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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?山寨的车机软件
c****2 2018-07-10
性化推荐(一)
为了解决这难题,性化推荐系统(Recommender System)应运而生。 性化推荐系统是信息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。性化推荐系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的信息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同,性化推荐系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的信息。 1994年明尼苏达大学推出的GroupLens系统[1]一般被认为是性化推荐系统成为一相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤推荐引领了性化推荐系统十几年的发展方向。 传统的性化推荐系统方法主要有: 协同过滤推荐(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
h****e 2018-07-10
程序:我从里来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次上,我们来试着分析前面提到的几问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从里来? 服务的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往里去? 服务的下游有些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的一重要基础服务系统。它为每一服务赋予一独一无二的名字,根据这名字,我们就可以获取到这服务的相关信息 ,这些信息包括:服务在机器上部署信息(机器IP,部署路径,服务配置,端口信息),服务的实例运行状况等其他重要信息。简单来讲,它提供了一服务名到资源信息的一映射关系。
s****5 2018-07-10
性化推荐(二)
序列会被送入 sequence_conv_pool 层,这层会在时间维度上使用卷积和化。因为如此,所以输出会是固定长度,尽管输入的序列长度各不相同。 最后,我们定义一inference_program来使用余弦相似度计算用户特征与电影特征的相似性。 def inference_program(): """the combined network""" usr_combined_features = get_usr_combined_features() mov_combined_features = get_mov_combined_features() inference = layers.cos_sim(X=usr_combined_features, Y=mov_combined_features) scale_infer = layers.scale(x=inference, scale=5.0) return scale_infer 进而,我们定义一train_program来使用inference_program计算出的结果,在标记数据的帮助下来计算误差。
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