对于TSINGSEE青犀视频平台，如果碰到启动失败的问题，我们理想的情况是设定重启机制，但是EasyDSS 在 Windows 系统下，服务运行失败后并不会自动重启。...因为和系统相关，在代码中暂时无法实现该功能，因此只能通过脚本的方式设置，设置完毕后即可。...EasyDSS能够获得众多开发者的青睐，主要优势包括以下几点： 1、接收RTMP直播流，并且转成HLS、FLV、RTMP等协议流进行第三方调用及播放； 2、EasyDSS内设立了虚拟直播的功能，可以将其他视频流转成直播流...，并分享给第三方系统； 3、支持自行上传视频文件，并通过点播的方式播放； 4、平台内设角色管理、用户管理、通道管理等多重权限管理机制，支持权限分配，便于多人管理团队的共同使用。...此外，EasyDSS的使用场景非常丰富，更新之后的版本也越来越符合现代技术的趋势和用户的使用需求，除了在线教育、端视频点播方面的应用之外，还可以拓展到物联网、物流仓储、移动监控等多个方面，欢迎大家了解和测试
ChatGPT是目前最先进的、可以生成类似人类文本的语言模型，但了解向ChatGPT提问的正确方式，以获得所期望的高质量答案，是至关重要的。...这些技巧可以让读者更加灵活地控制ChatGPT的输出，从而获得更加准确、多样化的文本结果。 四、实例演示 本书提供了丰富的实例演示，展示如何将不同的提示技巧有机结合起来，以达到特定的目的。...接着，模型将使用其训练数据和算法生成与提示相关的响应，并以连贯的方式继续对话。这个独特的提示，帮助ChatGPT以不同的视角和角度给出答案，从而产生更具动态性和信息性的段落。...“ 3、问题回答的强化学习 1）任务：回答一个问题 2）说明：模型应根据生成准确答案所获得的奖励调整其行为 3）提示公式：使用强化学习回答以下问题[插入问题] 课程学习提示 一、什么是课程学习提示？...这些技术可以以不同的方式使用，以实现各种不同的结果。 在与ChatGPT和其他语言模型一起工作时，尝试不同的技术组合，以找到最适合特定用例的方法是值得的。最后，我们还推荐了其他主题的书籍，供读者参考。
文心一言： 为了解决这个问题，我们可以编写一个简单的Go程序，该程序使用北达科他州U.S. 2号公路上补充水地点的信息，来计算教授在喝光两公升水之前能够滑行多远。...这里，我们假设我们有一个名为water_stations.json的文件，其中包含U.S. 2号公路上所有水站的信息，每个水站都标记了它们之间的距离（以英里为单位）。...最后，我们比较了Gekko教授可以滑行的距离和总距离，以判断他是否可以成功到达终点。 智谱清言： 根据您的描述，Gekko教授希望用go语言编写一个程序来规划他的直排轮滑行程。...教授的水量 waterLimit := 2000 // 以毫升为单位，假设1公升=1000毫升 // 初始化Gekko教授的位置和剩余水量 currentLocation :=...此外，waterConsumptionPerMile变量的值也需要根据实际情况进行调整。 灵小智： 为了解决这个问题，我们可以使用Go语言编写代码来计算教授在滑行过程中能喝到的水的距离。
经过一些迭代后，特征向量的变化变得非常小，并且达到了收敛。有两种常用的迭代方法。 随机梯度下降优化 随机梯度下降（SGD）优化在许多其他问题中成功实施。...该算法以随机顺序循环遍历训练数据中的所有评级，并且对于每个已知评级r，它进行预测r *（基于向量x和y的点积）并计算预测误差e。...这两种算法都有许多超参数，可以通过交叉验证进行调整以获得最佳建议。我们还提供其他选项，例如添加用户和项目偏差。 输入评级可以清楚地分为两个数据集（培训和测试）。...为了获得好的建议，非常需要从集合中的未评级对添加负项。以前的方法包括从未评级项目中随机挑选负面训练样本（导致有偏见的非最佳解决方案）或将所有未知评级视为负面，这极大地增加了算法的复杂性。...我们正在考虑许多改进和算法，包括： 结合社交图和用户连接以提供更好的建议集 从以前的模型开始而不是随机初始化，用于反复学习 具有交叉验证的自动参数拟合，用于优化给定数据集的不同度量 在旋转期间尝试更好的分区和跳过不需要某些项目数据的机器
www.sohu.com和sohu.com网页评级不一样： www.sohu.com 和 sohu.com 是两个不同的URL，虽然他们可能指向同一个页面（也就是通常所说的重定向），但是他们本身可能具有不同的内涵...，因此，www.sohu.com和sohu.com被作为不同的网页来评级的，以便给您推荐更核心更优质的页面。...同时，这也提示您，在对外推广的时候，尽量使用一致的URL写法，以获得更高的网页评级。 ? 如何查询： 直接在搜索框中输入页面的URL，点击搜索或直接回车，即可查询到相应页面的评级。...搜索结果第一条会显示该URL的评级、标题、摘要、链接、大小、更新时间等信息，并在下面列举出链向该页面的网页。这些结果，是您优化网页，提升网页评级的重要参考。...如何提升网页评级： 为了提高您的页面的评级，您需要努力提升页面品质，让更多同领域的高评级站点来链接您的页面。
摘要：作者从提升App的评级以及用户体验等方面，用于展示应用商店的优化。 App评级是应用商店优化过程中非常重要的一部分。...即使你没有直接的权利去创建或更改评论，但也可以在网上或App中做一些事情，以获得更好的用户评分，从而说服更多用户下载你的App。 让用户评级是很难的事情，而获得正面的（4/5星）用户评级当然更困难。...AskingPoint–可以邀请特定用户（根据不同的标准，比如地区、版本号、使用时长等等）评价app或发送反馈信息。...获得正面评价的一个好方法是在问题解决后，建议用户去应用商店评价。...“不合适”的东西可能会起作用 这里有一些可以提高你评级的方法，但是我们通常选择不这么做： 奖励以换取评论 在你的评论邀请中只要求“5星好评” 邀请用户评论app的每个版本（即每次更新） 以上提到的这些小窍门大部分都需要在
许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。 ?...这样就得到了一个清晰的关注点分离:不同的优化软件模块可以很容易地在同一个函数f上进行测试，或者给定的优化软件可以用于不同的函数f。 下表提供了根据许可证和业务模型类型组织的值得注意的优化软件列表。...全局优化与附加工具箱。 MATLAB -优化工具箱中的线性、整数、二次和非线性问题;多极大值、多极小值、非光滑优化问题;模型参数的估计与优化。...FICO Xpress Galahad library GEKKO Python Gurobi LIONsolver MIDACO一个基于进化计算的数值优化软件包。...MINTO采用分枝定界算法求解整数规划问题;个人使用的免费软件。 MOSEK -一个大规模的优化软件。解决线性、二次、圆锥和凸非线性、连续和整数优化问题。
最流行的测量方法FID被批评为与人类感知不一致，比如，图像调整大小和压缩几乎不会降低感知质量，但会导致FID分数的高变化，而CLIPScore可以为经过训练以优化CLIP空间中文本到图像对齐的模型而膨胀...这意味着一些论文只评估生成图像的单一方面。 评分方法 本文确定了三种不同的方法来收集评级。10篇论文采用比较法，在两个或两个以上的样本中选择最优。9篇论文采用比较法，但需要对多个样本进行排序。...3篇论文使用5分或3分的李克特量表进行评级。在不同的论文中，进行人体评估的方式存在很大差异。然而，它们的有效性很少被讨论。 标注质量评估 作者发现一个有问题的做法是不报告标注的质量。...最后，比较评价的结果是模型的相对排名，因此不同评价结果之间的历时比较(或随时间的比较)几乎是不可行的。考虑到这些局限性，本文决定采用绝对评价作为基本评级方法。...批准率超过99% 地点：位于英语国家 技能：通过包含三个简单问题的资格测试，确认具备评估图像质量和基本文字和图像统一性技能 学历：表现良好，获得应用数学硕士学位 表 1 Qualification 4
但是一直以来，因为没有足值的抵押物以及企业信息不透明、不完善等问题，导致其在以国有银行为主导、注重抵押物的中国金融业风控体系下，始终徘徊在银行以及众多非银机构的金融服务范围之外。...中小企业的金融服务需求更为迫切 如今，从BAT巨头到创新创业型互联网企业，几乎都在通过技术手段解决C端用户需求、优化用户体验，然而对于为C端提供服务的企业而言，他们面临哪些问题？...又该如何解决这些问题，却鲜有人问津。 原旭霖认为，尤其以中小微企业为主的企业面临两大问题，一是资金问题、二是获客问题。...目前，我国市场对中小企业的信用评级并没有特别明确统一的方法，借贷机构很难通过一般渠道获得中小微企业的真实信息，那么在无法快速判断企业经营状况和财务风险的时候，自然也就无法确定借贷额度，并确保借贷安全。...中小企业信用评级的风控技术同样具有相对严格的流程和规定，并已经获得市场认可，能够对资产端立体化风险管控起到决定性作用。
非线性优化方法搜索参数组合以最小化目标函数（在这种情况下为残差 SSE）。彼得森 应用 Nelder-Mead 算法求解琼斯公式。扎关 使用广义减少梯度和遗传算法提出非线性优化方法。...为了减少局部最小值收敛的可能性， R 提供了在许多不同的起始值上迭代非线性最小二乘优化的功能（Padfield 和 Matheson）....流量测量设备一次部署几天，在每个站的不同流量条件下捕获完整的水文过程线。只有两个流量计可用，因此在站点之间轮流部署。此外，一台设备停止工作并进行了几个月的维修。以 15 分钟的间隔记录流量。...nRMSE 小于 5%，这对于在该站获得的较小样本量来说可能是一个很好的结果，并且可能受到观察到的低流量方差的影响（表 2; 图 3). ## 设置数据框以将评级曲线拟合到 1697 ##幂函数 #...测得的中低流量值的高方差影响评级曲线性能（图 5). ## 制作 3 个不同的数据框拟合琼斯公式。
征信机构从数据供应商处获得数据通过一定的模型进行加工处理得到信用评级结果，主要分为个人征信机构、企业征信机构和金融评级机构，个人征信和企业征信可以由一个机构提供。 ...主要存在以下四个方面的问题： 1) 重征信、轻评级，核心环节缺失 现有人行征信系统产品以征信报告为主，无法直观量化信用水平；同时由于不具备过硬的信用评级模型，中小信贷公司、P2P平台的风控能力...2）指标选择：例如，对于企业征信，评级模型的指标分为经营指标和财务指标两大类。依据不同行业企业的主体评级方法，分行业确定用于模型拟合的指标池。有时指标池还需依据行业专家经验确立。 ...随着云计算和大数据技术的发展，使得利用大数据优化传统信用评估方法成为可能，降低了融资双方的信息不对称和交易成本。 ...社会资本是指人类社会中不同于物质资本、人力资本的第三种资本形式。
可从ES相关技术科普、ES最佳实践案例、ES优化方向等基础研究创新的探索等维度讨论，只要是与【Elasticsearch Service】相关的技术产品干货内容，都可以参加此次活动，参与活动即可获得腾讯云...实践案例：基于 ES 的最佳实践，阐述在业务团队项目中的应用的背景、业务架构设计、解决的问题、方案选型、技术优势，以及实际应用后带来的项目收益。3....基础研究创新：阐述针对的 ES 优化方向、解决方案和实践效果。...：Apple Watch SE S评级征文：樱桃（CHERRY）机械键盘A评级征文：京东实体卡（500元）参与维度阳光普照奖（前100名参与即得）：腾讯云 X Elasticsearch 联名T恤持续福利通过本次活动遴选出的...具体活动规则及信息以活动页公布结果为准，一经公布即刻生效。图片
虽然不同于一般计算机算力指标，但平均主观意见得分 MOS依旧是评价画面质量与用户观看体验的黄金标准，因为它提供了最好的预测实际主观评级的参考消息。尽管越靠右侧的会有所提升，但MOS依旧无可替代。...请注意，并非所有以平均意见得分表示的指标都是主观的。几个视频质量测量工具使用五点MOS标度输出客观评级，当您浏览产品列表时应当清晰地区别这些评级是计算机生成的一系列客观数据。 ?...相比之下，VMAF（视频多方法评估融合）是基于机器学习增强的算法，可随时间的推移而迭代升级；并且开发者也可针对内容特定数据集对该算法进行训练以获得更好的预测价值，例如针对基于卡通频道的卡通视频或基于体育频道的体育视频单独优化...相比之下，莫斯科大学视频质量测量工具（VQMT）允许开发者输出任意数量的“坏帧”以识别存在的问题并呈现可视化结果，分析相关数值如何随视频持续时间而变化。...此功能便于开发者识别潜在的问题区域并验证问题是否真正存在，最重要的是，如果开发者需要仔细比较文件则亟需这样一个带有GUI和可视化内容的工具。 ? 图1.
如果他们的评价与我们预测的不一致，我们将添加新评级并重新计算此矩阵。这将有助于我们提高整体评分。我们从中获得的评分越多，我们的评分阵列中就会出现的孔越少，我们就有更好的机会为U和M矩阵提供准确的值。...因为U和M都是随机数，所以如果我们现在乘以U和M，结果是随机的。下一步是检查我们的计算评级矩阵与真实评级矩阵与U和M的当前值有多不同。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点，只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来，我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。...这是用户可能也会感兴趣的电影。您可以更改电影ID并再次运行该程序，以查看与其他电影类似的内容。 ---- 本文摘选 《 python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤） 》 。 ----
---- 近年来，为贯彻落实国务院“简政放权、放管结合、优化服务”有关要求，创新监管方式，工信部将信息通信领域监管重心由事前逐步转向事中事后，并积极探索推动市场信誉管理机制建设。...在此背景下，我国首个以云服务经营自律为使命的第三方组织——云服务经营自律委员会，在中国信息通信研究院的牵头下成立。...通常来说，企业可能会根据受到电信管理机构行政处罚的不同程度被列入不良名单或失信名单。 自律工作开展情况，主要指云服务企业在签署《云服务经营自律规范》和具体遵守相关自律要求的实际情况。...对获得A级、AA级、AAA级信用的云服务商，自律委员会会通过网站对社会公示。这意味着，国内首批云服务商将拥有社会认可的“信用身份证”了。 云服务企业信用评级于每年上半年和下半年集中评估两次。...最终的信用评级结果，将于今年8月份可信云大会上发布，并对获得A级、AA级、AAA级信用的企业颁发信用评级证书并公示。 今年下半年的信用评级工作，计划于9月份启动，整体评估节奏可参考上半年。
如果他们的评价与我们预测的不一致，我们将添加新评级并重新计算此矩阵。这将有助于我们提高整体评分。我们从中获得的评分越多，我们的评分阵列中就会出现的孔越少，我们就有更好的机会为U和M矩阵提供准确的值。...因为U和M都是随机数，所以如果我们现在乘以U和M，结果是随机的。下一步是检查我们的计算评级矩阵与真实评级矩阵与U和M的当前值有多不同。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点，只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来，我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。...这是用户可能也会感兴趣的电影。您可以更改电影ID并再次运行该程序，以查看与其他电影类似的内容。
根据这三个任务分成两个不同的工作方向，第一个是军工央企高质量发展评价指标，主要任务分为三个，第一个就是破解数据来源，第二个是优化评级指标，第三个是将指标按照相关要求形成标准，并对标准的参照系进行说明和解释...对于军工央企高质量发展评级系统来说，主要任务也有三个，第一个就是遴选指标体系，第二个是配置指标权重，第三个就是开发合库上机。 第二部分是军工央企高质量评价指标的优化和指标权重的配比。...我们根据目前现有问题的特点，筛选出了可以适用于此方法的三种。此三种方法主要是层次分析法、熵权法和灰色关联法这三种。...最后，这三种评级方法都会产出一个评级对象的分值以及各个评级指标的权重。我们也对模型优化提出了相应的改进方案。 最后一部分是成果展示。...第二个是第一次以大数据思维对于军工央企提高质量发展评价指标进行了优化与修正。
如果他们的评价与我们预测的不一致，我们将添加新评级并重新计算此矩阵。这将有助于我们提高整体评分。我们从中获得的评分越多，我们的评分阵列中就会出现的孔越少，我们就有更好的机会为U和M矩阵提供准确的值。...因为U和M都是随机数，所以如果我们现在乘以U和M，结果是随机的。下一步是检查我们的计算评级矩阵与真实评级矩阵与U和M的当前值有多不同。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点，只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来，我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...我们只是将计算得分保存回电影列表中，以便我们能够打印每部电影的名称。在第五步中，我们按照我们计算的差异分数对电影列表进行排序，以便在列表中首先显示最少的不同电影。...这是用户可能也会感兴趣的电影。您可以更改电影ID并再次运行该程序，以查看与其他电影类似的内容。 ---- 本文摘选《python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）》
协同过滤技术的基本假设是，如果用户 A 对某个问题与人 B 有相同的口味或意见，那么 A 就更有可能在其他问题上拥有与 B 的相同的意见。...需要注意的是，通常情况下准确地重建 x 是不可能的。 具有输出 x' 的训练包括应用随机梯度下降以最小化预定损失，例如均方误差： ?...到目前为止，我们有一个 User-Movie Matrix，其中每一行都是评级列表。要从列表中获得训练和测试集，我们需要从每一行中取一部分评级，并将它们用于训练，其余子集则用于测试。...10 11 12 13 14 15 Rating: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 4 5 1 3 此处仅仅简单演示了如何获得不同的组合。...请注意，该方法会返回一个均方根误差（RMSE）而不是均方误差（MSE），以测得更好的精度。
协同过滤技术的基本假设是，如果用户 A 对某个问题与人 B 有相同的口味或意见，那么 A 就更有可能在其他问题上拥有与 B 的相同的意见。...需要注意的是，通常情况下准确地重建 x 是不可能的。 具有输出 x' 的训练包括应用随机梯度下降以最小化预定损失，例如均方误差： ?...到目前为止，我们有一个 User-Movie Matrix，其中每一行都是评级列表。要从列表中获得训练和测试集，我们需要从每一行中取一部分评级，并将它们用于训练，其余子集则用于测试。...现在我们将前 10 部电影中的一部分作为训练集并假设其余的还没有被评分： 因此，原始数据的最后 5 个电影等级被用作测试数据，而电影 1-10 被掩盖为未被评级： 此处仅仅简单演示了如何获得不同的组合...请注意，该方法会返回一个均方根误差（RMSE）而不是均方误差（MSE），以测得更好的精度。
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