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s****5 2018-07-10
个性荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性荐系统方法和YouTube的深度神经络个性荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性荐神经络模型。个性荐系统几乎涵盖了电商系统、社交络、广荐、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
个性荐(一)
传统的个性荐系统方法主要有: 协同过滤荐(Collaborative Filtering Recommendation):该方法是应用最广泛的技术之一,需要收集和分析用户的历史行为、活动和偏。它通常可以分为两个子类:基于用户 (User-Based)的荐[1] 和基于物品(Item-Based)的荐[2]。该方法的一个势是它不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荐诸如电影之类的复杂物品;缺点是对于没有任何行为的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不够多造成的稀疏问题。值得一提的是,社交络[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度,来给用户做荐。
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、荐系统等互联服务背后常见的基础技术。 在这些互联服务里,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),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里的每个,除了这个对应维度上的值是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”。
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 m.sanwenzx.cn 在所有除百度外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个百度就是不让显示评论。广告屏蔽功能闭就正常了。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
因为某些大堂机器人确实背后是人类操控的,相当于你用一个安卓平板和我视频聊天,特别聪明还必须联的机器人可能就是真人。但有些真AI如Siri也要联,通过联判别不了AI。 上有个笑话,我把QQ自动回复设置成“呵呵”,你可以和我的电脑就任何话题聊上一夜。很多智能客服只是简单的字匹配,和呼叫中心搜索知识库差不多,编辑回复模板远比写程序更重要。只有支持多层级对话的才是AI智能客服,但现在店客服也可以混在AI的回答里回答客户啊,熟练客服回信息效率极高,顾客以为面对的是AI程序反而会少提需求。 虽然深度学习常拿自然语言处理举例,但成熟的翻译软件也不用AI。翻译软件出现有几十年了,常用的单和短语BTW/WTF/OMG用大库即可,用户大脑会做二次语意加工。2016年9月底才宣布在翻译采用AI技术,在此之前的翻译同样是可用的啊。翻译和文字搜索是异曲同工的,但以图搜图是真AI。 各种广告、APP、资讯的智能荐依赖的就是用户长期画像和短期意图,具体标签和统计方法是商业机密;我很难评估这机密是AI还是大数据,但这些技术几年前就已经成熟落地,所以我倾向于是大数据。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
2、进行云计算服务器维护;几大云服务供应商自己也要维护服务器,那些大中型企业肯定会自己做私有云,在这个云计算平台里也是需要运维人员进行从低端监控到高端架构的一系列维护工作,但自动运维技术会让运维人员的数量大大减少,可能每个公司都只有一两个小团队了。 3、进传统行业继续做运维;笔者就是在一个通讯公司工作,我可以很乐观的说云计算会对公司造成有限的技术革,比如说实现OS的虚拟。我们需要的SIP服务必须亲自搭建,阿里盛大都没得卖,甚至因为硬件和络限制让我们很难使用虚拟机;而外宣一类的东西根本不是我们的核心竞争力,能用就效率低一些没系。除了通讯公司之外,生产领域(比如管理生产线)也有类似的顾虑,云计算的势和公司的业务需求完全不沾边,所以这类公司的运维可能会是最后的运维。大找工作的时候都习惯找的工作,但你学过Web就一定要找工作是挺蠢的行为,危邦不入乱邦不居,最不要涉足一个没有前途的行业。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
当遭遇面试失败,资深猎头能要到真实失败原因通报给候选人,而手猎头不注面试失败原因,用人部门给的失败原因都是敷衍套话。 也有一部分猎头会和质候选人保持长时间系,但这太费时间了,猎头五年内给同一个候选人介绍两次工作的几率实在是太小了。 我这里没提诸如JD介绍、简历一类基础内容,合格的候选人会认真专业的分析职位需求,不需要猎头来催的。 用人单位评估猎头的水平就更简单了,就是写荐说明。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,也会包含简历之外的大量建议说明。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
人脸人体识别方向:百度大脑此次发布了能力——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,百度大脑更了红酒和地标识别两个能力。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,不久后,百度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、更高精度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:百度大脑增文本纠错、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,百度大脑出了作文检索和知识问答两个能力,让学习和娱乐两不误,分分钟身“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,百度大脑也在重点发力智能硬件和设备。1月16日,百度大脑在深圳召开“在端上思考”百度大脑AI硬件平台及产品发布会,发布13项端侧品,备受行业注。
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