关于 高中化_百度霸屏推广优化qq4100506龙岩百度教育浦 的搜索结果,共1028
s****5 2018-07-10
个性荐(二)
, params_dirname是之前用来存放训练过程的各个参数的地址。 place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) inference_scope = fluid.core.Scope() 测试 现在我们可以进行预测了。我们要提供的feed_order应该和训练过程一致。 总结 本章介绍了传统的个性荐系统方法和YouTube的深神经网络个性荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性荐神经网络模型。个性荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深学习技术,也将会在个性荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
c****2 2018-07-10
个性荐(一)
点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似量,从而荐给用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合荐[5](Hybrid Recommendation):运用不同的输入和技术共同进行荐,以弥补各自荐技术的缺点。 近些年来,深学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将深学习应用于个性荐系统领域。深学习具有秀的自动提取特征的能力,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容信息进行学习,可以一定程上处理个性荐系统冷启动问题[6]。本程主要介绍个性荐的深学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用包含用户信息、电影信息与电影评分的数据集作为个性荐的应用场景。当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越视为兴趣越大),然后根据所有电影的荐得分排序,荐给用户可能感兴趣的电影。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
3月20日,首场大脑开放日全新登场,介绍了全新开放的24种全新AI能力,AI赋能市政、物流、等行业的20个案例,也为向开发者、行业人士展现了如何搭上AI开放生态的速列车。 大脑开放日来袭 作为在人工智能领域多年研究成果的集大成者,大脑正在飞速进步着。自2016年启动开放以来,大脑目前已经是服务规模最大的AI开放平台,开放了158项AI能力,24小时快速集成,开发者数量超过100万,面向广泛的企业和开发者提供最先进、最全面的AI能力,不断降低AI应用落地的门槛。 AI技术生态部总经理喻友平谈到,“在大脑的开放生态,开发者一直是最为重要的一环。大脑开放能力不断加速,有很多有价值的技术难以被开发者了解。2019年大脑开放日全新登场,希望为AI开发者提供及时、全面、近距离地了解大脑最新AI产品和案例,且能深、持续交流的平台。” AI技术生态部总经理喻友平 首期开放日,喻友平介绍了大脑开源深学习平台PaddlePaddle以及通用AI能力两方面的技术和产品更新,以及大脑在市政、物流、等行业的落地案例,与开发者们进行深交流。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让网站显示评论。广蔽功能关闭就正常了。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
所谓平台,即AI技术以最低的门槛向外输出,合作伙伴基于场景进行开发,用于解决实际问题;而生态的核心,就是核心技术平台不争利,放利给生态伙伴,进而产生巨大辐射效应。 EasyDL展示AI开放生态的一种策略:用平台的思路,将AI规模落地,实实在在解决真问题。 近期,大量个人也正加入到EasyDL的开发者行列来。比如有位“天文迷”孙睿康同学,基于EasyDL设计了一个超新星自动搜寻系统,希望通过对星云图片的AI技术分析,发现可能存在宇宙的超新星,这一脑洞大型的研究成果,已被哈尔滨工业大学《智能计算机与应用》刊发。而孙睿康只是一名生,这清楚不过地表明了EasyDL在动AI普惠上的可能性。 AI所带来的惊喜,才刚刚开始。 欢迎点击【EasyDL定制训练及服务平台】,了解更多产品内容。 如需合作咨询可点击幕右下角标志,提交具体咨询信息;或可进入AI开发者社区,进行沟通交流。
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能运维能力以及AIOps产品建设。 众所周知,除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很,需要保持99.995%的可用,同时在业务上云的背景下,虚拟、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和地图历史轨迹数据同步到一起
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
地图计算架构 (图片来源于文章《精地图在无人驾驶的应用》) 整体过程可以简单描述为,陀螺仪(IMU)及轮测距器 (Wheel Odometer)可以频率地给出当前车辆的位置预测,但由于其精确原因,位置可能会有一定程的偏差。 为了纠正这些偏差,可以使用传感器融合技术(比如使用Kalman Filter) 结合GPS与激光雷达(LiDAR)的数据算出当前无人车的准确位置,然后根据当前的准确位置与激光雷达的扫描数据,把新数据加入地图。 如果探究具体的实践过程,其实可以参照下面的关系式: (图片来源于文章《精地图在无人驾驶的应用》) 其Q代表方程,z代表激光雷达扫描出的点,h为方程预测最新扫描点的位置与反光,m为扫描到的点在地图的位置,x代表无人车当前位置。 这个方程的目的是通过最小J求出测量点在地图的准确位置。在计算模型,m与x开始都是未知的,可以先通过多传感器融合求x,再求出测量点在地图的准确位置m。 地图如何制作而成? 地图制作分为内外两部分,分别是外采、后台数据处理、人工验证与发布,简单说就是外部采集+后期处理。
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