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2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
的质并不能简单看开源还是闭源,的设计思路一样能被相互借鉴,但架构不同实现手段也不能抄袭;这就像做开源的猪肉饺子和闭源的肉沫狮子头,两者可以相互借鉴口味和风评,但你看透我的原材料也不能照搬抄袭。 开源的安全性在于大家都能看到源码并报告问题,但前提条是大家都肯看源码,能现有安全漏洞,还肯上报安全问题。OpenSSL的heartbleed漏洞存在了好几年时间,但骇客是静悄悄的利用该漏洞,而不做任何漏洞上报。而闭源的安全问题,和开源一样看写代码和查漏洞的人。 新接触开源的开者经常带着皈依者狂热去鼓吹开源,但这种狂热没有实质性帮助,贡献更好的代码、观摩精妙的架构,才是开源精英应该做的事情。
双****4 2018-07-10
词向(三)
整个程序的入口很简单: def main(use_cuda, is_sparse): if use_cuda and not fluid.core.is_compiled_with_cuda(): return params_dirname = "word2vec.inference.model" train( if_use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname, is_sparse=is_sparse) infer(use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname) main(use_cuda=use_cuda, is_sparse=True) 总结 本章中,我们介绍了词向、语言模型和词向的关系、以及如何通过训练神经络模型获得词向。在信息检索中,我们可以根据向间的余弦夹角,来判断query和文档关键词这二者间的相关性。在句法分析和语义分析中,训练好的词向可以用来初始化模型,以得到更好的效果。
l****m 2018-07-10
词向(一)
文章结构: 词向 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 本章我们介绍词的向表征,也称为word embedding。词向是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联服务背后常见的基础技术。 在这些互联服务里,我们经常要比较两个词或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把词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空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个词被表示成一个实数向(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词,除了这个词对应维度上的值是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词是“康乃馨”。
用****在 2018-07-10
词向(二)
paddle.batch 会读入一个读取器,然后输出一个次化了的读取器。我们还可以在训练过程中输出每个步骤,次的训练情况。
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