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C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受注?
需要引起注意的是,在实践过程中如果有了启发式算法,实时的路径规划会很注重效率,需根据实际情况化,这方面的研究包括RRT变种或两类算法的结合(如A*-RRT)。 高精地图会让自动驾驶如“看见轨道”的过山车一样持续向前,但未来于高精地图的发展方向,地图测绘政策的白热化争斗以及互联网企业在多方加入的“地图混战”中如何把握自己的势条件(突出势在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,代表官方言论。
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。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的是“康乃馨”。
疏****月 2018-07-09
上线Archer | 持续部署的瑞士军刀
干货概览 业务部署(熟称上线)是运维领域最常见的业务类型,主要涉及线上代码变更、配置文件变更(数据变更由于其高、大量的特点,我们已在数据传输文章《嗖的一下,让数据自动生效》中专门讨论过)。一般的业务上线具有定时操作、业务部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运维人员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由上线变更触发,如何减少变更过程中人为误操作,提供一个灵活、稳定的部署系统是运维平台研发人员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,运维管理平台Noah发布了一上线部署系统——Archer。Archer致力于提供一套产品线全过程的可迁移发布解决方案,实现一完成机器初始化、服务部署、添加模块监控、添加CT任务、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起一次上线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
目前,大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。 人脸人体识别方向:大脑此次发布了新能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸点检测和手势识别,人脸检测点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,大脑更新了红酒和地标识别两个新能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得文字解析。车辆分析方面上线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,久后,大脑还会陆续上线车辆属性识别、车辆外观损伤识别、人脸融合、手部点识别、更高精的人像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方向:大脑新增文本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,大脑推出了作文检索和知识问答两个新能力,让学习和娱乐两误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,大脑也在重点发力智能硬件和设备。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
该方法的一个势是它依赖于机器去分析物品的内容特征,因此它无需理解物品本身也能够准确地推荐诸如电影之类的复杂物品;缺点是对于没有任何行为的新用户存在冷启动的问题,同时也存在用户与商品之间的交互数据够多造成的稀疏问题。值得一提的是,社交网络[3]或地理位置等上下文信息都可以结合到协同过滤中去。 基于内容过滤推荐[4](Content-based Filtering Recommendation):该方法利用商品的内容描述,抽象出有意义的特征,通过计算用户的兴趣和商品描述之间的相似,来给用户做推荐。点是简单直接,需要依据其他用户对商品的评,而是通过商品属性进行商品相似量,从而推荐给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合推荐[5](Hybrid Recommendation):运用同的输入和技术共同进行推荐,以弥补各自推荐技术的缺点。 近些年来,深学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深学习应用于个性化推荐系统领域中。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是让网站显示评论。广告屏蔽功能闭就正常了。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
DuerOS会通过数据训练和算法升级化ASR识别情况,也欢迎各位开发者为我们提供建议和需求一同化技能体验。 如有识别率较低的句,欢迎将此类例子及常见表达方式或误识别结果反馈给我们,定向的做泛化提。 五、智能家居文档 树状提纲
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
2018是人工智能高速成长的一年,在经历了诸多喧嚣与迷茫后,AI已经开始被各个行业深入应用,而与自研自用的传统思路同,在这次人工智能引发的“工业革命”里,采他人之长补己之短成为了一种趋势。推出的EasyDL定制化训练及服务平台就是经常被企业采用的“AI利器”之一。 2017年11月,EasyDL上线公测。2018年4月宣布EasyDL全面开放,为开发者提供图像分类和物体检测的深学习模型定制训练,其后,可定制的模型类型拓展到声音分类和文本分类。过去8个月中,EasyDL平台的用户迅速增长,累计已超过10万注册用户,应用于22个行业。 EasyDL快速崛起,是偶然,大量传统企业刚错过“互联网+”的窗口,急迫地希望赶上AI的产业风口,追求零算法基础也能训练AI模型的EasyDL,正成为他们AI入门的首选。 EasyDL缘起:直击三大痛点 AI兴起后,许多企业是焦虑的。 有行业人评,AI产业现状是“两多两少”:畅想未来的多,注眼前的少;钻研前沿算法的多,注产业落地的少。
双****4 2018-07-10
向量(三)
整个程序的入口很简单: def main(use_cuda, is_sparse): if use_cuda and not fluid.core.is_compiled_with_cuda(): return params_dirname = "word2vec.inference.model" train( if_use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname, is_sparse=is_sparse) infer(use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname) main(use_cuda=use_cuda, is_sparse=True) 总结 本章中,我们介绍了向量、语言模型和向量的系、以及如何通过训练神经网络模型获得向量。在信息检索中,我们可以根据向量间的余弦夹角,来判断query和文档这二者间的相性。在句法分析和语义分析中,训练好的向量可以用来初始化模型,以得到更好的效果。
用****在 2018-07-10
向量(二)
我们在上文中已经讲到用条件概率建模语言模型,即一句话中第tt个的概率和该句话的前t−1t−1个。可实际上越远的语其实对该的影响越小,那么如果考虑一个n-gram, 每个都只受其前面n-1个的影响,则有: P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1)P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1) 给定一些真实语料,这些语料中都是有意义的句子,N-gram模型的化目标则是最大化目标函数: 1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ)1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ) 其中f(wt,wt−1,...,wt−n+1)f(wt,wt−1,...,wt−n+1)表示根据历史n-1个得到当前wtwt的条件概率,R(θ)R(θ)表示参数正则项。 图2.
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能化运维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
****ab 2020-08-28
小度智能音响不能蓝牙连接
重值一下小音箱就🉑以了!长按播放,之后长按话筒🎤,进行重置!~:D    0  编辑
****ab 2020-08-28
小度打不开蓝牙了
充值一下小音箱就🉑以了!长按播放,之后长按话筒🎤,进行重置!~:D
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