说起来也是的悲伤的故事，上学期的linux差一分还是挂科了，老师也是够绝情，一分也不多给，没办法，最近也是忙着复习linux考试，这不，发现了deepin深度操作系统，第一眼看着感觉好漂亮，虽然是基于liunx
下面给大家带来的是深度系统的体验评测，朋友们认真看。 image.png 深度系统的成熟和稳定性比不上Windows系统，这点无可厚非。...它的感觉整体类似大版本的安卓系统，有一个云账号，同步你的相关信息。这点很人性化。图标清爽，非常适用于轻办工，整体风格简单方便。 一些小细节：窗口的放大缩小非常的有感觉。可以实现自动调节屏幕亮度。...深度系统的软件生态是一个未来的发展方向。能够兼容安卓应用这是优势！ 深度系统是美观易用、安全可靠的进步最快的桌面系统！在国际排名中名列前茅。...稳定性要优于其他系统！未发生过系统失去响应，也没有蓝屏！ 深度系统的UI交互结合了Windows和macOS的优点。相关软件的最小化和最大化都是平滑的延展方式，顺畅也自然。...深度系统是人性化的交互方式。用着舒服！日常办公是完全够用的！这点就放心吧！
看题目，相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》，如果你之前已经读过该文章...1、引言 youtube是世界上最大的视频内容平台，在如此体量的平台中，推荐系统是至关重要的。...构造一个强健的系统是十分困难的。 面临如此多的挑战，youtube是如何搭建自己的推荐系统的呢？我们一起来看看。 2、Youtube推荐系统 整体架构 Youtube推荐系统的整体架构如下： ?...但是上述仅是经验之谈，也许类似阿里深度学习演化网络中RNN + Attention的方法，能够取得更好的推荐效果。...5、总结 好了，本文就到这里了，我们一起回顾了一下Youtube的视频推荐系统，它是一个两阶段的系统。在每一个阶段，都有很多值得我们思考和学习的细节。
activate py36 #激活环境 conda deactivate py36 #退出环境 conda remove --name py36 --all #删除环境 conda info -e #查看系统中的所有环境...查找包的所有版本 conda search tensorflow conda瘦身 conda clean -p //删除没有用的包 conda clean -t //清理tar 查看系统内存和进程...#安装系统查看器 pip install glances 运行glances查看系统状态 ?...深度学习环境创建 注意不需要手动配置cuda和cudnn,直接conda安装 TF环境 1.x推荐1.14.0版本 conda install tensorflow-gpu==1.14.0 #conda
关于作者 辛俊波，腾讯算法数据中心\应用算法组 导语I推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。...本文主要讲推荐系统里的匹配问题，包括传统匹配模型和深度学习模型。...本文主要分为以下几部分： ❶ 推荐系统概述 ❷ 推荐系统的传统匹配模型 ❸ 基于 representation learning 的深度匹配模型 ❹ 基于 match function learning...的深度匹配模型 推荐系统概述 1.1 推荐系统本质 推荐系统就是系统根据用户的属性 ( 如性别、年龄、学历、地域、职业 )，用户在系统里过去的行为 ( 例如浏览、点击、搜索、购买、收藏等 )，以及当前上下文环境...4.2 feature-based 的深度模型 4.1介绍的基于 CF 的方法，对大多数推荐系统来说，输入的特征向量往往都是非常高维而且稀疏的，而特征之间的交叉关系对模型来说往往都是非常重要的。
MQX中断系统深度解析(完) MQX ISR 例程分析 以飞思卡尔KSDK最新版1.2.0 MQX isr例程为例说明，飞思卡尔从KSDK的1.1.0版本起已经将MQX集成到SDK软件安装包里，建议大家安装学习...BSP文件夹是与硬件板件相关的文件，PSP是与处理器相关的文件，学习移植源码包，经常会遇到这两个术语，此外还有配置文件，KSDK的外设驱动文件，系统启动文件，这些我们在前面基于SDK的应用软件开发中已经提到...在根据自己的板件构建系统时，与硬件相关的配置，要修改BSP文件夹下的文件，与系统配置相关的文件要修改config文件夹下的文件。...自己编写的代码要放在source文件夹下，建议大家按照例程的结构构建自己的系统。 工程配置 重要的几个配置项; ? ? ? ? ?...可以说弄懂了这两个函数，就基本上弄懂了MQX的中断系统，例程虽然简单，但是却深入浅出的介绍了MQX中断系统的应用，可以根据这一例程，学习设计基于MQX的中断应用程序。
用户ISR安装 用户自己开发的中断程序要能够得到正确调用，必须在系统初始化时候调用中断安装函数，_int_install_isr,将用户ISR安装到中断向量表，中断安装函数的参数有三个，中断向量号，中断服务例程入口地址...MQX的中断系统还是比一般的裸机中断系统要复杂一些，需要好好消化。我们这里只是简单引导下大家，这部分的内容还需要自己下功夫去理解。
本文是《深度学习推荐系统》一书的阅读笔记和思维导图，建议大家入手一本王喆老师的新书，看完绝对会收获颇丰！ ?...二、前深度学习时代-推荐系统的进化之路 1、协同过滤--经典的推荐算法 协同过滤是协同大家的反馈、评价和意见一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出目标用户可能感兴趣的信息的推荐过程 基于用户的协同过滤UserCF...三、浪潮之巅-深度学习在推荐系统中的应用 1、深度学习时代的模型 表达能力更强，能够挖掘更多数据中潜藏的模式 结构灵活，能够结合业务灵活选择模型结构 两类思路 特征工程自动化的思路：PNN、Wide&Deep...深度学习中的Embedding层 作为预训练的Embedding特征向量 计算物品和用户的相似度，作为召回层的策略 youtube推荐系统召回层 6、局部敏感Hash 快速Embedding向量最近邻搜索方法...六、深度学习推荐系统的工程实现 1、推荐系统的数据流 批处理大数据架构 分布式文件系统如HDFS和Map Reduce 数据处理延迟较大，影响相关应用的实时性 流计算大数据架构 Storm、Spark
前言 这是一篇关于讲述推荐系统邂逅深度学习故事的文章。...由于深度学习这个大家伙阅女无数，鬼点子太多，因此推荐系统不得不去拜见深度学习，希望能够助之一臂之力，以期提高女友的幸福感。...摘要 本文围绕深度学习技术在推荐系统方面的研究展开介绍，首先介绍推荐系统的相关内容以及面临的主要挑战，然后介绍目前主流的解决方案以及应用深度学习技术的必要性；第二节介绍深度学习技术的相关概念以及它的适用场景及限制条件...好在深度学习在各类边信息中都有其发挥作用的场景，使得系统可以将复杂耗时的特征工程交给深度学习来自动提取，而推荐系统则可以更专注于如何提供更好的推荐策略，正所谓术业有专攻。...推荐系统，作为机器学习中主要的应用之一，同样也借势深度学习，逐渐取得了令人振奋的结果。 插上深度学习翅膀的推荐系统 对于推荐系统来说存在两大场景即评分预测与Top-N推荐。
中断检测 CPU在每条指令结束时候都会检测中断请求或者异常，在指令周期的中断周期中，CPU将会检测系统是否存在中断请求，若有中断请求，则CPU会暂停当前执行的任务，去对中断事件进行响应，若没有中断请求，...则继续执行当前的指令 中断响应 中断响应的过程是由系统自动完成，在中断响应过程中，CPU首先会查找中断源的中断模式是否允许中断，若中断模块允许中断，则响应中断请求，CPU会保存当前运行环境的内部寄存器的内容到堆栈中...MQX中断处理过程 MQX的中断处理跟之前我们的无操作系统的处理过程稍微有点不同，MQX可以支持多种架构的处理器，为屏蔽不同架构在硬件上对中断管理的差异，使用了独特的中断管理子系统对中断事件的响应过程进行统一管理...中断相量表文件vectors.c位于MQX的安装目录源码bsp文件夹下，每个不同的bsp文件夹都有一个vectors.c,如果是安装基于KSDK+MQX的系统，会稍有不同，如果是开kv4x的板载支持包，...KSDK的中断相量表可以参考startup_MKV46F15.s文件，vectors.c几乎把所有的中断相量都设为内核ISR，除过复位相量，以及系统服务调用，和可挂起系统调用这两个异常不经过_int_kernel_isr
2.5、 基于深度语义相似性模型（Deep Semantic Similarity Model）的推荐系统 深度语义相似性模型（DSSM）是一种广泛应用于信息检索领域的深度神经网络。...2.9、用于推荐系统的深度复合网络（Deep composite models） ? 现有的深度复合模型。 ?...（a）CNN 和 RNN 的引用推荐；（b）比较性深度学习模型；（c）NRT；（d）带有 CNN 的深度语义相似性模型（DSSM） 3、 基于深度学习的推荐系统 基本框架： ?...基于自编码器的混合推荐方法 基于其它深度学习模型的混合推荐方法 3.4 深度学习在社交网络的推荐系统中的应用 基于深度学习的社交网络社会化关系影响建模 基于深度学习的位置社交网络序列模式建模...3.5 深度学习在情境感知的推荐系统中的应用、 3.6 应用比较 ?
DeepXplore，参阅机器之心的报道《学界 | 新研究提出 DeepXplore：首个系统性测试现实深度学习系统的白箱框架》。...关于 DeepXplore 这篇论文描述了一种用于验证基于深度神经网络（DNN）的系统的方法，下面部分来自原论文的摘要： 我们提出了 DeepXplore：这是首个系统性测试真实深度学习系统的白箱框架（...该框架解决两个难题：（1）生成能够激发一个深度学习系统逻辑的不同部分的输入（input）；（2）在不涉及手动操作的情况下，识别深度学习系统的不正确行为。...然后，利用多个有类似功能的深度学习系统作为交叉引证，因此避免了对错误行为的手动检查。...正如他们描述的一样： 最后，我们表明尽可能生成测试输入（该输入需要在最大化深度学习系统的神经元覆盖的同时揭示出尽可能多的有区别的行为（即多个相似深度学习系统之间的差异））的问题可以如何被形式化成一个联合优化的问题
Linux系统启动流程大概总结下来是这么一个过程: POST-->BootLoader(MBR)-->Kernel(硬件探测、加载驱动、挂载根文件系统、/sbin/init)-->init(/etc/inittab...，因为这时候内核还没有启动所以也不存在什么文件系统，而是直接访问硬盘的第1个硬盘第1个分区（MBR里面存在分区表）的来找到内核文件 [x] 这时候又有个问题 GRUB是怎么识别分区表中这些分区的文件系统的...，来识别文件系统，不加载就无法识别文件系统，进而就找不到boot目录，由于GRUB是无法识别LVM，所以你不能把/boot分区设置为LVM，所以必须要把/boot单独分区 [x] 第2个阶段 这里面才是正在的开始寻找内核的过程...ext3.ko内核模块，驱动了硬盘，然后挂载了真正的根文件系统，那么此时虚拟的根文件系统是否还有作用，它还可以挂载/proc文件系统等操作。...第4步 init进程首先会读取/etc/inittab文件，根据inittab文件中的内容依次执行 设定系统运行的默认级别（id:3:initdefault:） 执行系统初始化脚本文件（si::sysinit
cpu 的运算数据 2)硬盘等外部存储器交换的数据 3)保障 cpu 计算的稳定性和高性能 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统...Linux 内存管理全貌 2、内存地址——用户态&内核态 用户态：Ring3 运行于用户态的代码则要受到处理器的诸多 内核态：Ring0 在处理器的存储保护中，核心态 用户态切换到内核态的 3 种方式：系统调用...3、伙伴系统算法——申请和回收 申请算法 申请 2^i 个页块存储空间，如果 2^i 对应的块链表有空闲页块，则分配给应用 如果没有空闲页块，则查找 2^(i 1) 对应的块链表是否有空闲页块，如果有，...mem_init 函数之前调用 alloc_boot_mem 函数预分配大块内存, 需要重新编译内核 vmalloc 函数，内核代码使用它来分配在虚拟内存中连续但在物理内存中不一定连续的内存 5、伙伴系统...它的基本思想是将内核中经常使用的对象放到高速缓存中，并且由系统保持为初始的可利用状态。
本期就来介绍如何安装这个精致的国产系统。 写在前面 如果你连Windows系统都不会安装的话，或者重来没有安装过操作系统， 建议先看看以下Windows系统安装的文章。...如何安装Windows系统（一） 如何安装WINDOWS系统（二） 如何安装WINDOWS系统（三） 如何安装WINDOWS系统（四） Deepin系统适合轻度办公，并且没有多少专业软件使用的人安装...直接用虚拟光驱运行ISO文件，就能制作深度的启动U盘了。 为了更好的体验系统，建议实机安装， 当然也可以用虚拟机安装体验后再选择是否安装到实机。...现在我们需要下载Deepin的系统包，可以到官方网站下载。 https://www.deepin.org/download/ 也可以在公众号回复“深度系统”获取下载地址。...点击深度图标，就能看到所有的应用了。 ? 本期分享就到这里啦！有想了解更多的小伙伴可以到深度官网查看哟！ https://www.deepin.org ?
具体些说，图计算系统预定义好的一个虚函数update()，通过对其重载以实现表达用户逻辑的顶点程序。于是，图计算系统将该函数对每一个顶点进行调用。...基于磁盘的单机图计算系统的图计算也是由多次迭代组成，每次迭代，系统在每个顶点上执行一次用户定义的更新函数。...华为诺亚自主研发的图计算系统VENUS只需要1台普通PC和5分钟。 诺亚图计算系统VENUS 从2013年起，华为诺亚方舟实验室启动了大规模图数据挖掘的研究项目，负责研发图计算系统、图挖掘算法和商用。...图2 VENUS架构 当前图计算面临几大主要挑战是单机系统具有很高的磁盘IO并且无法有效利用较大的内存；而分布式系统需要处理很难得图分割问题，并且计算过程会产生很高的网络开销以至于成为系统整体的扩展性能瓶颈...主要研究方向为系统软件、并行与分布式系统。在包括VLDB、ICDE、DSN、CIKM和TKDE等国际著名会议期刊发表多篇学术论文。
深度操作系统 20.7积极响应社区用户反馈的需求，进一步提升用户体验，修复底层漏洞，新增 HWE 5.18 内核兼容更多硬件设备，升级 Stable 内核至 5.15.45，提升系统稳定性和安全性！...系统更新日志 ---- 功能优化 内核 LTS 内核同步上游更新至 5.15.45 新增 HWE5.18 内核兼容更多硬件设备 新增对 Qt6 的支持 控制中心 新增内测功能模块，可通过图形化入口自行选择是否加入内测...优化邮箱删除交互 优化邮箱目录加载邮件的逻辑 浏览器 新增 Google 翻译，访问英文网站时网页右键翻译功能选项 任务栏右键新增，新建窗口、新建隐私窗口快捷入口 优化圆角和标签栏高度 全局搜索 支持根据不同系统语言自动调整预置搜索引擎项...盘类型显示为 ext3 问题 修复多选文件夹右键打开方式选择文件管理器打开，弹出软件包安装器界面问题 修复 FTP 服务器里搜索不存在的文件，返回上级目录内容显示错误问题 修复在设置中“磁盘图标上显示文件系统标签...，输入法选中错误问题 其它 修复 radeon 显卡终端任务栏花屏问题 修复打开多个窗口连续关闭时窗管崩溃，退出特效模式后无法再次开启问题 修复系统安全漏洞提升系统安全 修复部分机型屏幕缩放后 WINE
1 概述 机械臂是典型的多体系统，在众多机器人系统中之所以能脱颖而出主要是由于其灵活通用能力，以及其在多体控制领域的典型性。...机械臂是典型的多体系统，也是机器人操作的重要终端。...为了时时检测系统的温度变化，还设计了温度检测电路。...抱闸和检测的硬件电路示意图如下： 在系统工作的过程中，硬件电路尤其是FPGA、MOSFET等部分会产生大量的热，为了降低系统温度，本文设计了基于温度变化的风扇转速调节电路。...SVPWM可以将N阶系统解耦，从而使得系统分解为N个独立的系统。在SVPWM的解耦作用下，永磁无刷直流电机能够对磁势和电机扭矩分别控制。
依据答案来源，问答系统可分为基于结构化数据的问答系统如KBQA、基于文本的问答系统如机器阅读理解、以及基于问答对的问答系统如FAQ问答。...此外，按照答案的反馈机制划分，问答系统还可以分为基于检索式的问答系统和基于生成式的问答系统。 本文主要阐述FAQBot检索型问答系统的相关研究和处理框架，以及深度学习在其中的应用。...近几年，利用神经网络，尤其是深度学习模型学习文本中深层的语义特征，对文本做语义表示后进行语义匹配的方法开始被提出并应用于检索式问答系统。基于深度学习的模型一方面能够节省人工提取特征的大量人力物力。...二、深度学习文本匹配 FAQ问答系统一般有两种解决思路，一种是相似问题匹配，即对比用户问题与现有FAQ知识库中问题的相似度，返回用户问题对应的最准确的答案，这种思路类似于text paraphrase...上述是对近几年部分深度文本匹配模型的总结，接下来则介绍基于深度模型的FAQBot。 三、基于深度学习的FAQBot实现 3.1 模型化流程 ?
目前深度学习算法、强化学习算法、迁移学习算法也在推荐系统中得到大规模采用。...矩阵分解算法就是预测用户对标的物的评分，logistic回归算法就是概率预测方法，而youtube发表的深度学习推荐就是基于分类思路的算法(参见参考文献10)。...随着最近几年深度学习在图像识别、语音识别领域的大获成功。...有很多研究者及工业实践者将深度学习用于推荐系统，也取得了非常好的成绩，如youtube、Netflix、阿里、京东、网易、携程等，都将深度学习部署到了实际推荐业务中，并取得了非常好的转化效果(参考后面的参考文献中对应的论文...该模型将传统模型和深度学习模型相结合。
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