关于 灰色词快速排名秒收q扣7354130厦门杏林百度软件谷 的搜索结果,共717
l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是哪个吗?好山寨的车机
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
比如EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写信息的麻烦,使用定制法分析递申请,一拆分姓、电话、住址等信息;更具科研意义的还有EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目上展开的合作,在传统分类学日渐没落的今天,EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线服务要求。 与卓繁信息的合作,大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政务服务新模式为社会公众提供全年无休的24小时自助办事服务,提升了政府为民服务的能力。 开放日当天,网红智能猫窝的设计者大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
AI普惠:以平台化思路 就迫切希望获取AI能力的企业而言,EasyDL一个显而易见的优势在于,目前接口采用限量免费的政策,上线模型后可免费获得500次/天的调用额。发布离线SDK也可以获得2个免费的试用版离线SDK。 “无论你在哪里,无论你从事什么行业,我们都希望你能够平等、便捷地获取AI能力,至少获取的AI能力。”EasyDL的推出及政策安,正在兑现李彦宏AI的普惠承诺。 传统上,新技术传播趋势一般遵循“S型曲线”理论,即一项技术在引进期,其商业化成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦进入成长期,普及呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦进入成熟期就走向曲线顶端,增长率放缓、动力缺乏,最后进入衰退期。 EasyDL则以低槛操作和限量免费政策,大大缩短了导入期,推动了AI技术短期内即开始大规模应用,2018年,歌的AutoML 也将服务对象转向普罗大众,不过,EasyDL的产业化进程显得更正以平台化、生态化的思路,加推进AI产业化落地。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
二、控制器介绍 控制器包括管理转向指令的横向控制器和管理节气和制动器命令的纵向控制器。 横向控制器 横向控制器是基于LQR的最优控制器。该控制器的动力学模型是个简单的带有侧滑的自行车模型。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环提供具有4种状态的离散反馈LQR控制器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 开环利用路径曲率信息消除恒定稳态航向误差。 纵向控制器 纵向控制器配置为级联PID+校准表。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(站PID +PID),它将以下数据作为控制器输入: 站误差 误差 开环提供了一个校准表,将加映射到节气/制动分比。 控制器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控制器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中找到。 二、横向控制器的整定 横向控制器设计用于最小调谐力。“所有”车辆的基础横向控制器调谐步骤如下: 1.将matrix_q中所有元素设置为零。 2.增加matrix_q中的第三个元素,它定义了航向误差加权,以最小化航向误差。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
我们提供了多维展开报表功能支持这种下钻分析。 例如我们怀疑是某几台服务器导致的拒绝量上升,我们可以基于多维统计报表,点击序找到拒绝最大的区域,然后依次展开找到拒绝最大的机房和机器。 点击详情后,我们就可以跳转到机器对应的页面,查看对应机器的详细数据来进行定位。 找寻关联事定位 根据历史经验,大多数的线上故障都是由于变更操作所引起的,包括程序、数据、配置等变更事,增删机器实例、执行预案等运维事,甚至包括可能引发流量突增的活动运营事。对于某些体积庞大的产品线,开发和维护人员众多,以上事的发生更是千丝万缕、错综复杂。 面对这个问题,我们设计并推出了一种可以解决这种问题的通用性组——事流图。 通过事流图,可以筛选出故障的前后时间,发生或发生中的事,每个事通过块的长短位置,展示了开始结束时间以及持续时长。我们可以的分析出对应时间的故障可能是由于某些操作开始或操作完成引发的。 对于部分业务线,同一时间段发生的事可能有上甚至上千条,我们提供便捷的筛选功能来解决这一问题。通过事类型标签,打开或关闭某一类事的展示,优先查最有可能的根因。
2018-07-10
解密开源这生意——商业角看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很小可控范围内迭代,的进步偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发推动开放源代码的交付方式,其中最出的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
最后的最后,如果本文能让你乐1,请评论,点赞,好看,藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
双****4 2018-07-10
向量(三)
key, value in six.iteritems(word_dict) if value == most_possible_word_index ][0]) 由于向量矩阵本身比较稀疏,训练的过程如果要达到一定的精耗时会比较长。
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长为字典大小,每个维对应一个字典里的每个,除了这个对应维上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
TOP