深度学习核心技术精讲100篇（三十六）-EdgeRec：边缘计算在淘宝推荐系统中的大规模应用

在全面进入无线的时代，为了解决信息负载的问题，越来越多的推荐场景得到兴起，尤其是以列表推荐形式为主的信息流推荐。以手淘信息流为例，进入猜你喜欢场景的用户，兴趣常常是不明确的，用户浏览时往往没有明确的商品需求，而是在逛的过程中逐渐去发现想买的商品。而推荐系统在用户逛的过程中，会向客

HTML5学习笔记 基础知识点学习

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强化学习基本模型和原理

状态再选择下一个动作，选择的原则是使受到正强化(奖)的概率增大。选择的动作不仅影响立即强化值，而且影响环境下一时刻的状态及最终的强化值。强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在教师信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是Agent对所产生动作的好坏作一种评价(通常为标量

一文搞懂视频编解码原理

视频编解码算法分为传统算法和基于深度学习的方法，本文主要介绍基于传统算法的视频编解码技术的原理，部分内容和图片参考网上技术博客（链接已放在文章末尾）。 一，基本术语 数字图像的定义及理解可以参考这篇文章：数字图像处理笔记｜一文搞懂数字图像基础。 颜色深度: 存储每个像素颜色的强度，需要占

【入驻式求助】3.6版本编辑器如何支持客户语音识别

【问题简要】3.6版本编辑器如何支持客户语音识别【问题类别】IVR(gsl )【IPCC解决方案版本】CTI 版本 v300r006c60spc008编辑器版本 ICD V300R006C60 网关U2980【期望解决时间】2019.9.29【问题现象描述】当前3.6版本想要在播

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解

面试必知必答 3.1 友善的面试官：请简述一下深度确定性策略梯度算法。 深度确定性策略梯度算法使用演员-评论员结构，但是输出的不是动作的概率，而是具体动作，其可以用于连续动作的预测。优化的目的是将深度Q网络扩展到连续的动作空间。另外，其含义如其名： （1）深度是因为用了深度神经网络； （2

你们是怎么经得住诱惑，好好学习的？

有没有计算机语言类的学习教程

比如Java，python，go语言等

迁移学习的核心技术与挑战-以VGG16为例的实战案例研究

中。 1.2 迁移学习的类型 迁移学习可以按照不同的策略进行分类，主要有以下几种类型： 基于特征的迁移学习：通过共享特征空间，减少源任务与目标任务的差异。 基于模型的迁移学习：将源任务训练得到的模型参数迁移到目标任务上，并对目标任务进行微调。 基于实例的迁移学习：通过选择源任务中

【数据挖掘实战】——电力窃漏电用户自动识别(LM神经网络和决策树)

这11天内的电量趋势下降情况，首先计算这11天的每天的电量趋势，计算第i天的用电量趋势是考虑前后5天期间的用电量斜率，即： 若电量趋势为不断下降的，则认为具有一定的窃电嫌疑，故计算这11天内，当天比前一天用电量趋势为递减的天数，即设有 线路的线损率可作为用户线损率的参考值，若

Android学习之修改主题的方法

总结下自己目前用到的种主题，非黑即白系列 黑系 在layout布局中（所有）设置自己的想要的主题，比如AppCompat 然后再AndroidManifest.xml文件中修改为相应的主题， 白系 同黑系，这里只上图吧，做个记录。

人工智能 | 图解机器学习

神经网络是机器学习的一种，现在非常受欢迎，但依然有其他优秀的算法；     但是，难道深度学习都是神经网络吗？明显并不一定是，例如周志华老师的深度森林，它就是第一个基于不可微构件的深度学习模型。因此，更科学的划分可能是下图花书中的这种：     机器学习下面应该是表示学习，即概括了所

【SIS产品】【录音文件识别功能】能不能支持OBS地址，除了URL之外

如果用OBS地址，会保错，要用URL才行，单OBS分享为URL有点繁琐呀~直接支持OBS地址多好呢.......

华为云图像识别能应用于表面评级吗

能定制化应用于轧辊表面评级，分类存储图片吗

Atlas200dk中文语音识别MindStudio样例运行教程还有么？

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

《卷积神经网络与计算机视觉》 —1.2什么是机器学习

行学习，而不需要人类（“训练师”/“导师”）明确定义的规则或逻辑。从这个意义上讲，机器学习可以被视为对数据样本的编程。总之，机器学习是基于过去的经验，学习如何在未来做得更好。目前已经提出了各种各样的机器学习算法，涵盖各种各样的数据和问题类型。这些学习方法可以分为三种主要方法，即有

LiteOS通信模组教程04-深度剖析LiteOS的AT框架

其次，在接收数据之后，**难点在于对数据的处理**，判断AT指令发送的数据是不是正常的返回结果，从返回结果中提取有效信息等等，这些如果每条指令接收之后，都去写代码依次判断，代码量陡增暂且不说，编程的难度也是直接上升，所以，我们**需要基于串口驱动，在保证数据被完整接收的前提之上，再根据AT命令通信的特点，设计

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第3篇：K-近邻算法,学习目标【附代码文档】

Neighbor（KNN）算法对鸢尾花的种类进行分类，并测量花的特征。 本案例目的： 遵循并理解完整的机器学习过程 对机器学习原理和相关术语有基本的了解。 了解评估机器学习模型的基本过程。 1 案例：鸢尾花种类预测 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 19

CSS中的背景以及三大特性的学习

CSS中的继承:子标签会继承父标签的某些样式，如文本颜色和字号。简单的理解就是︰子承父业。 恰当地使用继承可以简化代码，降低CSS样式的复杂性 子元素可以继承父元素的样式( text- , font-, line-这些元素开头的可以继承，以及color属性) 4.3 行高的继承 行高的继承性