排序方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
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排序方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请提供了一种排序方法、装置、设备及计算机可读存储介质;该方法包括:获取推荐对象的推荐对象特征和多个候选排序对象的排序对象特征,并基于推荐对象特征和各个排序对象特征确定输入特征;获取训练好的多目标排序模型;将输入特征输入所述训练好的多目标排序模型,得到各个专家网络对应的各个专家输出向量和各个门控模块对应的专家权重向量,专家权重向量是所述门控模块利用所述输入特征和各个专家输出向量确定的;利用各个专家输出向量和各个门控模块对应的专家权重向量,确定各个排序目标的门控输出向量;利用各个排序目标的门控输出向量对所
数字内容排序方法、装置和计算机可读存储介质.pdf
本发明公开了一种数字内容排序方法,包括:分别获取并解析数字内容和互联网实时内容,确定所述数字内容包含的至少一个内容标签和所述互联网实时内容包含的至少一个互联网标签;根据所述至少一个内容标签和所述至少一个互联网标签确定至少一个有效标签,将所述至少一个有效标签对应的互联网实时内容的排序作为有效标签的排序;根据所述有效标签的排序和所述有效标签对应的数字内容的首发时间,确定所述有效标签对应的数字内容的排序。本发明还公开了一种数字内容排序装置和计算机可读存储介质。
内容排序方法、计算设备和计算机可读存储介质.pdf
本公开提供了一种内容排序方法、计算设备和计算机可读存储介质。该方法包括:基于社交平台的流式日志确定一个用户的训练样本,流式日志记录有用户对社交平台的多个内容的用户行为,训练样本包括第一用户稠密向量、第一内容稠密向量和第一用户行为序列向量;基于训练样本对深度神经网络模型进行训练以产生训练目标向量,训练目标向量包括第二用户稠密向量、作为兴趣特征向量的第二内容稠密向量和第二用户行为序列向量的索引,并且训练目标向量指示针对每个内容的至少一种用户行为的结果;基于训练目标向量对深度神经网络模型的权重函数进行更新;以及
截图方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
本发明公开了一种截图方法,包括如下步骤:接收对当前显示界面进行截图的截图指令;其中,所述当前显示界面包括至少一个图层,所述图层包括图层标识;响应于所述截图指令,获取所述图层的图层标识;将所述图层标识与预置标识进行匹配,以根据匹配结果确定目标图层;根据所述目标图层的图像信息,生成目标截图。本发明还公开了一种截图装置、设备及计算机可读存储介质,实施本发明,可以方便准确的过滤掉不需要的图层以保留所需的图层。
显示方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请提供了一种显示方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法包括获取人眼信息,根据人眼信息确定显示设备中的注视区域和非注视区域;根据注视区域中动态对象的移动参数,确定注视区域待显示的内容,生成注视区域的图像,并对非注视区域进行渲染得到非注视区域的图像;将注视区域的图像和非注视区域的图像合并,得到合并图像并在显示设备上显示。本申请提供的显示方法根据人眼信息划分出显示设备中的注视区域和非注视区域,通过对注视区域中动态对象的确定,以及动态对象的动作预测,能够根据对动态对象的动作预测,确定注视区域待显示的内容