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用****在 2018-07-10
词向量(
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,方便大使用。 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 s 以及结束符 e 。然依据窗口大小(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。
s****5 2018-07-10
个性化推荐(
为了续神经网络处理这些特征方便,我们借鉴NLP中的语言模型,将这几维离散的整数值,变换成embedding取出。分别形成usr_emb, usr_gender_emb, usr_age_emb, usr_job_emb。 然,我们对于所有的用户特征,均输入到一个全连接层(fc)中。将所有特征融合为一个200维度的特征。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最一公里
门的执行系统解析策略,并自动执行批量机器的变更,如开源的Ansible、SaltStack和百度内部的CCS系统。整个执行过程自动进行,用户只需要查看执行进度即可。另一方面,执行系统也提供了干预能力,用户可以手动暂停乃至撤销一个部署任务的执行。图2给出了自动化部署的示意图。 2分级发布 分级发布是指将变更过程以实例组为单位划分成多个阶段,每个阶段引入自动化的检查用例,只有检查通过才能执行下个阶段的变更。分级发布不能完全避免变更异常,但是可以有效限制异常影响范围。通过把变更版本管理和历史审计与分级发布结合,可以有效增强对变更过程的管控,降低异常影响,加快异常恢复度。整个分级发布规范的构成可以参考图3。 3智能变更策略 采用自动化部署和分级发布之,用户已经可以获得较好的变更效率,并且能够在相当程度上提升变更安全性,但是使用更高标准来审视,其中仍存在改进的空间:变更模板需要人工配置,使用门槛较高,复用性低;变更效果检查强依赖人的经验,可能出现异常没被及时检查出来的问题。 得益于在AIOps上的充分实践,我们发现通过将智能策略引入到变更流程中,可以进一步提升变更效率和安全。
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(大概十几分钟严重发热,可以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第,总是提示GPS信弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS信
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
林肯MKZ调谐 对于Lincoln MKZ,有四个元素指的是状态加权矩阵Q的对角线元素: 横向误差加权 横向误差率加权 航向误差加权 航向差错率加权 通过在横向控制器调谐中列出的基本横向控制器调整步骤来调整加权参数。下面是一个例子。 lat_controller_conf { matrix_q: 0.05 matrix_q: 0.0 matrix_q: 1.0 matrix_q: 0.0 } 调谐附加车辆类型 当调整除林肯MKZ以外的车辆类型时,首先更新车辆相关的物理参数,如下面的示例所示。然,按照上面列出的基本横向控制器调整步骤横向控制器调谐和定义矩阵Q参数。 下面是一个例子。
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