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针对NN难以处理离散特征的问题,我们需要Large Scale Embedding的技术进行解决。Embedding最早在NN上的应用是在NLP的问题上,当时研究者们使用Embedding的技术将每个单词映射到一个低维空间,通过concat,sum,poolling,convolution等方式形成等长的最底层输入,然后使用标准的深度神经网络进行训练。随后在越来越多的领域用上了Embedding技术,推荐是一个典型的场景,限制波尔兹曼机(RBM)在提出之初就曾使用Embedding尝试解决协同过滤问题。最近,谷歌发表描述如何使用大规模Embedding技术在Youtube上向数以十亿计的用户推荐数以亿计的视频,在他们的工作中,他们同时对每个用户与视频进行Embedding,之后把用户观看历史、搜索历史等视频的向量通过求和变成特征,继而进行深度学习,获得了比较大的成功。

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文章分享很多苹果用户在使用苹果手机的时候,为了更好地管理手机或者实现手机、电脑资源传输的时候都会使用itools。比如,用itools将电脑的视频导入到iPhone,方便自己闲暇时观看。但是,不少苹果新用户就问到itools导入的视频在哪里?有些用户说在手机里找不到。为此,本文将告诉大家itools导入的视频放在哪里,帮助用户们正常观影。

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向业务后台获取签名调用云SDK 进行视频上传云服务器进行视频转码上面三块中最重要也最容易出问题的是”调用 SDK 上传”这一部分,直接决定了上传成功率,但也很容易受用户网络状况的影响,需要重点关注,建议记录详细的用户日志以便进行问题定位与排查。

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