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资源分类
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基于本体聚类的面向业务用户服务发现模型 07.pdf 论文
基于本体聚类的面向业务用户服务发现模型 07.pdf 论文
所属分类:
其它
发布日期:2009-07-31
文件大小:372736
提供者:
jackeyfu
研究论文-基于WEB的服务发现流研究.pdf
通过搜集和分析WEB用户行为数据,提出了研究WEB用户行为的一个新的视角,即把人看作是传播的内容,把信息资源看作是对象,在这种思路下,WEB网络可以被看作是一个人类集体服务发现流在信息资源之间分配和流动的网络,即服务发现流网络.应用向量自回归条件异方差模型设计了服务发现流预测算法,为了管理不确定性,引入了一些随机变量,这些随机变量会不断地被预测的各个阶段所积累,但通过使用时间序列分析大大地减轻了这种状况.
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-07
文件大小:1048576
提供者:
weixin_39841365
SQL Server 2005分析服务 统一整合视图
分析服务提供了一个商务语义模型,被称为统一的空间模型(UDM)。该模型定义了商务实体、商务逻辑、计算和度量。UDM 是一个中心位置,充当所有报告、电子表格、OLAP浏览器、KIPS 和分析应用程序的真实情况的唯一版本。使用强大的新的数据源视图功能,可以将UDM映射为后端不同类型数据源的主机,提供完全整合了的商务图像,而与数据的位置无关。通过使用友好的商务实体描述、层次导航、多视图以及自动翻译为当地语言的功能,用户将会发现可以轻松浏览企业的商务数据。
所属分类:
其它
发布日期:2020-03-03
文件大小:27648
提供者:
weixin_38536576
基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究.pdf
基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究,重庆大学,硕士学位论文,2016年重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 现阶段,云计算作为一种新型髙效且价柊低廉的计算模式受到越来越多企业 的青睐,而云计算瓷源调度算法作为云计算研究的核心内容,对于它的研究从未 间断,当前科研工作者对于云资源调度算法己经进行了大量深入的研究,本文将 首先对当前主流的一些云计算资源调度策略进行简要的介绍,并对这些略的优 点和不足进行了分析,针对当前云计算资源调度策略中存在的宿主机开关机波动、 虚拟机迁移带有盲目性以及任
所属分类:
平台管理
发布日期:2019-07-14
文件大小:1048576
提供者:
jay7575
LDA模型在网络视频推荐中的应用
视频推荐系统最主要的功能就是从用户的历史行为中发现用户兴趣偏好,然后找出其可能感兴趣的视频并展示给用户。该文针对用户的视频选择过多、视频转化率较低等问题,提出了一种基于LDA模型的电影推荐方法。首先将视频的评论文本集转化为评论主题词语的三层贝叶斯模型,提取每个视频的评论关键词,再基于目标用户的历史行为发现其偏好的视频关键词集合,最后利用杰卡德相似系数,预测用户可能感兴趣的视频,以实现基于内容的个性化视频推荐服务。实验表明,该方法可以提高视频推荐的精度,使得视频转化率得到较好的提升。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-16
文件大小:731136
提供者:
weixin_38732277
ML-Quadrat:ML-Quadrat(ML2)是一种模型驱动的软件工程(又称“低代码”)工具,用于为物联网(IoT)和网络物理系统(CPS)创建智能服务-源码
ML-Quadrat(ML2) ML2是一个免费的开源模型驱动软件工程(MDSE)工具(又称“低代码”),用于为物联网(IoT)和网络物理系统(CPS)创建智能服务。 ML2基于 。 ML2和ThingML都建立在Eclipse Modeling Framework(EMF)之上。 名称ML-Quadrat(德语为ML-Square / MLˆ2)表示该项目涉及两个ML:(i)建模语言ML; (ii)机器学习的机器学习。但是,在以下文档以及源代码注释中,为简单起见,我们将项目名称称为ML2。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-19
文件大小:38797312
提供者:
weixin_42153615
image-classification-api:通过api服务模型。 FastApi + PytorchLightning-源码
用户指南 服务于深度学习模型thorugh API。 安装 主要使用fastapi,pytorch,pytorch-lightning创建此项目。您可以使用requirements.txt安装适当的软件包版本。首先,在安装任何软件包之前创建一个虚拟环境。 pip install -r requirements.txt 注意:该模型在具有GPU支持的Google Colab上进行了训练。 关于项目 这是一个宠物项目,我想在那里学习FastApi。这些天来训练新模型很容易。我还想通过API服务该模
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-19
文件大小:78643200
提供者:
weixin_42101056
大规模在线视频流系统中用户流行度偏好的准确推断
准确了解用户对视频热度的选择(PP)的差异性对丰富的用户画像,提高个性化服务精确度和优化产品提供方收益等方面大有替代益。目前只有少量的统计学方面的研究,在数据稀疏或者大规模启动的情况下不确定性的正确性。基于大规模商业在线视频流媒体系统的用户观影数据,此处对用户的视频热度替换进行了多角度刻画分析,着重提出了两个基于协同过滤(CF )的算法来预测用户对视频热度的替代。具体贡献如下:1)通过空模型假设对比实验,发现并非所有用户都偏好热度高的视频;大多数用户有较广泛的优选范围,但用户之间2)设计了基于最
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-02
文件大小:229376
提供者:
weixin_38737176
AthenaServing:AI服务框架-源码
雅典娜服务 是一个高性能,便捷高效的AI模型部署和服务框架。它提供了多种API使用适应了各种AI场景。并集成了服务发现,配置中心等功能,方便用户完成训练模型的快速部署与上线。 主要功能 配置中心 服务发现 版本管理 websocket接入 参数转换 授权均衡 快速体验 组件介绍 AtheGateway 全新的Web API服务webgate提供了基于配置的热插拔AI能力特性,只需要通过补充或编辑配置,插入配置两部操作即可完成AI能力的上线或下线,免去了以往的定制开发工作,业务人员可以把更多的利益
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-26
文件大小:58720256
提供者:
weixin_42125192
如何使用SparkMLlib构建分类模型?
1.预测互联网用户对在线广告的点击概率(二分类问题);2.检测欺诈(二分类问题,欺诈或者不欺诈);3.预测拖欠贷款(二分类问题);4.对图片、音频、视频进行分类(多分类问题);5.对新闻、网页或者其他内容进行分类或者打标签(多分类);6.发现垃圾邮件、垃圾页面、网络入侵和其他恶意行为;7.检测故障,比如计算机系统或者网络故障检测;8.预测顾客或者客户中谁有可能停止使用某个产品或服务。1.线性模型原理:对样本的预测结果(目标变量)进行建模,即对输入特征应用简单的线性预测函数。1.1逻辑回归1.2线
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:231424
提供者:
weixin_38569203
在微服务中使用领域事件
稍微回想一下计算机硬件的工作原理我们便不难发现,整个计算机的工作过程其实就是一个对事件的处理过程。当你点击鼠标、敲击键盘或者插上U盘时,计算机便以中断的形式处理各种外部事件。在软件开发领域,事件驱动架构(EventDrivenArchitecture,EDA)早已被开发者用于各种实践,典型的应用场景比如浏览器对用户输入的处理、消息机制以及SOA。最近几年重新进入开发者视野的响应式编程(ReactiveProgramming)更是将事件作为该编程模型中的一等公民。可见,“事件”这个概念一直在计算机
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:342016
提供者:
weixin_38700430
云环境中服务互操作的可信保证
云计算可以通过服务互操作来实现,其本质是通过网络提供云服务。 开发有效的方法以确保云环境中服务互操作的可信度是一个非常重要的问题。 云安全性的本质是信任和信任管理。 将服务质量(QoS)与信任模型相结合,构造了一个服务感知的QoS定量信任模型,该模型由服务的初始信任值,直接信任值和推荐性信任值组成,从而进行服务的提供,发现和聚合。云服务值得信赖。 因此,它可以确保用户和服务之间或云环境中服务之间的服务互操作的可信赖性。 同时,基于该模型,提出了一种基于QoS感知和量化信任模型的服务发现方法(TQ
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:457728
提供者:
weixin_38686231
一种网络化软件的按需服务发现方法
针对网络化软件的多种多样、个性化、模糊的用户需求,如何从海量、异构、动态的网络服务资源中,找到最符合的、高质量的服务来构造网络化软件,提高用户的体验质量,变得尤为重要。文中提出一种网络化软件的按需服务发现方法,该方法,首先,根据具体领域,利用事先所建的领域本体对具体需求实例和服务信息进行语义标识;然后,建立起“基本+功能+质量”的三阶段语义匹配模型,三个阶段,逐步递进,通过判断是否大于预定阈值,以找到最符合用户需求的服务资源来构造网络化软件;最后,应用物流领域实例进行方法
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:861184
提供者:
weixin_38620959
基于用户知识库的个性Web服务
随着互联网的迅猛发展,Web服务数量日益增多.然而,用户得到满意服务却很困难.根本原因在于目前Web服务基本是"一对多"的方式,相同的用户请求只能得到相同的服务.为了体现用户的个性需求,分析了Web服务的工作原理,收集用户的兴趣并建立向量模型,将之应用于服务发现、匹配和推荐,初步实现了个性Web服务.图2,参11.
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:168960
提供者:
weixin_38723699
WebIntents:客户端服务发现和执行模型-源码
网络意图 Web Intents是一种发现机制,是Web应用程序之间的轻量级RPC系统,以Android中类似名称的系统为模型。 意图是提供者要执行的动作。 Intent提供了声明性语法,该语法允许提供程序列出其处理的Intent,并提供枚举可用提供程序的注册系统。 客户端请求处理一个Intent,User Agent允许用户选择要使用的提供程序,并且提供程序执行Intent的操作,可能使用在Intent中作为输入传递的数据。 提供者可以将数据作为输出返回给客户端。 用法 今天使用 当前没有浏览
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:19922944
提供者:
weixin_42116734
将客户定向到通过应用程序行为分析:此模型的目的是预测哪些用户不会订阅付费会员,以便进行更大的营销工作,以尝试将他们“转换”为付费用户-源码
机器学习:FINTECH中的用例 这些项目的数据是根据实际案例研究中发现的趋势制造的字段。 这些字段描述了公司通常从其用户处跟踪的内容,并且这些分布基于在真实世界分析中观察到的分布。 这意味着,尽管数据是人为创建的,但是模式,关联和分布并不是随机的。 数据可以很好地表示您在工作场所可能遇到的情况。 也就是说,数据很少是干净的,并且需要大量预处理才能准备好进行建模。 型号说明: 模型构建过程由多个部分组成: 使用Matplotlib和Seaborn进行绘图-探索性数据分析(EDA)将花费大量
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-17
文件大小:353280
提供者:
weixin_42159267
如何使用SparkMLlib构建分类模型?
1.预测互联网用户对在线广告的点击概率(二分类问题);2.检测欺诈(二分类问题,欺诈或者不欺诈);3.预测拖欠贷款(二分类问题);4.对图片、音频、视频进行分类(多分类问题);5.对新闻、网页或者其他内容进行分类或者打标签(多分类);6.发现垃圾邮件、垃圾页面、网络入侵和其他恶意行为 ;7.检测故障,比如计算机系统或者网络故障检测;8.预测顾客或者客户中谁有可能停止使用某个产品或服务。1.线性模型原理:对样本的预测结果(目标变量)进行建模,即对输入特征应用简单的线性预测函数。 1.1逻辑回归 1
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-01
文件大小:231424
提供者:
weixin_38569651
MicroCouriers:微服务ASP.NET Core +事件总线+ Kubernetes +设计模式-源码
微型快递公司 MicroCouriers是用于预订和跟踪订单的快递服务应用程序。 我正在此应用程序上演示现代建筑和设计模式。 这是正在进行的项目,我将继续进行更新。 我涵盖的模式和原则是 DDD CQRS /事件来源 事件驱动的微服务 清洁建筑 依赖注入 Kubernetes Docker容器 解决方案架构 应用介绍 MicroCouriers是提供在线预订,付款和跟踪订单的快递服务。 应该由快递服务挑选并在目的地交付的用户预订项目。 订单将具有定义其当前状态的状态。 例如,预订,Payme
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-28
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42148053
在微服务中使用领域事件
稍微回想一下计算机硬件的工作原理我们便不难发现,整个计算机的工作过程其实就是一个对事件的处理过程。当你点击鼠标、敲击键盘或者插上U盘时,计算机便以中断的形式处理各种外部事件。在软件开发领域,事件驱动架构(EventDrivenArchitecture,EDA)早已被开发者用于各种实践,典型的应用场景比如浏览器对用户输入的处理、消息机制以及SOA。最近几年重新进入开发者视野的响应式编程(ReactiveProgramming)更是将事件作为该编程模型中的一等公民。可见,“事件”这个概念一直在计算机
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-27
文件大小:338944
提供者:
weixin_38686399
基于多维多粒度分析的电信网用户行为模式挖掘
为了更好地理解电信网用户行为规律,以大规模电信网用户通信详细记录(CDR,call detail record)数据为研究对象,运用混合概率模型与特征工程方法,从用户群体与个体的角度分析了用户呼叫中的通话时长、通话频次、通联关系等多维度特征,并从小时、天、周等不同时间粒度上进一步细化,实现了对不同用户群体通话行为模式的有效发现。通过混合概率模型对用户行为中的分布特性进行建模,解决了用户通话时长、频次等分布特征难以刻画的问题。实验中采用某地区电信网的真实数据作为数据集,对比了决策树、朴素贝叶斯、S
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38534344
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