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无****回 2020-08-28
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
2017威朗自动领先,车架号LSGBC534XHG172314 能帮我下载个升级包吗?154383856@qq.com
x****3 2018-07-10
中国云计算现状——采购篇
云厂商在降低客户对单一云产品的上手难度,但直客户业务如何上云、哪种应用配合哪类云资源,甚至软件技术支持都是可以做的,客户也愿意包给一个厂商完成所有工作。 五、戳破乱象做科普 云厂商在服务个人客户和开发者的一些宣传特征并不适合大项目大企业客户,我们应该向采购决策人讲解这些特征的害处,并在应标文件中做更踏实可靠的承诺。 1、公有云厂商的运营规定是霸王规定,SLA条是免责条,根本不考虑客户利益。客户感知故障了客服却不敢承认,等技术部和公关部双确认发通告已经过去好几天了;大部分云服务故障的定义是业务中断,并不解释性能低何种程度算业务故障;假设云主机宕机30秒后重启了,百倍赔偿就是用3000秒代金券让客户闭嘴;只有丢数据怎么办,好像没有任何SLA说得清楚。很多客户宁愿多掏钱选择用小厂商或者私有云,就是因为大公有云厂商管客户管的像个游戏会员。无论你推销公有云还是私有云,要拿出面对问题的诚意来,客户操碎心了明年就不续约了。 2、客户并不想盲目做小预算,单纯为省钱就不做采购了,只有其他方面没什么好比的了才会比
l****m 2018-07-10
词向量(一)
XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现的词数,|V||V|为词汇表的大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得的UU即视为所有词的词向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现的词也会影响矩阵分解的效果。 基于神经网络的模不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表,而是通过学习语义息得词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模。 效果展示 本章中,当词向量训练好后,我们可以用数据可视化算法t-SNE[4]画出词语特征在二维上的投影(如下图所示)。
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