开发者热搜

百度智能云首页主题内容 Q QINGCLOUD MYSQL推荐

云数据库 RDS for SQL Server 版

专业化的高可靠，高性能的关系型数据库服务。提供简易方便的 Web 界面管理、可靠的数据备份和恢复、完备的安全管理、完善的监控等功能。

立即购买价格计算器帮助文档>

智能推荐
推荐系统的典型算法思想为了更精准的得到推荐的数字，前辈们使用了传统的推荐系统算法和基于深度学习的推荐系统算法。其中基于传统的推荐系统算法当中，比较经典的有基于内容的推荐和协同过滤的推荐算法。
云****院2020.05.16 09:50335200
个性化推荐（一）
该系统首次提出了基于协同过滤来完成推荐任务的思想，此后，基于该模型的协同过滤推荐引领了个性化推荐系统十几年的发展方向。
在线实验室2020.05.16 09:50504400
个性化推荐（二）
总结本章介绍了传统的个性化推荐系统方法和YouTube的深度神经网络个性化推荐系统，并以电影推荐为例，使用PaddlePaddle训练了一个个性化推荐神经网络模型。
在线实验室2020.05.16 09:50581300
推荐一些热门的DevOps工具
本文作者使用简单明了的语言介绍了当今使用的一些 DevOps 技术和工具。阅读本文后，您将对这些 DevOps 工具，工作方式、以及如何在软件过程中使用有一个整体的了解。最近一段时间，我们见证了 DevOps 技术的飞速发展。当今流行且功能强大的工具可能会成为下一年度的过时工具，甚至可能很快被另一种工具取代。如前所述，作者的目的不是通过这篇文章来评判哪些工具最受欢迎或功能最全，而是让读者全面了解 DevOps 工具的工作方式以及如何在软件过程中使用它们。 1. 什么是 DevOps？DevOps 是开发和 IT 运维工程师一起参与从设计到开发和生产的整个敏捷软件开发生命周期的一种实践。敏捷是软件开发生命周期原则，由 17 名独立软件开发人员在 2001 年宣布。我们正在通过自己的实践和帮助别人实践来探索更好的软件开发方法。通过这项工作，我们开始重视：个人和互动高于流程和工具工作的软件高于详尽的文档客户合作高于合同谈判响应变化高于遵循计划也就是说，尽管右侧的提到的项目有价值，但我们更重视左侧的项目。在自敏捷宣言发表以来的最近 20 年中，敏捷组织的理念得到了许多组织的认可，并且一些组织已采用了 Scrum 框架进行项目管理。Sprint 的 Scrum 框架概念和以产品为中心的文化以及快速变化的竞争市场所施加的时间压力迫使许多软件开发人员逐步增量地交付产品。持续交付需要持续的集成，CI/CD 迫使生产者采用新的工具和技术，以便可以自动执行许多任务，并且可以同时快速地执行多个流程。新流行的软件开发生命周期文化使开发人员、质量保证、T 运营、产品设计师和产品所有者之间的工作更加紧密。这正是 DevOps 概念不可或缺的地方。除了传统的版本控制、协作和部署工具之外，快速的生产和交付迫使软件公司使用更多工具来满足敏捷性期望，例如项目管理、自动化、容器化、编排、监控、分析和可视化技术。 2. DevOps 工具1 版本控制系统GitGit 是一个开源的分布式版本控制系统。如果您需要更多信息，请参阅 https://git-scm.com/about。 GitHubGitHub 是一个 Git 存储库托管服务。 BitbucketBitbucket 是 Atlassian 提供的基于 Git 的源代码存储库托管服务。 Apache Subversion（SVN）Apache Subversion 是一个软件版本号和版本控制系统，根据 Apache 许可以开源形式分发。 Azure DevOps 服务器Azure DevOps Server 是微软公司提供的版本控制产品。还有更多的版本控制技术，例如 Gitlab、Mercurial、Bazaar、AWS CodeCommit、Perforce Helix Core 和 SourceForge。 2 容器化DockerDocker 是执行系统级虚拟化的容器化软件。该软件的开发者是 Docker，Inc。该软件首次发布于 2013 年。它使用 Go 编程语言编写。容器：容器是软件的标准单元，它将代码及其所有依赖项打包，使得软件可以从一个环境快速可靠地运行到另一个环境。容器映像：Docker 容器映像是一个轻巧、独立的可执行软件包，其中包含运行应用程序所需的一切：代码、运行时、系统工具、系统库和配置。容器映像在运行时成为容器，对于 Docker 容器，映像在容器 Docker 引擎上运行时成为容器。它适用于 Linux 和基于 Windows 的应用程序。不论基础架构如何，容器化软件的运行方式始终相同。容器将软件与环境隔离开来，尽管在开发和模拟阶段之间存在差异，但是容器能确保软件均可一致地工作。Docker 引擎：Docker 容器技术于 2013 年作为开源 Docker 引擎的方式发起。Docker 的技术之所以独特是因为它专注于开发人员和系统操作人员的需求，将应用程序依赖项与基础架构分离开来。Docker 技术可从 Docker 及其开放源代码获得。所有主要数据中心供应商和云服务提供商都将其集成到云技术中。其中，许多提供商利用 Docker 来提供基于容器的 IaaS 产品。此外，领先的开源无服务器（serverless）框架也利用 Docker 容器技术。亚马逊 ECS亚马逊公司的弹性容器服务（Elastic Container Service，简称 ECS）是一项编排服务，它支持运行 Docker 容器以在亚马逊 AWS 上执行容器化的应用程序。它消除了对单独的容器编排软件的安装和管理需求。尽管 ESC 是免费的，但亚马逊会对其使用的资源收费。 AWS FargateAWS Fargate 使您无需管理服务器或集群即可执行容器。亚马逊公司根据运行 Fargate 所使用的内
沙与沫2021.03.10 14:4447011
给大家推荐一个AI导航
给大家推荐一个收录AI导航的导航站这样子大家就不用到处收集AI网站了，保存一个网站就够了～名称：AI导航的导航网址：https://ai.upnb.top 简介：致力于收集全网AI导航，链接整个AI
TUO2024.04.30 00:258210
很好用的AI写作API推荐
关于AI推文写作- Simplified APITweet-Writer API是一种基于最新内容的推文写作服务，旨在帮助用户快速生成与热门话题相关、有趣、引人入胜的推文。
Explinks2024.08.12 19:074400
图像处理任务的论文推荐
FoveaTer：用于图像分类的Foveated Transformer 论文标题：FoveaTer: Foveated Transformer for Image Classification 论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.14173 作者单位：加州大学圣巴巴拉分校本文提供了一个综合框架，用于在视觉Transformer上使用foveal(视网膜中央凹)来完成图像分类任务。类似于DeiT模型对知识迁移的依赖，本文模型依赖于模型集成来达到最先进的性能。许多动物和人类以不同的空间分辨率（foveated vision）处理视野，并使用外围处理使眼球运动并指向中心凹以获取有关感兴趣对象的高分辨率信息。这种架构导致计算效率高的快速场景探索。视觉Transformer的最新进展为传统上依赖卷积的计算机视觉系统带来了新的替代方案。然而，这些模型没有明确地模拟视觉系统的注视点属性，也没有对眼球运动和分类任务之间的相互作用进行建模。我们提出了 foveated Transformer (FoveaTer) 模型，该模型使用池化区域和扫视运动来使用视觉 Transformer 架构执行物体分类任务。我们提出的模型使用平方池化区域来池化图像特征，这是对受生物启发的注视架构的近似，并将池化特征用作 Transformer 网络的输入。它根据 Transformer 分配给先前和当前注视的各个位置的注意力来决定接下来的注视位置。该模型使用置信阈值来停止场景探索，从而允许为更具挑战性的图像动态分配更多的注视/计算资源。我们使用我们提出的模型和 unfoveated 模型构建了一个集成模型，实现了比 unfoveated 模型低 1.36% 的精度，同时节省了 22% 的计算量。最后，我们证明了我们的模型对对抗性攻击的鲁棒性，它优于 unfoveated 模型。 StyTr^2：首个基于Transformer的图像风格迁移论文标题：StyTr^2: Unbiased Image Style Transfer with Transformers 论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.14576 作者单位：中国科学院大学据作者称，这是第一个基于Transformer的风格迁移网络，并提出专用的内容感知位置编码机制（CAPE），表现SOTA！性能优于ArtFlow、MCC和AdaIN等网络。图像风格迁移的目标是在保持原始内容的同时，通过风格参考来渲染具有艺术特征的图像。由于 CNN 的局部性和空间不变性，很难提取和维护输入图像的全局信息。因此，传统的神经风格迁移方法通常是有偏差的，通过使用相同的参考风格图像运行多次风格迁移过程可以观察到content leak。为了解决这个关键问题，我们通过提出一种基于Transformer的方法，即 StyTr^2，将输入图像的long-range依赖性考虑到无偏风格转移。与用于其他视觉任务的视觉Transformer相比，我们的 StyTr^2 包含两个不同的Transfomrer编码器，分别为内容和风格生成特定于域的序列。在编码器之后，采用多层Transformer解码器根据样式序列对内容序列进行风格化。此外，我们分析了现有位置编码方法的不足，提出了尺度不变且更适合图像风格迁移任务的内容感知位置编码（CAPE）。与最先进的基于 CNN 和基于flow的方法相比，定性和定量实验证明了所提出的 StyTr^2 的有效性。以人为中心的关系分割：数据集和解决方案论文标题】Human-centric Relation Segmentation: Dataset and Solution 【作者团队】Shaohua Li, Xiuchao Sui, Xiangde Luo, Xinxing Xu, Yong Liu, Rick Siow Mong Goh 【发表时间】2021/05/20 【机构】北京航空航天大学、中科院、Sea AI Lab 【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2105.11168.pdf 本文出自北京航空航天大学、中科院、Sea AI Lab 联合团队，已被 TPAMI 接收。在本文中，作者提出了一种细粒度的视觉关系检测问题，旨在预测人类与周围物体的关系，并识别与关系相关的人体部位。作者发布了用于该任务的数据集 PIC，并提出了相应的解决方案对比基线。近年来，视觉和语言理解技术取得了显著进步，但目前的技术仍然难以很好地处理涉及非常细粒度的细节问题。例如，当机器人被告知「把女孩左手的书拿给我」时，如果女孩的左手和右手各拿着一本书，则大多数现有的方法将失效。在本文中，作者引入了一种名为「以人为中心的关系分割」（HR
发出毛毛毛毛的声音2021.06.08 10:4028111
推荐｜ AllData数据中台开源项目
AllData数据中台是可定义数据中台，上层是Wujie微前端架构，底座是可插拔的后端架构。 AllData数据中台以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。 Github项目地址：https://github.com/alldatacenter/alldata 近日，AllData技术社区进行架构设计分享，AllData大数据中台创始人详细介绍了数据中台的2.0版本架构，包括对传统央企和轻量级行业公司的需求分析。他强调了项目的可插拔性和可定义性，以及未来对更多开源框架的集成能力。AllData大数据中台创始人分享了团队的组成和资源，包括技术团队的商业化考虑和社区运营的投入。他还提到了团队在开源社区的一些合作和经验。AllData大数据中台创始人讨论了项目调研的过程，包括对国内外开源开源组件的调研和对未来商业化的考虑。他提到了团队在选型时考虑的因素，如品牌号召力、社区运营和开源项目的集成性。会议还进行数据中台2.0版本的人架构分享。最后会议将总结经验教训，提取社区反馈和意见，以期使项目做得更好。官方文档｜安装文档一、开源版功能列表 AllData 1.0旧版架构 id 功能模块是否开源开源版与商业版区别架构版本 1 系统管理开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 2 数据集成开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 3 元数据管理开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 4 数据标准开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 5 数据质量开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 6 数据资产开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 7 数据市场开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 8 数据对比开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 9 BI报表开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 10 流程编排开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 11 系统监控开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 12 邮件服务开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 14 文件服务开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构V1.0 二、商业版功能列表 AllData 2.0新版架构 id 功能模块是否开源开源版与商业版区别架构版本 1 系统管理商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 2 数据集成商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 3 元数据管理商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 4 数据标准商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 5 数据质量商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 6 数据资产商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 7 数据市场商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 8 数据对比商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 9 BI报表商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 10 流程编排商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 11 系统监控商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 12 邮件服务商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 14 文件服务商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 三、商业版新增功能列表 ### AllData 2.0新版架构-新增功能 id 功能模块是否开源开源版与商业版区别架构版本 15 数据平台功能商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少旧版架构1.0 16 数据平台功能(DataSophon) 商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 17 数据平台k8s功能(Cloudeon) 商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 18 实时开发功能(Streampark) 商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 19 实时开发IDE功能(Dinky) 商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少新版架构V2.0 20 离线平台功能(DolphinScheduler) 商业版，不开源商业版更稳定,Bug比较少
AllData公司负责人2024.05.30 18:07337211
最佳免费天气API接口推荐
所发布的各类环境数据，接收云创自主布建的各类环境监控传感器网络（包括空气质量指标，土壤环境质量指标检测网络）所采集的数据，结合相关数据预测模型生成的预报数据，依托数据托管服务平台万物云所提供的数据存储服务，推出了一系列功能丰富
Explinks2024.07.10 14:42342400
程序员专属的搜索主页推荐
前言搜索主页有很多，今天就来说说他们。中国有百度，360,搜狗虽然百度占据了中国搜索引擎的大部分市场，但它是否是最好的搜索主页呢？我们打开百度,看看它的搜索主页除了搜索的功能，有很多别的元素百度热搜登录新闻直播贴吧学术视频会议 …. 以及一些乱七八糟的广告，使用极其的难受。那么有没有一款清爽简洁的搜索主页呢今天上网的时候发现了一个简洁优雅的搜索主页，cxy1024.top 从名字也可也看出来，专为程序员而生的作者认为用户进入搜索引擎都是为了搜索心中的疑惑，而不是进入搜索引擎网站是为了看新闻。所以，最好的搜素引擎就是直接能为用户提供搜索服务，并且不受到其他视觉上的干扰。所以这个搜索主页清爽简洁优雅，并且作者承诺永远不会有广告我们打开这个主页发现真的挺简洁的。1个Logo，1个搜索框，1句随机生成的古诗确实挺简洁的以后就用这个了，把他添加到收藏栏，一步直达！搜索主页：cxy1024.top
挖掘开源的价值2021.07.31 16:3646611

相关标签

深度学习
人工智能
飞桨PaddlePaddle
云原生
开发者运营
科技前沿
AI开发平台
机器学习
行业应用
分享经验