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双****4 2018-07-10
向量(三)
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 模型应用 在模型训练后,我们可以用它做一些预测。预测下一个:我们可以用我们训练过的模型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个
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。 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,是索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。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,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
用****在 2018-07-10
向量(二)
以信息检索为,当你在索“how long is a football bame”时(bame是一个医学名),索引擎会提示你是否希望索"how long is a football game", 这是因为根据语言模型计算出“how long is a football bame”的概率很低,而与bame近似的,可能引起错误的中,game会使该句生成的概率最大。 对语言模型的目标概率P(w1,...,wT)P(w1,...,wT),如果假设文本中每个都是相互独立的,则整句话的联合概率可以表示为其中所有语条件概率的乘积,即: P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt)P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt) 然而我们知道语句中的每个出现的概率都与其前面的紧密相关, 所以实际上通常用条件概率表示语言模型: P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt|w1,...,wt−1)P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt|w1,...
雾****士 2018-07-09
DuerOS技能放平台发模版及示代码
点击链接了解技能形式及发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 「音频模版」使用示代码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/296601 「音频模版」使用示代码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/296483 指类技能示代码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293364 小知识类技能示代码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293363 语录类技能示代码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293153
h****0 2018-07-09
发指 】智能家居技能
设备类型: 灯、空调、空气净化器、热水器、洗衣机、窗帘、插座、场景控制、视、风扇、加湿器、扫地机器人、取暖器、烤箱、波炉、饭煲、压力锅、烹饪机、破壁机 控制功能及示指令: 有哪些成功的合作案?目前哪些设备已可以被DuerOS控制?如何购买? 1、成功案: Broadlink、小葱智能、LifeSmart、涂鸦智能、时在智能、咖浦智能… 2、查看已接入设备及购买方式 下载并打 小度在家\小度音箱\...app 进入“智能家居”板块,点击“查看可以控制哪些设备” 选择所需的设备类别,即可查看可控的品牌和型号,点击所需商品将会跳转至相应的购买链接 用户如何使用 智能家居技能? 将中控设备(如:音箱)和被控设备(如:灯)成功联上WIFI 在“技能商店”里启用技能,并登陆授权账号 即可通过“小度小度,打灯”等语音指令进行控制; 有哪几种“发现设备”的方式?
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
举个子,居住在海淀区五 道口的小经常在网上购买子产品,那小的姓名、购买偏好和居住地址算不算是隐 私呢?如果某购物网站统计了用户的购物偏好并公部分数据,公的数据中显示北 海淀区五道口的用户更爱买子产品,那么小的隐私是否被泄漏了呢?要弄清楚隐私 保护,我们先要讨论一下究竟什么是隐私。 对于隐私这个,科学研究上普遍接受的定义是“单个用户的某一些属性”,只要符合 这一定义都可以被看做是隐私。我们在提“隐私”的时候,更加强调的是“单个用户”。 那么,一群用户的某一些属性,可以认为不是隐私。我们拿刚才的子来看,针对小 这个单个用户,“购买偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公的数据说住在五道口 的小爱买子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的购买偏好,就没有泄露用户隐私。如果进一步讲,大家都知道小住在海淀区五道 口,那么是不是小就爱买点此产品了呢?这种情况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小一定爱买子产品。
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