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YouTube 在 2016 年發(fā)布的推薦系統(tǒng)架構(gòu)： 圖1 YouTube推薦系統(tǒng)整體架構(gòu) 為了對海量的視頻進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的排序，YouTube 也采用了經(jīng)典的召回層 + 排序?qū)拥?span id="2wpdrqu" class='cur'>推薦系統(tǒng)架構(gòu)（兩層都使用了深度學(xué)習(xí)方法）。其推薦過程分為兩級： 第一級是用候選集生成模型（Candidate
Learning【Course】:來自斯坦福的無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)系列教程深度學(xué)習(xí)2015-The Deep Learning Textbook【Book】:中文譯本這里，The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and
了解華為云大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和技術(shù)原理，熟悉相關(guān)操作方法 了解菜品推薦的實(shí)現(xiàn)原理，提升大數(shù)據(jù)開發(fā)能力 解決方案 邏輯講解 方案介紹 搭建實(shí)踐 了解華為云大數(shù)據(jù)服務(wù)的解決方案 掌握紅包推送以及菜品推薦的邏輯原理 了解外賣紅包推送以及菜品推薦的優(yōu)勢與價值 掌握OBS存儲，MRS計(jì)算，DLI查詢實(shí)踐的流程
的微型硬件無處不在。在這些微型硬件上部署深度學(xué)習(xí)模型將使我們能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能的民主化。然而，由于內(nèi)存預(yù)算極其緊張，微型深度學(xué)習(xí)與移動深度學(xué)習(xí)有著根本性的不同：一個常見的MCU通常具有小于512KB的SRAM，這對于部署大多數(shù)現(xiàn)成的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來說太小了。即使對于更強(qiáng)大的硬件如Raspberry
1 Mediapipe在人體姿態(tài)提取中的應(yīng)用 Mediapipe使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行人體姿態(tài)提取，常見的模型結(jié)構(gòu)如OpenPose模型。該模型通過對大量人體姿態(tài)圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建了一個能夠準(zhǔn)確預(yù)測人體關(guān)節(jié)位置的模型。模型的目標(biāo)是檢測人體的多個關(guān)鍵點(diǎn)（如頭部、
pixel loss），心里有點(diǎn)感覺。脫離損失函數(shù)的形式談學(xué)習(xí)率沒有意義（例如單是對 batch size 求和或者取平均這個差異就會使梯度差成百上千倍）。在確定初始學(xué)習(xí)率的時候，從一個很小的值（例如 1e-7）開始，然后每一步指數(shù)增大學(xué)習(xí)率（例如擴(kuò)大1.05 倍）進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練幾百步應(yīng)該
在當(dāng)前的信息化時代，服務(wù)器監(jiān)控是保障企業(yè)信息安全、提升業(yè)務(wù)連續(xù)性的重要手段。隨著技術(shù)的發(fā)展，市面上涌現(xiàn)出了許多好用的服務(wù)器監(jiān)控工具。本文將為您推薦幾款功能強(qiáng)大、易于使用的服務(wù)器監(jiān)控工具。ZabbixZabbix是一款功能強(qiáng)大的開源網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控軟件，具有易于安裝和配置的特點(diǎn)。它支持對服務(wù)器
org/welcome/1 3. 《Go by Example》 中文版 在線閱讀：https://gobyexample.com/ 4.《學(xué)習(xí) GO 語言》中文版 Go語言國內(nèi)先驅(qū) Git地址：https://github.com/gunsluo/Learning-Go-zh-cn
入門書籍推薦： <b>1.大話存儲（終極版）</b> 作者: <a href=https://book.douban.com/search/%E5%BC%A0%E5%86%AC>張冬</a> 出版社: 清華大學(xué)出版社 副標(biāo)題: 存儲系統(tǒng)底層架構(gòu)原理極限剖析 出版年: 2015-1
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 我們常常用深度學(xué)習(xí)這個術(shù)語來指訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程。有時它指的是特別大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟是什么呢？在這個文章中，我會說一些直觀的基礎(chǔ)知識。讓我們從一個房價預(yù)測的例子開始說起。 假設(shè)你有一個數(shù)據(jù)集，它包含了六棟房子的信息。所以，你
你好_TT。 # 導(dǎo)讀 推薦系統(tǒng)被認(rèn)為是一種用于提供給用戶感興趣的商品、內(nèi)容或者服務(wù)的技術(shù)。圖技術(shù)作為刻畫事物之間深度鏈路關(guān)系的技術(shù)，常常被用來進(jìn)行推薦系統(tǒng)的建模。本文首先介紹推薦系統(tǒng)以及推薦系統(tǒng)和圖技術(shù)之間的關(guān)系，而后通過舉例說明圖技術(shù)如何賦能推薦系統(tǒng)。 # 什么是推薦系統(tǒng) 當(dāng)用戶需要
學(xué)習(xí)總結(jié) （1）LREM將用于從列表 key 中刪除前 count 個值等于 element 的元素。 這個 count 參數(shù)通過下面幾種方式影響這個操作，如果count
所謂“ 機(jī)器學(xué)習(xí)” ， 是指利用算法使計(jì)算機(jī)能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息； 而“ 深度學(xué)習(xí)”作為“機(jī)器學(xué)習(xí)”的一個**子集**， 相比其他學(xué)習(xí)方法， 使用了更多的參數(shù)、模型也更復(fù)雜， 從而使得模型對數(shù)據(jù)的理解更加深人， 也更加智能。 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)是分步驟來進(jìn)行的， 每一步的最優(yōu)解不一定帶來結(jié)果的最優(yōu)解；
1%。主要問題是如何設(shè)置 ?0。若 ?0 太大，學(xué)習(xí)曲線將會劇烈振蕩，代價函數(shù)值通常會明顯增加。溫和的振蕩是良好的，容易在訓(xùn)練隨機(jī)代價函數(shù)（例如使用 Dropout 的代價函數(shù)）時出現(xiàn)。如果學(xué)習(xí)率太小，那么學(xué)習(xí)過程會很緩慢。如果初始學(xué)習(xí)率太低，那么學(xué)習(xí)可能會卡在一個相當(dāng)高的代價值。通常，就
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。然而，我們所謂的 “學(xué)習(xí)”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一個簡潔的定義：“對于某類任務(wù) T 和性能度量P，一個計(jì)算機(jī)程序被認(rèn)為可以從經(jīng)驗(yàn) E 中學(xué)習(xí)是指，通過經(jīng)驗(yàn) E 改進(jìn)后，它在任務(wù) T 上由性能度量
一些困難的概念，比如對毛茸茸的定義。因此，更好的方式是讓機(jī)器自學(xué)。深度學(xué)習(xí)(DeepLearning，DL)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的子類。它的靈感來源于人類大腦的工作方式，是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并非是一個全新的概念，可理解為包含多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
當(dāng)你心理產(chǎn)生一個需求的時候，能通過這個工具順利實(shí)現(xiàn)對這個需求的搜索，并獲得符合心理預(yù)期的產(chǎn)品列表，這個工具我們就稱之為——推薦系統(tǒng)。例如在現(xiàn)實(shí)生活中我們經(jīng)常會用淘寶、京東、百度等產(chǎn)品，人們通常會基于目的（例如買洗面奶、洗發(fā)水、圖書）的情況下去搜索想要的產(chǎn)品；或是在需求不明確的情況
對于入門很有幫助。 這三本書，基本是每個科班生都會學(xué)習(xí)的三本入門書籍，主要是幫助學(xué)生了解計(jì)算機(jī)理論、構(gòu)成、以及部分實(shí)踐入門的簡單書籍。 二、鞏固學(xué)習(xí) 因?yàn)榇穗A段設(shè)計(jì)語言的分化，我這里以C/C++學(xué)習(xí)為例。 每個小白程序員的養(yǎng)成一定需要包括幾個方面：
今天我就以一個小型深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目為例，和大家一起走一遍：如何在 openEuler 上搭建環(huán)境、跑通代碼、做點(diǎn)小優(yōu)化。別擔(dān)心，我會盡量寫得像聊天，少點(diǎn)“黑話”，多點(diǎn)“干貨”。 一、搭環(huán)境：從零到可用 深度學(xué)習(xí)環(huán)境，常見的“老三樣”：Python、CUDA（如果有GPU）、深度學(xué)習(xí)框架。 在
