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****ac 2018-07-12
亿元免费算 | 百度大脑AI Studio重磅出算支持计划
“提供总计1亿元免费算,助开发者成功”——百度大脑AI Studio 大数据、大模型、大算是深度学习发展的必备因素,算的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会,百度一式开发平台 AI Studio 重磅出算支持计划:豪掷1亿元免费算,为普通开发者破除算桎梏。 百度大脑AI Studio 百度大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算、数据集和比赛的一式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 百度大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,百度大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠百度大脑AI Studio用户,破除用户的算困境。
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深度神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
学术界和工业界都在尝试将深度学习应用于个性化荐系统领域中。深度学习具有优秀的自动提取特征的能,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容信息进行学习,可以一定程度上处理个性化荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化荐的深度学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用包含用户信息、电影信息与电影评分的数据集作为个性化荐的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影的荐得分排序,用户可能感兴趣的电影。 Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性化荐系统[7],然后介绍我们实现的融合荐模型。 YouTube的深度神经网络个性化荐系统 YouTube是世界上最大的视频上传、分享和发现网,YouTube个性化荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中荐个性化的内容。
追****圣 2018-07-11
书记省长讲清楚云计算
但现在云计算厂商还在早期扩张摸索之中,云厂商极端渴求各种政务云企业云成功模式案例,一旦摸出来案例会迅速广到全国。这个窗口期只有三五年,随着政务云企业云被其他公司摸透并广开,这些项目就从首发明星案例变为普通捆绑销售了。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 前文说的为何要引凤,如何算筑巢。当云厂商看到商机肯合作时,我们要掌握各类云厂商的特点才能心里有数。 第一类是大型云厂商,他们自身有很强的资源整合能和执行销售能。地方政企和这类企业合作的话语权很弱,但极小风险就能看到收益。 第二类是创业云厂商,他们一般是靠技术优势和服务态度从大型云企手里抢单子。地方政企和这类企业合作时有很强的议价能,注意不要盲目倾向技术优先的创业云厂商,而是选择服务态度和执行能好的创业云厂商。地方政企很难确切搞懂厂商的技术有哪些优势,而项目的进落地都是要靠云厂商来执行的。 第三类是企云厂商,这类厂商是被广阔的中国市场吸引过来的,也有兼顾企中国分部的客户。这类厂商在国内发展都不太顺,和他们沟通主要看他们有什么合作诚意,是否穷极思变。 最后一类是系统集成企业,这类厂商已经服务地方政企几十年了。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.1 IaaS计算 IaaS计算,交付客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电,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-队列等服务的模板化云主机,决定资源成本的是硬件和电的价格,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,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽首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,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。
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 在所有除百度的浏览器都能正常使用评论功能。而这个百度就是不让网显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
新手猎头是写不出干货实锤的荐信的,而资深猎头的荐信不仅是对候选人简历的解析,也会包含简历之的大量建议说明。
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