关于 迷香药的作用 视频【V信;799.196.362】咨 的搜索结果,共1632
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
YouTube 个性化推荐系统结构 候选生成网络(Candidate Generation Network) 候选生成网络将推荐问题建模为一个类别数极大多类分类问题:对于一个Youtube户,使其观看历史(ID)、搜索词记录(search tokens)、人口学息(如地理位置、户登录设备)、二值特征(如性别,是否登录)和连续特征(如户年龄)等,对库中所有进行多分类,得到每一类别分类结果(即每一个推荐概率),最终输出概率较高几百个。 首先,将观看历史及搜索词记录这类历史息,映射为向量后取平均值得到定长表示;同时,输入人口学特征以优化新推荐效果,并将二值特征和连续特征归一化处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特征表示拼接为一个向量,并输入给非线形多层感知器(MLP,详见识别数字教程)处理。最后,训练时将MLP输出给softmax做分类,预测时计算综合特征(MLP输出)与所有相似度,取得分最高kk个为候选生成网络筛选结果。图2显示了候选生成网络结构。 图2.
y****i 2018-07-11
做容器云最佳
前言 我一直瞧不上容器厂商企宣话述,连带着看轻了容器技术;但容器技术是有价值,容器编排技术更是一片大好发展方向。 我很讨厌这些电线杆小广告宣传方式:可以实现弹性伸缩、自动化运维、持续交付、微服务、秒级部署、高强度容灾、多版本控制等功能,从而改善和解决复杂IT应场景。事实上是使者自己设计维护可以弹性伸缩、自动运维、容灾冗余程序,无论是物理机、虚拟机还是容器(进程),本来能弹性服务还是能弹性,没容灾服务还是在赌命。 合格架构和运维都瞧不上这些废话,因为十年前我们裸机就能实现这些功能了。但世上没有那么多合格架构师,云计算要解决就是缺人问题。最早云主机也是类似夸张无赖宣传,我第一眼看云主机也觉得是个噱头,这些遗毒至今还在误导客户。本文是为说清容器能力特性,我们该如何好容器编排系统。 容器基础特性 容器和虚拟机都属于IaaS云范畴,按申请资源量付费,不关注客户业务逻辑和访问率。容器只是隔离出一个进程,而虚拟机是模拟了一整套操系统,这是双方本质区别。
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在这个映射到实数向量表示中,希望两个语义(或法)上相似词对应词向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”对应词向量余弦相似度就不再为零了。 词向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在神经网络求词向量之前,传统做法是统计一个词语共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现词数,|V||V|为词汇表大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到UU即为所有词词向量: X=USVTX=USVT 但这样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,因此需要对词做额外处理来达到好矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106数量级); 需要手动去掉停词(如although, a,...),不然这些繁出现词也会影响矩阵分解效果。
h****0 2018-07-09
【 开发指南 】智能家居技能
目录 一、教学 二、整体架构 三、开发步骤 资料整理 四、常见问题解答 五、智能家居文档 树状提纲 ————————————————————————————————————————————— 一、教学 点击观看 二、整体架构 面向 智能设备厂商 技能类型 智能家居技能让户通过语音来控制智能设备,查看设备状态,如控制开灯、关灯。智能家居技能还支持 智能场景 设置。 开发者仅需参照智能家居协议,实现授权及通讯,即可接入DuerOS设备云,成为受控设备。 当户发出语音指令时,DuerOS解析出意图,然后向技能发送该意图相应指令。技能收到指令时,对设备进行相应
笑****山 2018-07-10
监控专对象存储畅想
我不想涉密去关注具体厂商技术底实现,但会考虑通技术可行性,做一个监控型对象存储技术畅想。 每天都有监控抓小偷新闻,监控行业价值已经得到社会认可和买单;监控是最容易实现PB级文件容量和百亿级文件数量场景,摄像头数量越来越多、清晰度越来越高,而文件管理、存储和分析压力也越来越大。 监控厂商自己做堆盘式存储是个临时应急性方案,而且客户要求开放式管理监控,中立又可靠对象存储方案是最佳选择。 最近几年IT行业并没有核心技术飞跃,我们能做都是优化选型,过去针对http访问场景优化选型,现在要做是贴合监控场景优化选型。 从客户访问和内部实现角度,本文分为“访问界面”“读写代理”“元数据设计”“存储实现”四部分。 访问界面 这里指是应程序访问界面,而不是自然人访问界面。访问界面有四个问题: 要不要存储系统直接支持RTMP?直播和存储技术跨度太大,且监控厂商已经有方案,低优先级处理该功能。 要不要提供文件系统级访问接口?
5****a 2018-07-11
监控专对象存储畅想
我不想涉密去关注具体厂商技术底实现,但会考虑通技术可行性,做一个监控型对象存储技术畅想。 每天都有监控抓小偷新闻,监控行业价值已经得到社会认可和买单;监控是最容易实现PB级文件容量和百亿级文件数量场景,摄像头数量越来越多、清晰度越来越高,而文件管理、存储和分析压力也越来越大。 监控厂商自己做堆盘式存储是个临时应急性方案,而且客户要求开放式管理监控,中立又可靠对象存储方案是最佳选择。 最近几年IT行业并没有核心技术飞跃,我们能做都是优化选型,过去针对http访问场景优化选型,现在要做是贴合监控场景优化选型。 从客户访问和内部实现角度,本文分为“访问界面”“读写代理”“元数据设计”“存储实现”四部分。 访问界面 这里指是应程序访问界面,而不是自然人访问界面。访问界面有四个问题: 要不要存储系统直接支持RTMP?直播和存储技术跨度太大,且监控厂商已经有方案,低优先级处理该功能。 要不要提供文件系统级访问接口?
M****H 2018-07-11
故障定位场景下数据可化实践
干货概览 百度拥有上百条产品线,数十万服务,每个服务时时刻刻都在产生着海量监控数据,形成监控项规模总数已达数十亿。面对如此海量数据,在日常运维(如故障诊断、成本分析、性能优化等场景)过程中,传统统计图表难以有效直观地展示如此庞大数据。因此,优秀监控数据可化产品就呼之欲出,他既要数据准确、全面、时效性高,也需要提升使体验,使其能在茫茫数据中一眼就能发现想要观察数据。 那么怎么做才能适应户需求、完成精准展示,同时又能挖掘数据价值呢?下面我们从故障诊断场景出发,来看百度智能监控平台是如何充分利数据可化武器来解决实际业务问题。 故障定位可化思路 在标准故障处理流程中,故障定位一般可分为两个阶段: 故障止损前:期望可以快速获得可于止损决策息,做出相应止损操使得服务恢复。比如通过确定故障范围,调度流量绕过故障机房或摘除故障实例等。 故障止损后:仍需要进一步找到导致故障深层次原因,确定故障根因,将线上环境恢复到正常状态。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适云平台账户体系
前文是说注册阶段法务承诺,到使过程中云平台又会有各种奇怪“资格认证”“功能审核”等问题。云平台要规避自注册客户政策法规问题和恶意欠费问题,但这和大客户有什么关系?供应商“认证”“审核”这类词跟甲方说话就是态度不端正,这又是一句“客户你好,你要服从管理,爱审不审,不审就滚”。这类甲方身份资料是公开,也不会恶意赖账,这时应该由乙方主动记录合规息,后台透明完成功能开通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,以前CEO创建账户让员工继续使。某天CEO被老婆打了一顿,因为他网购记录有给“丽丽”订花和开房;或者网警约谈该倒霉蛋,警告他不要网盘传播非法;也可能CEO打开聊天工具,发现自己很多幼稚鸡汤文给投资商。不要误会是有人要整这个CEO,SSO单点登录多项服务,同事混了账户也正常。 如果客户放弃使某云之后,原账户不注销滚动欠费几千万怎么办?云巨头们都是横向一体化经营,搞不好会和客户有竞争,霸王注册条款下法务风险确实存在。 一个企业服务账户不应该由客户注册,而是供应商主动提供,像IDC和CDN就会主动给客户提供查带宽账户。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什么速度怎样行驶,得出列表。 觉感知。Apollo 之前版本觉感知数据,主要是红绿灯数据。已发布0 同时开放红绿灯检测和识别算法,可以觉感知典型代表。 红绿灯识别。是根据当前车位置查找高精地图,判断前方是否有红绿灯。如果有,高精地图会返回红绿灯物理位置,同时采集图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策灯。
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