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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,是搜索引擎、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性。为了这样的比较,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”,而有一个广告的是“康乃馨”。
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
用****在 2018-07-10
向量(二)
以信息检索为例,当你在搜索“how long is a football bame”时(bame是一个医学名),搜索引擎会提示你是否希望搜索"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, 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,...
y****i 2018-07-11
容器云的最佳用户
容器公司见到客户就谈价格谈省钱,又说不清楚省了多少钱,实际上砍了IT项目才是最省钱的,解决问题客户可以多花钱。 在云平台运营过程中,容器技术确实节省成本,但这是靠容器资源的更小调度粒度决定的。假设一台物理机有180G内存可用,客户买了5台32G内存的虚拟机用了160G,剩余20G内存就是卖不出去了。但如果拿这20G内存给一堆只用500M到2G的容器进程用,还是整机都跑小容器不跑大虚机,资源利用率一下就高很多了。那闲置的20G内存成本早晚也要把摊到客户身上,但这和客户直接可视的资源售价没系。 这个理由最蠢的地方就是,它把容器云的客户限定成了对成本敏感的运维人员,而使用和更新容器、使用容器编排系统,都是要研发人员一起努力才发掘出来。 容器编排系统的核心优势 很多人都说容器云是“私有云爽,公有云丧”,其实原因就是:容器云需要开发人员配合才用好,而容器编排系统比容器自身更重要。K8S与其说是Docker的竞争者,不如说是容器行业的庇护者。有了K8S这个容器编排系统,虽然Docker技术不那么醒目了,但其可用性更高更接地气了。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智家居技
例如“打开睡眠模式”包括灯和锁上房门,但是灯和锁上房门之间没有必然联系,可以先灯然后锁上房门,也可以先锁上房门后灯。 使用 friendlyName字段,来传递场景模式的名称; 控制灯光颜色,使用的是什么色彩模式? DuerOS采用的是HSB其中H代表色相;S代表饱和度;B代表亮度。; 设备名称出现ASR识别错误,要如何修正? DuerOS会通过数据训练和算法升级不断优化ASR识别情况,也欢迎各位开发者为我们提供建议和需求一同优化技体验。 如有识别率较低的句,欢迎将此类例子及常见表达方式或误识别结果反馈给我们,定向的泛化提优。 五、智家居文档 树状提纲
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