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2018-07-10
解密开源这门生意——商业角度看开源
大部分都是看一眼说明文档就来github上指点江了。现在的码农只注能出名能赚钱的热门项目,像OpenSSL这种核心项目,冷清到几乎没人注。 对于一个公司来说,“拥抱开源”只是一种融入生态的策略,投入大量码农并不等于主导项目,主导项目不等于独裁式控制项目,独裁制控制项目是逼着Mysql变成MariaDB。大公司投入再多码农去做开源,本质上还是在开源协作场景里增加自己注的功能,无道德只有利益。 结束语 开源是一好事,但只有对的人才能把这事做好。希望本文让大家评估开源的商业价值、产品价值、管理价值时,能有一些的认识。 附录:于开源质量 一切都是人写的,设计和实现者的能力决定了的质量。 的质量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,能发现有安全漏洞,还肯上报安全问题。
双****4 2018-07-10
向量(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,我们介绍了向量、语言模型和向量的系、以及如何通过训练神经网络模型获得向量。在信息检索中,我们可以根据向量间的余弦夹角,来判断query和文档这二者间的相性。在句法分析和语义分析中,训练好的向量可以用来初始化模型,以得到更好的效果。
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相性。为了做这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里的每个,除了这个对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的是“康乃馨”。
用****在 2018-07-10
向量(二)
我们在上文中已经讲到用条概率建模语言模型,即一句话中第tt个的概率和该句话的前t−1t−1个。可实际上越远的语其实对该的影响越小,那么如果考虑一个n-gram, 每个都只受其前面n-1个的影响,则有: P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1)P(w1,...,wT)=∏t=nTP(wt|wt−1,wt−2,...,wt−n+1) 给定一些真实语料,这些语料中都是有意义的句子,N-gram模型的优化目标则是最大化目标函数: 1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ)1T∑tf(wt,wt−1,...,wt−n+1;θ)+R(θ) 其中f(wt,wt−1,...,wt−n+1)f(wt,wt−1,...,wt−n+1)表示根据历史n-1个得到当前wtwt的条概率,R(θ)R(θ)表示参数正则项。 图2.
G****H 2018-07-09
【 开发指南 】内容播报技能,持续更
用户可以通过技能订阅资源和有声资源。
沙****杀 2018-07-09
如何在预测模块中添加评估器?
添加评估器的步骤 请按照下面的步骤添加名称为NewEvaluator的评估器: 在proto中添加一个字段 声明一个从Evaluator类继承的类NewEvaluator 实现类NewEvaluator 更预测配置 更评估器管理 下面让我们用上面的方法来添加的评估器。 一、声明一个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下建文new_evaluator.h。
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