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双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么彩--还真实的猎头
新手猎头是撒网炸鱼,对每个面试者没花时间也并不热心;资深猎头为了一次面试准备了超过货同行十倍的时间,面试反馈她比你还着急。 当遭遇面试失败,资深猎头能要到真实失败因通报给候选人,而新手猎头不关注面试失败因,人部门给的失败因都是敷衍套话。 也有一部分猎头会和优质候选人保持长时间关系,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、简历优化一类基础内容,合格的候选人会认真专业的分析职位需求,不需要猎头来的。 人单位评估猎头的平就更简单了,就是写推荐说明。新手猎头是写不出干货实锤的推荐信的,而资深猎头的推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。
不****主 2018-07-09
地图
三、Apollo高度地图与构建 Apollo高地图 Apollo高地图专为无人车设计,里面包含了道路定义、交叉路、交通信号、车道规则,及于汽车导航的其他元素。 高度地图可在许多方面为无人车提供帮助,如高度地图通常会记录交通信号灯的确位置和高度,从而大大降低了感知难度。 高地图不仅可以减少计算需求,还可以通过提供有关驾驶环境的详细信息,来确保无人车的安全。保持这些地图的更新是一项重大任务,测试车队需要不断地对高度地图行验证和更新。此外,这些地图可能达到几厘米的度,这是准最高的制图度。 Apollo 高地图是最懂自动驾驶的高地图,也是业界细化程度最高、生产率最高、覆盖面最广的高地图。目前,Apollo 高地图的自动化程度已经达到了90%、准确识别率达到了95%以上,预计2020年可以覆盖全国所有的重点道路。 高地图有很多种格式,为了方便数据共享,Apollo高地图采了OpenDRIVE格式,这是一种行业制图标准。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改而产生了Apollo OpenDRIVE标准,以便更适合无人车。
1****6 2018-07-10
感分析
对卷积神经网络来说,首先使卷积处理输入的词向量序列,产生一个特征图(feature map),对特征图采时间维度上的最大池化(max pooling over time)操作得到此卷积核对应的整句话的特征,最后,将所有卷积核得到的特征拼接起来即为文本的定长向量表示,对于文本分类问题,将其连接至softmax即构建出完整的模型。在实际应中,我们会使多个卷积核来处理句子,窗大小相同的卷积核堆叠起来形成一个矩阵,这样可以更高效的完成运算。另外,我们也可使大小不同的卷积核来处理句子,推荐系统一节的图3作为示意画了四个卷积核,既文本图1,不同颜色表示不同大小的卷积核操作。 图1. 卷积神经网络文本分类模型 对于一般的短文本分类问题,上文所述的简单的文本卷积网络即可达到很高的正确率[1]。若想得到更抽象更高级的文本特征表示,可以构建深层文本卷积神经网络[2,3]。 循环神经网络(RNN) 循环神经网络是一种能对序列数据确建模的有力工具。实际上,循环神经网络的理论计算能力是图完备的[4]。
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