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l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是百度吗?山寨的
s****5 2018-07-10
性化荐(二)
其中, params_dirname是前用来存放训练过程中的各参数的地址。 place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 测试 现在我们可以进行预测了。我们要提供的feed_order应该和训练过程一致。 总结 本章介绍了传统的性化荐系统方法和YouTube的深度神经性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一性化荐神经络模型。性化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,也将会在性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
c****2 2018-07-10
性化荐(一)
传统的性化荐系统方法主要有: 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]。该方法的一关键优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间的相似度,来给用户做荐。
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。而这百度就是不让显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
前言 很多朋友都问过我,开源技术究竟里,一公司拥抱开源是不是加分项,参与开源的人是不是很酷的技术大牛。本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角度看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一只能在很小可控范围内迭代,的进步速度偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发动开放源代码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。
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
其中损失最严重的是中小,他们已经不需要的运维人员;大型对运维人员的需求会逐渐减少;对非应用的影响可能仅仅限于技术革新;因此对生产商、IDC托管商甚至运维培训、IT论坛都会造成衍生影响。 当前云计算技术的势头很,但因为技术和市场等原因还需要慢慢发展,而且云计算做的是“锦上添花”的事情,企业用不用云计算对自身业务功能影响不大。我们运维人员从做事的可靠性、有全局意识,凭借这些特性仍然能活的很。运维这岗位可能会消失,但做过运维的人还是有很多路可以走的。 大都知道黑云压城也该未雨绸缪了,如果你已经是运维老鸟或者很快就投身运维工作,我建议大往这几方向上动动脑子: 1、企业采用公有云方案后,仍然需要一懂行的人解决公有云平台的监控、评估、采购、报修这类问题。但这职位应该一公司公司只需要一人,且再等上十年云计算彻底标准化后还会再次消失。当然了,我相信能胜任这岗位的人,在云计算已经规范到不需要专人维护的时候,他们也会有能力找到更合适的岗位。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
同样是图商,四维图新也已经宣布与企宝马合作,为其在我国销售的提供地图产品。 我们发现,高精地图领域的入局者基本上可以分为这样几类,以Google 为代表的互联企业,包括百度;以丰田、特斯拉为首的企大厂;以Moblieye(已经被英特尔收购)为主的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维图新、高德等在内的图商。 不过仔细想想,入局归入局,但是要想玩的比别人都,成为领先的玩,确实不是一容易的事儿。 其实对高精度地图的研发,除了在技术上需要攻克一些难关外,更需要在自动驾驶产业链的角度上思考问题。高精度地图是自动驾驶的专属地图,了解的需求或许比“造图”本身更重要。 如果从开发者的角度来看,以百度为代表的互联企业以及传统企或许在整合产业链资源,全局入手的能力上更占优势。 关于高精度地图的一些based问题 地图,对于人们的日常生活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、查询地理信息的传统电子地图,这类地图主要服务的是人类驾驶员。 传统电子地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 如图所示,传统电子地图是对路的一种抽象表现,将路抽象成有向图的形式。
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