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双****4 2018-07-10
向量(三)
为了能简看到效果,教程只设置了经过很少的训练就结束并得到如下的预测。我们的模型预测 among a group of 的下一个是the。这比较符合文法规律。如果我们训练时间更长,比如几个小时,那么我们会得到的下一个预测是 workers。预测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预测典上的概率分布,第二行表示概率最大的对应的id,第三行表示概率最大的
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)
以信息检索为例,当你在索“how long is a football bame”时(bame是一个学名),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,...
j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
比如百度EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写信息的麻烦,使用定制法分析快递申请,一秒拆分姓名、话、住址等信息;更具科研意义的还有百度EasyDL与中科在珍稀鸟类识别项目上展的合作,在传统分类学日渐没落的今天,百度EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线服务要求。 与卓繁信息的合作,百度大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政务服务新模式为社会公众提供全年无休的24小时自助办事服务,提升了政府为民服务的能力。 放日当天,网红智能猫窝的设计者百度大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
设我想让一个娱乐APP有科技范,我根本不用招发也不用雇人后台分拣,我只要弹窗提示让用户必须笑一笑歪歪嘴,然后随机回复用户长得像范冰冰还是范伟--琪,用户就认为APP很智能了。前几天那个巨硬的陪聊AI在博上求骂蹭热度,我不信那条博是AI发的。 用AI做coding是有可能性的,编程本来就是人类语言转换为机器语言的翻译,但时日尚早,云计算+SDK+IDE从更简更高效的层面做编程简化了。但现在说在用AI做AIOPS的,实际是只展示不决策,无知者无畏的也没有试验环境。 现在成熟的AI应用就是少数几类场景,比如:语音识别、图片识别、无人驾驶、行为预估(如金融风控)。但我们怎么证明这些AI应用是机器学习还是度学习哪,毕竟用度学习做融资/吹牛逼更高大上啊。 度学习的惊艳之处在于解决了很多问题,但它对数据量的需求像打着吊瓶跑马拉松,有几个场景提前储备了那么多数据?这两天的热门新闻是 AlphaGo Zero 自学棋谱解决了数据问题,但用纯的围棋来推理复杂的世界,这个类比糟糕透了。 AI技术配得上世人给它的盛名和期待,但AI技术不是用来嚼舌根编新闻的。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
第一部分.前言 无论是百科条还是热播影视剧,猎头高端大气上档次的形象都入人心。我能理解新人初见猎头的兴奋,但实际上猎场没那么精彩,面对这种过高的期望,猎头朋友们是很尴尬的,就好像每个IT工程师的都能下载Q币一样尴尬。 本文的定调并不是批判猎头行业,对水货猎头的调侃才能让敬业猎头生意更好,让应聘者更少花精力在无效应付上,让招聘方知道资猎头贵在哪里。 第二部分.真实的低端猎头市场 大部分猎头公司的公介绍就是几句无法查证的套话,其老板一般都是资猎头跳槽干,和老客户保持着半面之交的关系。猎头公司找客户并不难,因为大都是无保底合同,半面之交的关系也够用了。 大部分新手猎头顾问,不管他们入职时的理想有多远大,打了半年话以后梦想都会变成跳槽去甲方那里做普通人事职员。他们即不了解面试者也不了解用人位,为一个候选人花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是百分之一。他们并不在意应聘者和面试官的时间是否被浪费,挺高大上的猎头工作,被这帮庸人做成了炸鱼游戏。高端猎头拿到简历就始调查研究了,而这类猎头等二面以后才能记住面试者的名字。
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