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c****2 2018-07-10
性化
背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能到自己想买的商品,这就是息超载问题。为了解决这难题,性化系统(Recommender System)应运而生。 性化系统是息过滤系统(Information Filtering System)的子集,它可以用在很多领域,如电影、音乐、电商和 Feed 流等。性化系统通过分析、挖掘用户行为,发现用户的性化需求与兴趣特点,将用户可能感兴趣的息或商品给用户。与搜索引擎不同,性化系统不需要用户准确地描述出自己的需求,而是根据用户的历史行为进行建模,主动提供满足用户兴趣和需求的息。 1994年明尼苏达大学出的GroupLens系统[1]般被认为是性化系统成为相对独立的研究方向的标志。该系统首次提出了基于协同过滤来完成任务的思想,此后,基于该模型的协同过滤引领了性化系统十几年的发展方向。
s****5 2018-07-10
性化(二)
其中, params_dirname是之前用来存放训练过程中的各参数的地址。 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应该和训练过程致。 总结 本章介绍了传统的性化系统方法和YouTube的深度神经网络性化系统,并以电影为例,使用PaddlePaddle训练了性化神经网络模型。性化系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告、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度学习技术,也将会在性化系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc.
h****e 2018-07-10
程序:我从来?
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到的几问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 服务的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游有些,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”就可以获得想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的重要基础服务系统。它为每服务赋予无二的名字,根据这名字,我们就可以获取到这服务的相关息 ,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,它提供了服务名到资源息的映射关系。
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