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l****m 2018-07-10
词向量(一)
神经网络求词向量之前,传统做法是统计一个词语的共生矩阵XX。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。 基于神经网络的模型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,因此能很好地解决上问题。在本章,我们将展示基于神经网络训练词向量的细节,及如何PaddlePaddle训练一个词向量模型。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
很多客户能拿比云厂商更低价格的资源,拿掉给云平台留的利润,自建私有云存储。 (2)网络通成本 这提的网络通讯成本和前文的公网带宽并不重复,公网带宽是面向分散的广域网客户的,网络通讯成本是强调几个固定的大带宽消耗对象。假设你某个应的数据读写速度是10Gb/s,云存储和客户端两侧的广域网带宽成本是巨大的,某些弱势运营商甚至要考虑网间结算费。大读写速率的客户端和云存储会是固定长期合作关系,无论是内网互联、同IDC光纤、同城专线的成本都比互联网通讯的成本低很多。 (3)数据安全等合规需求 有些客户连计费日志都不想让公有云看,或者确实有强安全性法规限制,或者只让采购资产不认采购服务,也会采私有云的建设方式。如果本地数据做云端的容灾备份,或者多云厂商之间的权威数据源,这也是行的方案。 私有云的输出形式有三类,分别是远程代维护、软件和软硬一体化。软件和软硬一体化交付大家很熟悉,厂商需要提供非常详实的交付文档,应对一切异常况。但当前云存储软件的维护性并不高,交付文档能写不出来,远程代维护才是最便利的交付方式。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
一、裸光纤的故事 前几天和朋友聊天,谈一根裸光纤分波分多大的问题。 几个业内好友都明确说一根裸光纤最多跑10G带宽,而于老板明确表示裸光纤任何一个波分(或者不做波分)都跑100G上。 后来我和于老板深究原因,不能几个朋友都骗我或者都蠢,很能前些年光纤波分机自己只能甩出10G口,或运营商租光纤套餐只有10G规格,给大家造成了裸光纤只能跑10G带宽的印象。同样固有的印象是光纤必须从运营商租,而且价格很贵还必须波分设备等等;其实现在企业专线的市场竞争很充分,拉同城裸纤一公也就小几百块钱,而且短距离裸纤也不值得上波分设备,直接对接模块即。 二、NTD是试金石 我对裸光纤是门外汉,但同样的技术误解让我想了NTP,我一直拿ntpd和ntpdate当做初中级系统工程师的试金石,分不清就月薪五千,分得清就八千上(2014年市价)。但很多货真价实的IT专家也在此事上跌倒,我也希望通过聊清楚一层误会,说明高级工程师该少迷多思考。 NTP是网络时间协议,它是多项传输、计算、加密技术的核心参数。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次上,我们来试着分析前面提的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了哪些实例,服务规模、部署况、实例运行状况如何? 2.我从哪来? 服务的上游有哪些,不同的上游流量如何分配? 3.我往哪去? 服务的下游有哪些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就获取这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名资源息的一个映射关系。
不****主 2018-07-09
高精地图
另外当车辆遇障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助高精地图的帮助了。 即使传感器尚未检测交通号灯,高精地图也将交通号灯的位置提供给软件栈的其余部分,帮助车辆做下一个决策。 另一个好处在于,高精地图帮助传感器缩小检测范围,如高精地图能会告知我们在特定位置寻找停车标志,传感器就集中在该位置检测停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI帮助我们提高检测精确度和速度,并节约计算资源。 高精地图于规划 正如定位和感知依赖高精地图样,规划也是如此。高精地图帮助车辆找合适的行车空间,还帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来的位置。 如高精地图帮助车辆识别车道的确切中心线,这样车辆能地靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精地图使车辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,车辆能需要变道,帮助车辆缩小选择范围,便选择最佳方案。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
我们在提“隐私”的时候,更加强调的是“单个户”。 么,一群户的某一些属性,认为不是隐私。我们拿刚才的例子来看,针对小明 这个单个户,“购偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公开的数据说住在五道口 的小明爱电子产品,么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的购偏好,就没有泄露户隐私。如果进一步讲,大家都知道小明住在海淀区五道 口,么是不是小明就爱点此产品了呢?这种况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小明一定爱电子产品。 所,从隐私保护的角度来说,隐私是针对单个户的概念,公开群体户的息不算 是隐私泄漏,但是如果能从数据中能准确推测出个体的息,么就算是隐私泄漏。 隐私保护的方法 从息时代开始,关于隐私保护的研究就开始了。随着数据不断地增长,人们对隐私越 来越重视。我们在讨论隐私保护的时候包括两种况。 第一种是公司为了学术研究和数据交流开放户数据,学术机构或者个人向数据库 发起查询请求,公司返回对应的数据时需要保证户的隐私。
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