐系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。性化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,性化推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息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]般被认为是性化推荐系统成为相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤推荐引领了性化推荐系统几年的发展方向。
1****2 2018-07-09
百度安:AI 是系统工程 需要真正开放的安护航
隔离不但影响了安息的互 通,也造成了诸多限制,引发了新的安问题,比如Android App Store 不允许开发 者更换签名证书,如果开发者私钥被偷窃,他只能继续使用这私钥,眼睁睁看着偷得 私钥黑发布冒名顶替的恶意App。应用开发者其实早就意识到了签名束缚之痛,只是目前应用较为广泛的签名证书更换手段(提示用户安装新证书签名的新版本应用,安 卓5.0 以上可以自动升级等),要么用户体验极差,要么存在降级攻击等风险。 为解决这问题,百度安开源了OASP 应用签名安方案——种更安、灵 活的密钥证书管理方案。它首创了应用状态在线查询机制,是种生态联防、去中心化的安方案:开发者能及时提供应用状态;安厂商能大规模扫描监控签名息生成息,并在端上结合息判断App 是否恶意;应用商店可以收纳开发者提交的 应用息,并定期下架有问题的App;设备厂商则能通过OASP 的签名机制进行额的安校验。 传输层面的安 终端设备和云端服务通的过程中,传输通道的安性至关重要,旦被黑恶意 劫持,设备和云端服务器的数据也就都处在风险中。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没么精彩--还原真实的猎头
高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳定的高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就熟人;而些新手猎头三月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更些。从长周期来看,猎头属于利用息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更新简历,中高层会主动布局等待候选单位上钩,专门猎头更新简历库的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,猎头公司签合作协议是很随意的,这些猎头谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还能享受呼百应蜂拥而上的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量无法障,耽误的人力和时间都无法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就做佣金几千块的小单子。 如果甲方要精英猎头,先要确认该岗位是否值得去专业人才服务;当甲方觉得能付出万块钱的佣金是值得的,好甲方就能到好供应商;如果招聘方把几千块佣金当做传家宝贝,给猎头花这钱还不如给面试者报销打车费。
无****禾 2018-07-11
户需求引导管理--实战型IT太极拳
前言 多年之前,我要搜集云平台技术运营数据,就主动了解户云平台的运行状况。然后我就发现来到了暴怒战场,户的需求同事们都承诺下来了,但年半载都没人做。我闲不住就开始救火,户有要求我会拒绝七,两慢慢做,承诺立刻解决。户并没有投诉我,倒是离职的时候多户邀请面谈并发出了Offer。 这几年我直把“户提需求我会拒掉七”当做招牌技能,今天就聊聊户需求为什么要引导,该如何引导。 云平台卖的都是服务,靠销售体系打下单子来只是万里长征第步。如果云厂商做不好服务,公有云没有消费额,私有云可以换别人家的软件授权;如果云厂商做好大户的技术服务服务,完可以从备胎公有云变为主力公有云,私有云群集也月月有扩容。各位投标中标的CDN厂商已经领教过户的切量神功了,而云主机等资源的切换也会越来越简单方便。 过去的案例 我们先看四生产环境案例。 案例1.有售型私有云户要把虚拟机的内网带宽从1G扩充到4G,沟通后发现是最终用户要在单虚拟机上跑大流量应用。
x****7 2018-07-10
行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是百度EasyDL
传统企业落地AI,普遍存在三大痛点: 1)通用的AI无法满足企业的性化需求。与企业业务深度结合的AI应用需求,往往需要结合所在领域很强的专业知识,通用AI技术无法满足,例如,目前业界推出的通用物体和场景识别的API无法满足大量性化的需求:家装企业想识别装修图库中的细分家居风格、房间布局分类等,物业公司想通过摄像头识别小区垃圾桶是否已满,施工单位想通过图像识别工地上的工人有没有穿工服、戴安帽等,这些场景需求是常见的业务场景,但是企业很难到现成可用的AI技术,往往需要自己做定制化的研发。 2)AI技术自研及运维成本高昂。自己研发AI技术会面临多道难关,首先是AI人才关,国内AI人才池有限,据人民日报的报道,我国人工智能的人才缺口超过500万,供求比例仅为1:10。AI人才的年薪动辄数万,除非有庞大的业务场景,否则,般体量的企业难以组建独立的AI团队。其次是基础设施关,AI运维需要的服务器、GPU,在财务上也是不可承受之重。 3)开发周期过于漫长。用传统的构造深度学习算法模型的方式来做,整流程至少要花几月时间,此时市场需求可能已经“凉”了。
不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激光雷达、雷达探测物体的能力,在超过定距离后都会受到限制。在恶劣的天气条件下或在间,传感器识别障碍物的能力可能会受到进步限制。另当车辆遇到障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助高精地图的帮助了。 即使传感器尚未检测到交通号灯,高精地图也可以将交通号灯的位置提供给软件栈的其余部分,帮助车辆做下决策。 另好处在于,高精地图可帮助传感器缩小检测范,如高精地图可能会告知我们在特定位置寻停车标志,传感器就可以集中在该位置检测停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检测精确度和速度,并节约计算资源。 高精地图用于规划 正如定位和感知依赖高精地图样,规划也是如此。高精地图可帮助车辆到合适的行车空间,还可以帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来的位置。 如高精地图可帮助车辆识别车道的确切中心线,这样车辆可以尽可能地靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精地图可以使车辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,车辆可能需要变道,可帮助车辆缩小选择范,以便选择最佳方案。
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