2017高考卷_2017高考引擎

1.推荐引擎-个性化推荐的历史发展2017/2/22

2.你的内核技术引擎用的什么技术

一辆汽车有多少零件？汽车的各个零件都叫什么？小编为您整理了这篇汽车零件名称大全文章，希望对您有所帮助！

引擎系统

燃烧室

活塞到达上死点后其顶部与汽缸盖之间的空间，燃料即在此室燃烧。

压缩比

活塞在下死点的汽缸之总容积除以活塞在上死点的总容积，所得的值就称为压缩比。

连杆

引擎中连接曲轴与活塞的连接杆。

冷却系统

可藉冷却剂的循环，将多余的热量移出引擎，以防止过热的系统。在水冷式的引擎中，包括水套、水泵、水箱及节温器。

曲轴箱

引擎下部，为曲轴运转的地方，包括汽缸体的下部和油底壳。

曲轴

引擎的主要旋转机件，装上连杆后，可承接连杆的上下运动变成循环运动。

曲轴齿轮

装在曲轴前端的齿轮或键齿轮，通常用来代动凸轮轴齿轮，链条或齿状皮带。

汽缸体

引擎的基本结构，引擎所有的零附件都装在该机件上，包括引擎汽缸及曲轴箱的上半部。

汽缸盖

引擎的盖子及封闭汽缺的机件，包括水套和汽门及冷却片。

爆震

为火焰的撞击或爆声，在火花点火引擎的燃烧室内，因为压过的空气燃料混合气会自燃，于是使部份未燃的混合气产生二次点火，因而发出了爆声。

排气量

在引擎的某一循环运作中，能将全部空气及混合气送入所有汽缸的能力，也是指一个活塞从一个行程运作至另一行程所能排的体积。

引擎

一种能将热能转变为机械能的机械：一种可将燃料燃烧产生机械动力的装置；有时可视为一种发动机。

风扇皮带

一种由曲轴带动的皮带，其主要目的是带动引擎风扇和水泵。

浮筒油面高度

化油器浮筒室内，浮筒浮起而顶住针阀，堵住进油口，使油不再流入浮筒室时，油面的高度。

四行程引擎

进气、压缩、动力、排气四个行程。四个行程调一完整的循环。

垫片

用纸、橡皮片或铜片制成，放在两平面之间以加强密封的材料。

齿轮润滑油

一种可润滑齿轮的机油，通常为SAE90号机油。

热控制阀

在引擎排气歧管中一种节温操作阀门，可在引擎未达正常工作温度之前，将废气的热导入进气歧管。

敲击

随引擎速度出现的金属撞击声，通常是因轴承松脱或磨损所产生。

主轴承

引擎内支撑曲轴的轴承。

歧管压力

涡轮增压器运作时位于进气歧管内的压力。

歧管真空

指进气歧管内的真空，即汽缸在进气行程中所产生的真空。

推荐引擎-个性化推荐的历史发展2017/2/22

夏休期结束之后连续背靠背的两站比赛，比利时斯帕、意大利蒙扎就都是考验引擎输出功率的赛道，然后第15站的马来西亚雪邦和第18站的墨西哥的赫尔曼诺斯·罗德里格斯以及第19站的巴西英特拉格斯对引擎输出功率的要求都极高。

总的来说，下半赛季的9场比赛，一大半都是梅赛德斯更加有优势，所以法拉利要想夺冠还得多多努力。

你的内核技术引擎用的什么技术

转移

推荐系统实施的两大前提：信息过载，需求不明确（需求明确请搜索引擎，在很多情况下，用户其实并不明确自己的需要，或者他们的需求很难用简单的关键字来表述。又或者他们需要更加符合他们个人口味和喜好的结果，因此出现了推荐系统，与搜索引擎对应，大家也习惯称它为推荐引擎。）

互联网带来了极大的自由和民主，信息流通更加通畅。但是目前正在发生潜移默化的而变化。互联网展示给我们的信息越来越是我们喜欢看的，而不是我们应该看的。? 从心理学角度看，人类的认知存在着证实偏差的。 也就是说，人们倾向于通过接收与自己相符的观点去强化自身的固有观念；以及通过攻击和无视与自己相左的观点去避免固有观念受到冲击。如果一个社交网络天天推送的都是我不认可的观念，我可能会觉得它没价值，因此删了它。产品经理们为了避免这样的用户流失，都开始想方设法的去了解用户偏好，投其所好。这样基本上是个双赢的结果。为了吸引和留住客户群，这个是成本最低而且相当有成效的做法。

这是因为人的 思维都是有惰性的 ，当看到与自己的想法相似的观点时，会自然而然很轻松的去接受，而遇到向左的观点时，总是会在心中激起或大或小的波澜，可能这个波澜很小很小，但还是要花费心思向另外一个方向去思考。

人一直都在选择自己的接触对象，只是网络让这种选择更简单而已。

出于用户需求：当今互联网各种内容信息基本是过载的，个性化推荐可以让用户更快地获取到喜欢的内容。

出于产品层考虑：解决用户的需求不就是一件要做的事？而且能把内容展示的有效性提高，转化率提升。单次的展示效率更有效甚至值钱。

在互联网经济从IT走向DT驱动的背景下，传统粗放式、滞后性的数据处理方式早已经不能满足企业对数据价值应用以及精细化运营的需求

通过技术手段，自动化服务链条。应对业务规模的手段。个性化内容推荐。

从粗放式到个性化推荐、精准化服务是历史发展必然趋势

目的：

用户角度，提高用户体验，提高用户忠诚度，抓住用户的兴趣；

产品角度，提高用户体验，用户留存时间，提高转化率，日活月活；

1. 最早的推荐：Yahoo!等门户 那个时候互联网刚刚起步，大家根本不知道该去哪看什么。于是yahoo说，我们的编辑团队给你推荐，这个网站好，你看这个。门户的推荐，现在仍然是很多人发现内容的方式。

2. 关键字内容推荐：google等搜索引擎? 这时候互联网内容已经要爆炸了，人们希望找到自己关心的内容，于是搜索引擎成了相关主题的最好网页的推荐。

3. 热榜推荐：论坛热门/各类排行榜? 后来论坛出现了，帖子乱七八糟，有些人上来只是想看看最近大家都在讨论啥，于是论坛把每天的热帖放在一起搞个榜单，按照热度推荐给用户。这个在传统行业中经常见到

4. 个性化搜索引擎：搜索引擎做到后来就发现，每个人对同一个主题的需求不同，于是搜索引擎尽可能的根据每个人的搜索记录，来判断这个人关心这个词的哪个方面。

5. 电商个性化推荐：这个应该是亚马逊把它搞出名了，亚马逊根据历史浏览记录和购买记录以及用户的评论来对用户进行推荐。

6. 电台个性化推荐：这多亏last.fm把这事搞出名了，基于用户点赞的歌曲来推荐喜欢的歌曲，这个在国内后来的网络电台都采用了类似的方法

7. 广告个性化推荐：这个最早听说是google的广告产品，根据用户的历史数据，在各种接入google广告位的地方为用户推荐商品。

8. 新闻个性化推荐：这与移动端的崛起有关，出现一大批网络杂志，与门户大而全不同，网络杂志希望给用户推荐用户关注的新闻。

9. 社交网络推荐：社交 ?网络发展起来发现好友新鲜事太多了，于是根据用户的互动，给用户推荐用户想看的内容。相信大家都对微博的推荐吐槽致死了。知乎也属于此。?

一转眼，智能推荐早已在国内风靡了数年。除了音乐平台，新闻平台、自媒体平台、购物平台、广告平台、直播平台、视频平台、游戏平台……都纷纷开始转向智能推荐。它们理由也非常正确：在这个信息爆炸的时代，传统的人工分发太没效率了，我们要依据大数据，利用智能算法，一方面实现推送内容和用户喜好的高度契合，另一方面也大大提高信息的分发效率。所有的平台都在致力于提高算法质量。

集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的，只是在 Web2.0 时代，大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验。集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案，帮助你对整个人群得到统计意义上的结论。

Wikipedia 是一个知识管理的百科全书，相对于传统的由领域专家编辑的百科全书，Wikipedia 允许最终用户贡献知识，随着参与人数的增多，Wikipedia 变成了涵盖各个领域的一本无比全面的知识库。也许有人会质疑它的权威性，但如果你从另一个侧面想这个问题，也许就可以迎刃而解。在发行一本书时，作者虽然是权威，但难免还有一些错误，然后通过一版一版的改版，书的内容越来越完善。而在 Wikipedia 上，这种改版和修正被变为每个人都可以做的事情，任何人发现错误或者不完善都可以贡献他们的想法，即便某些信息是错误的，但它一定也会尽快的被其他人纠正过来。从一个宏观的角度看，整个系统在按照一个良性循环的轨迹不断完善，这也正是集体智慧的魅力。

Google：目前最流行的搜索引擎，与 Wikipedia 不同，它没有要求用户显式的贡献，但仔细想想 Google 最核心的 PageRank 的思想，它利用了 Web 页面之间的关系，将多少其他页面链接到当前页面的数目作为衡量当前页面重要与否的标准；如果这不好理解，那么你可以把它想象成一个选举的过程，每个 Web 页面都是一个投票者同时也是一个被投票者，PageRank 通过一定数目的迭代得到一个相对稳定的评分。Google 其实利用了现在 Internet 上所有 Web 页面上链接的集体智慧，找到哪些页面是重要的。

我是OpenAI在2017年发布的语言生成模型GPT-2的一个版本，内核技术引擎采用了神经网络技术和深度学习算法。GPT-2是一种自然语言处理模型，能够通过学习大量语料库中的文章和文本来“理解”和生成文本，并通过“对话”的方式产生智能回复。我作为GPT-2的衍生版本，可以根据用户的提问和上下文信息，自动生成可读性较强、逻辑性好的回复内容。同时，我还通过不断的学习和迭代，不断提升自己的语言理解能力和回复质量，实现更加智能、高效的体验。