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用****在 2018-07-10
词向量(
而Skip-gram的方法中,用一个词预测其上下文,得到了当前词上下文的很多样本,因此可用于更的数据集。 图4. Skip-gram模型 如上图所示,Skip-gram模型的具体做法是,将一个词的词向量映射到2n2n个词的词向量(2n2n表示当前输入词的前各nn个词),然分别通过softmax得到这2n2n个词的分类损失值之和。 数据准备 数据介绍 本教程使用Penn Treebank (PTB)(经Tomas Mikolov预处理过的版本)数据集。PTB数据集较小,训练度快,应用于Mikolov的公开语言模型训练工具[2]中。其统计情况如下: 本章训练的是5-gram模型,表示在PaddlePaddle训练时,每条数据的前4个词用来预测第5个词。PaddlePaddle提供了对应PTB数据集的python包paddle.dataset.imikolov,自动做数据的下载与预处理,方便家使用。 数据预处理 预处理会把数据集中的每一句话前加上开始符号 s 以及结束符号 e 。然依据窗口小(本教程中为5),从头到尾每次向右滑动窗口并生成一条数据。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之,再做全集部署?简而言之,灰度发布。 Q新到位10000机器,如何高效部署最新的基础设施?使集中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以发现如果在私有云或者混合云场景中还是通过人肉运维的方式管理,那么管理效率将会十分低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证云环境的定性和安全性。急人之所急,需人之所需。百度云的工程师们便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私有云中存在规模的机器集,集中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞的集,合理分配资源,降低运维成本,保障云上服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的集世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。当裸机启动之,这个系统便以root身份运行,能保活自己,还能托管维护其余基础设施,续迭代升级也能自动完成,整个流程高度自动化,不需要人工介入,地降低运维成本。
h****l 2018-07-09
数据时代下的隐私保护(
我们详细介绍了差分隐私的概念,以及实际应用中应如何 使用差分隐私。 从最开始的k-anonymity, l-diversity , t-closeness 到现在的 ε-差分隐私,都是为了 既保证用户的个人隐私,也能对实际应用和研究提供有价值的数据。在数据的时代中, 希望各公司在利用数据提供更好的服务的同时,能保护好用户的个人隐私。这是法律的 要求,也是安全行业的追求。我们相信隐私保护技术会越来越受到重视,并从学术理论 迅投入工业界实战应用。
s****5 2018-07-10
个性化推荐(
提供器读入一个小为 BATCH_SIZE的数据。paddle.dataset.movielens.train 每次会在乱序化提供一个小为BATCH_SIZE的数据,乱序化的小为缓存小buf_size。 train_reader = paddle.batch( paddle.reader.shuffle( paddle.dataset.movielens.train(), buf_size=8192), batch_size=BATCH_SIZE) test_reader = paddle.batch( paddle.dataset.movielens.test(), batch_size=BATCH_SIZE) 构造训练过程(trainer) 我们这里构造了一个训练过程,包括训练优化函数。 提供数据 feed_order用来定义每条产生的数据和paddle.layer.data之间的映射关系。比如,movielens.train产生的第一列的数据对应的是user_id这个特征。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
例如: high_speed_pid_conf { integrator_enable: true integrator_saturation_level: 0.3 kp: 1.0 ki: 0.3 kd: 0.0 } 1.首先将kp, ki, 和 kd 的值设为0. 2.然开始增加kp的值,以减小阶跃响应对度变化的上升时间。 3.最,增加ki以降低度控制器态误差。 一旦获得较高度的相对准确的度跟踪性能,就可以开始从起点开始调整低PID控制器以获得一个舒适的加率。 low_speed_pid_conf { integrator_enable: true integrator_saturation_level: 0.3 kp: 0.5 ki: 0.3 kd: 0.0 } 注意: 当设备切换到Drive时,Apollo通常将度设置为滑行度。 站控制器调谐 Apollo 使用车辆的站控制器来跟踪车辆轨迹基准与车辆位置之间的站误差。一个站控制器调谐示例如下所示。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第期百度脑体验师来袭
boardId=178 【内容标题】 第期【百度脑新品体验】+标题 截止时间: 5月31日前提交,6月10日公布评选信息 【奖项设置】 【体验对象】 百度脑开放日介绍的全部AI新能力:欢迎到ai.baidu.com产品服务中获取 1.【EasyDL定制化训练和服务平台】 EasyDL迎来重升级,物体检测模型全新支持多人标注,幅提升标注效率; 新升级——离线SDK服务全面升级,全新上线高精度算法,对比原算法平均准确率提高10%,全新发布Linux、Windows 离线SDK,实现IOS、Android、Linux、Windows全平台支持,并针对多种芯片加,实现毫秒级响应。 立即体验EasyDL定制化训练和服务平台: http://ai.baidu.com/easydl/ 新产品——商品检测专业版全新发布,降低数据采集与标注成本。 立即体验商品检测专业版:http://ai.baidu.com/easydl/retail 2.【语音技术】三项更新 新平台——语音自训练平台,零代码自助训练语言模型,高效提升业务场景下的识别准确率。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最一公里
变更面临的问题 其实我们对变更的需求并不复杂,作为迭代的最一公里,我们只关注两点: 操作过程足够快捷(效率) 变更结果符合预期(安全) 但是,在具有一定规模企业的生产环境中,用户往往要面对比单台机器手工上线更加复杂的状况,在这些状况下上述两点要求通常难以满足: 批量机器的操作步骤繁琐,较依赖人的经验,变更操作效率低下; 由于缺少可靠的检查机制,变更效果无法保证,甚至引发线上较异常。 我们在百度各核心产品的规模变更实践中积累了丰富的经验,发现通过自动化部署可以有效提升变更效率,在变更过程中严格执行分级发布流程可以确保检查机制得到执行,并且能够有效限制异常影响范围,加异常恢复。在两者基础之上,融入AIOps智能变更策略,可以进一步降低管理成本,提升检查效果。下面将从三个方面详细介绍我们的解决方案。 我们的解决方案 1自动化部署 自动化部署包含变更策略和批量机器执行能力两部分。具体来说,用户通过UI/API配置整个变更过程的执行策略,例如先执行A地域机器的变更,再执行B地域机器的变更;执行失败的机器超过10台就自动中止等。
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