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c****2 2018-07-10
个性推荐(一)
将卷积核应用于句子中所有的词窗口x1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:nx1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:n,产生一个特征图(feature map): c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈ℝn−h+1c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈Rn−h+1 接下来,对特征图采用时间维度上的最大(max pooling over time)操作得到此卷积核对应的整句话的特征ĉ c^,它是特征图中所有元素的最大值: ĉ =max(c)c^=max(c) 融合推荐模型概览 在融合推荐模型的电影个性推荐系统中: 先,使用用户特征和电影特征作为神经网络的输入,其中: 用户特征融合了四个属性信息,分别是用户ID、性别、职业和年龄。 电影特征融合了三个属性信息,分别是电影ID、电影类型ID和电影名称。 对用户特征,将用户ID映射为维度大小为256的向量表示,输入全连接层,并对其他三个属性也做类似的处理。然后将四个属性的特征表示分别全连接并相加。
s****5 2018-07-10
个性推荐(二)
先引入所需的库函数以及定义全局变量。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视实践
总结 以上我们介绍了百度智能监控平台在全局故障分析、细分维度定位、事件关联定位三个故障定位阶段中进行的数据可视探索。当前百度智能监控平台已成为百度各大业务可用性保障必不可少的利器。 数据可视能力的优势不仅仅在故障定位场景中由突出体现。还能应用在更多的数据分析领域。我们未来会进一步介绍百度智能监控平台在应用性能分析、商业数据分析等领域的实践成果,欢迎各位继续关注。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.1 IaaS计算 IaaS计算,交付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等服务的模板云主机,决定资源成本的是硬件和电力的价格,以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源的包装,完成资源成本分析、交付服务展示和付款周期核算;在硬件资源交付时,云厂商的优势长处是大规模交付和成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。 3.2 CDN和带宽 CDN和带宽不同于服务器硬件,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的服务,所以资源部署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽先考察的是企业内功,有没有廉价海量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手里;而盯客户的套路和百万级销售类似,工作力度加大三五倍而已。 3.3数据存储 数据存储是很难年均摊营收上亿的,但定个1000万的小目标是能实现的;如果有1000万的非冷备存储,那很容易带来数倍数十倍的计算和带宽消费。
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