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G****H 2018-07-09
【 开指南 】内容播报技能,持续更
1、功能简介 DuerOS台支持开者创建内容播报类型的技能,只需按照数据格式添加资源信息 即可实现内容资源的播放\暂停\继续等功能。用户可以通过技能订阅资源和有声资源。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
的质并不能简单看开源还是闭源,的设计思路一样能被相互借鉴,但架构不同实现手段也不能抄袭;这就像做开源的猪肉饺子和闭源的肉沫狮子头,两者可以相互借鉴口味和风评,但你看透我的原材料也不能照搬抄袭。 开源的安全性在于大家都能看到源码并报告问题,但前提条是大家都肯看源码,能现有安全漏洞,还肯上报安全问题。OpenSSL的heartbleed漏洞存在了好几年时间,但骇客是静悄悄的利用该漏洞,而不做任何漏洞上报。而闭源的安全问题,和开源一样看写代码和查漏洞的人。 接触开源的开者经常带着皈依者狂热去鼓吹开源,但这种狂热没有实质性帮助,贡献更好的代码、观摩精妙的架构,才是开源精英应该做的事情。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期百度大脑体验师来袭
4月25日,百度大脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不同,第二期百度大脑开放日,介绍了多种通用 AI 能力;除此之,还推出了两个的定制训练台-帮助开者更简单高效地训练出满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开者,还是AI初体验者,加入“百度大脑品体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起推动百度大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开者,布获奖公告、颁百度大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品改进建议或者您对百度大脑AI的需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:接入流程清晰具体、可读性可参考性强,不少于500字 有价值有意思的案例:场景、应用价值明确、图文结合,不少于500字 【参与方式】 在百度AI社区“经验交流”版块:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
人脸人体识别方向:百度大脑此次布了能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸关键点检测和手势识别,人脸检测关键点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,百度大脑更了红酒和地标识别两个能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得文字解析。车辆分析方面上线了车辆检测和车流统计。喻友透露,不久后,百度大脑还会陆续上线车辆属性识别、车辆观损伤识别、人脸融合、手部关键点识别、更高精度的人像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方向:百度大脑增文本纠错、摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,百度大脑推出了作文检索和知识问答两个能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,百度大脑也在重点力智能硬和设备。1月16日,百度大脑在深圳召开“在端上思考”百度大脑AI硬台及产品布会,布13项端侧品,备受行业关注。
双****4 2018-07-10
词向(三)
整个程序的入口很简单: def main(use_cuda, is_sparse): if use_cuda and not fluid.core.is_compiled_with_cuda(): return params_dirname = "word2vec.inference.model" train( if_use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname, is_sparse=is_sparse) infer(use_cuda=use_cuda, params_dirname=params_dirname) main(use_cuda=use_cuda, is_sparse=True) 总结 本章中,我们介绍了词向、语言模型和词向的关系、以及如何通过训练神经网络模型获得词向。在信息检索中,我们可以根据向间的余弦夹角,来判断query和文档关键词这二者间的相关性。在句法分析和语义分析中,训练好的词向可以用来初始化模型,以得到更好的效果。
l****m 2018-07-10
词向(一)
在这个映射到的实数向表示中,希望两个语义(或用法)上相似的词对应的词向“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应词向的余弦相似度就不再为零了。 词向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。在用神经网络求词向之前,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]),得到的UU即视为所有词的词向: 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处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106的数级); 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。
用****在 2018-07-10
词向(二)
paddle.batch 会读入一个读取器,然后输出一个次化了的读取器。我们还可以在训练过程中输出每个步骤,次的训练情况。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
物理机要求硬稳定永不死机,而云主机适合创建快速释放,不太关心单台云主机的可靠性,这要求应用层服务支持高可用。即使云台不承诺主机的无限高可用,其故障恢复速度也远快于物理机。生的云计算不敢明确挑战物理机时代的用户观念,现在该纠正这个误区了,成熟的云计算台不强调单机高可用。基于同样理念,用户追求超高配置的云主机是架构缺课硬来凑的临时手段,正途是将业务拆散到多台中低配主机上。 当前虚拟网络的性能短板并不是速率,主流云台内网互通速率是1Gb,一个物理万兆网卡正好负载20-30台虚拟机,这是性价比均衡的选择。虚拟网络的性能短板是包,服务器CPU不是交换机CPU,它的配置再好也只能处理20万左右包,所以一台低配虚拟机被抓做SYNFlood肉鸡也能瘫痪一个物理节点,各云台正在逐步推进虚拟网卡的包限制,但还有大片的漏网之鱼。 虚拟网络对用户行为的改变是抑制ARP广播,各种旧有IP漂移技术都离我们而去了。最初这种鸡肋设定是vxlan育不全做的权宜之计,但这逐渐变成一种的权限分配的契机。
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