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Z****E 2018-07-09
的最后一公里
具体的落地点在以下两个方面: 智能模板生成:分析变更对象属特点并自动填充 智能变更检查:关联异常检测,及早发现并输出干预命令 其具体的实现思路为: 智能模板生成:使运维知识库充分收集变更目标对象的属,然后基于这些对象属特点自动生成变更模板,例如变更对象的最小可度可以于生成变更失败容忍度; 智能变更检查:我们已经有成熟的智能监控方案,可以全方位监控目标服务的状态并及时汇报异常。通过订阅变更目标的服务监控,可以实现变更过程中的实时检查,从而及时发现变更引起的异常,进而自动执行干预命令。 如何应上述解决方案? 上面介绍了变更面临的主要问题以及我们对应的解决方案,为了能够让更多的外部户也能体验到百度高效安全的变更能力,我们将在百度云上提供百度智能变更产。届时购买了百度云服务的户,即可使该产完成业务功能的日常迭。百度智能变更产目前在紧锣密鼓地推进中,预计很快就会与大家见面。 总结 发布变更作为产的最后一公里,其执行效率和执行结果将直接影响功能迭的效果。当把目光投向实际的生产环境,我们发现,在很多企业中变更的执行效果并不能得到保障。
1****6 2018-07-10
感分析
文章结构: 背景介绍——模型概览——数据集介绍——配置模型——训练模型——应模型——应模型并进行预测——总结——参考文献 本教程源码目录在book/understand_sentiment,初次使请您参考Book文档使说明。 背景介绍 在自然语言处理中,感分析一般是指判断一段文本所表达的绪状态。其中,一段文本可以是一个句子,一个段落或一个文档。绪状态可以是两类,如(面,负面),(高兴,悲伤);也可以是三类,如(积极,消极,中)等等。感分析的应场景十分广泛,如把户在购物网站(亚马逊、天猫、淘宝等)、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成面评论和负面评论;或为了分析户对于某一产的整体使感受,抓取产户评论并进行感分析等等。表格1展示了对电影评论进行感分析的例子: 在自然语言处理中,感分析属于典型的文本分类问题,即把需要进行感分析的文本划分为其所属类别。文本分类涉及文本表示和分类方法两个问题。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产
本文是第二篇产篇,目标客户是云计算产经理和云计算标准户。我从一个老户的角度谈谈每种云计算产该如何使,哪些产改进是刚需放心吐槽,哪些产有内因就是改不了。本文主要说云产的问题,买云产的问题在采购篇单聊。 文 现在是2017年,云计算服务是物理硬件的优质替方案,客户很认可云计算极低的采购和交付成本优势。这时候我们要少被企宣PPT洗脑,追求华而不实的远景,这些PR文章的受众是风险投资、客户决策层和创业者。我们应该摸清楚云方案和硬件方案比有什么特点和局限,客户明白特点才能使得心应手,客户明白局限才会早作备方案,产经理心里不慌才会关注核心功能。 一、IaaS产 IaaS平台的本质是,产以做硬件资源的虚拟化为本,业务上承接物理硬件替需求,其优势是最快速度最低成本交付,客户为预占的物理资源付费。IaaS产是最经典的云计算服务,核心组件是云主机,如虚拟网络、云硬盘和安全组都是为支撑云主机业务而服务的。 本文二十个字之前我就说过, IaaS产的优势是快速低成本交付,但是太多的户户盲目的追求云主机的高可
c****2 2018-07-10
化推荐(一)
文章结构: 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应模型——总结——参考文献 本教程源码目录在book/recommender_system,初次使请您参考Book文档使说明。 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,商数量和种类快速增长,户需要花费大量时间才能找到自己想买的商,这就是信息超载问题。为了解决这个难题,个化推荐系统(Recommender System)应运而生。 个化推荐系统是信息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个化推荐系统通过分析、挖掘户行为,发现户的个化需求与兴趣特点,将户可能感兴趣的信息或商推荐给户。与搜索引擎不同,个化推荐系统不需要户准确地描述出自己的需求,而是根据户的历史行为进行建模,主动提供满足户兴趣和需求的信息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]一般被认为是个化推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗攻击报告
因为MFC 算法被大量于语音识别这个场景,所以该攻击模型仍保证了很强的通。 该具体步骤如图4 所示,感兴趣的读者可以参见他们的论文[3]. 图6 对抗语音黑盒攻击模型[3] 在实验中,作者发现使的语音识别系统只能识别3.5 米之内的语音命令。在扬声 器和手机的距离控制在3 米的况下,表4 统计了人类和机器对不同命令的识别的比 例。平均况下,85%常语音命令能被语音识别。在他们的混淆版本中,仍有60% 的语音命令能被常识别。在人类识别类别中,作者使Amazon Mechanical Turk 服务,通过crowd sourcing 的形式让检查员猜测语音的内容。在这种况下不同的命 令混淆的效果也不尽相同。对于”OK Google”和”Turn on airplane mode”命令, 低于25%的混淆命令能够被人类确识别。其中,94%的”Call 911”混淆版本被人类常识别比较异常。作者分析了两个主要原因。1 是该命令太过熟悉。2 是测试员可 多次重复播放语音,从而增加了猜测成功的概率。 表4 对抗语音黑盒攻击结果。
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
前言 这是本系列的第三篇文章,之前已发布了成本篇和产篇两篇文章。前文说过成本,说明我们怎么做一个云计算平台能不亏钱;还说过产,说明云计算服务有哪些东西可以卖; 文 一、云厂商的姿态和现状 云厂商们经常参加各种“开发者大会”,开发者们也自己的热帮云平台完善产,但真能带来营收的还是大客户大项目。这些大客户大项目可能是事业单位、国企、外企、大型私企,也适于已经做大的互联网公司,采购决策人会是CIO到采购部这条线上的人。大公司大项目的的采购过程中,技术团队只有等同于财务部、法务部的否决权,采购决策人不会从云厂商的角度考虑问题。 云计算产不成熟不清晰不明确,只有技术人员能和客户谈产和方案;但是在大型项目中能卖方案的是销售人员,技术人员提供的所有材料都是给销售提供的工具,让这些销售人员说服倾向己方的采购决策人、转化倾向友商的采购决策人。 采购线的人不关心你什么技术流派,在他们看来云厂商卖的绝大部分是替,一小部分是开创;替是比旧产有什么优势,开创能给他们带来什么新利益。
h****8 2018-07-10
能力比梦想更重要——企业级服务难寻产经理
我们见过很多颠覆爆款ToC产,但ToB产都是对旧方案的改良。产经理的决策都是要不要抄袭友商、要不要做累计改良,很久才能碰到一次将量变到质变的机会。整个行业要三五年时间才仅有几个人积累出颠覆业绩,这个环境让带着理想和(撞大运)的年轻人如何升级加薪和跳槽哪?我们见过太多ToC明星产经理,但你听说过ToB行业有产明星吗? ToB产很难快速迭,客户不会让你每月更新三次业务系统,就算公有云总变更也会总出错,一堆七嘴八舌的“探讨型”助理,戏耍的不是程序员,而是付费企业客户。产的慢不需要太多HC,但要求产负责人承担责任;招很多参与讨论但不负责任的产决策助理,这个产死的会更快。 ToB产的验证周期远长于ToC产,产经理这个月做的构想,研发测试要三五个月,包装宣传又要三五个月,客户部署和回款又要三五个月,只要勤开会多发邮件,这一年的工作日志就够字数了。而且产经理每个月都有新想法等待一年后验证,管理者哪能天天统计旧功能的落地况?
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