利用一点机器学习来加速你的网站

'suggested-category');

function predictCategory() {

const fetchOptions = {

method: 'POST',

headers: { 'Content-Type': 'application/json',

body: JSON.stringify({

title: titleEl.value,

description: descriptionEl.value,

price: priceEl.value,

})

};

fetch('/predict', fetchOptions)

.then(response => response.json())

.then(prediction => {

catSuggestionEl.textContent = prediction.category;

catSuggestionsEl.style.display = 'block';

});

}

document.querySelectorAll('.user-input').forEach(el => {

el.addEventListener('blur', predictCategory);

});

})();

膳绫擎就是全部的前端代码了。

啊啊啊……云办事还要收费呢

别忙着收起你的帽子，魔术表演怎么可能是免费呢。

我膳绫擎用到的 model 数据(10K行/4列)有6.3MB. 云端在等待接收请求的时刻，消费了6.3MB的内存。这些资本的开销是每小时0.0001刀。或者每年8刀。我在手套膳绫擎花的钱都比它多。

固然今朝不仅仅是 Amazon 供给了这个办事，然则我照样没有找到别的两个大年夜厂家的价目表。

Google 有 TensorFlow , 然则我看了一下入门教程就跑了。

Microsoft 有 Machine Learning offering , 然则IE6照样让我有点耿耿于怀 (可能不久后，Amazon 和 Microsoft 之间会有一场大年夜战吧)。

一些总结

或许只是我认为有些许惊奇(我还记合适我意识到‘news’是‘new’的复数的时刻)，我认为这些都十分让人惊奇。它许可像你我如许的通俗人(对成长影响的程度较小的人)在机械进修中进行发掘，可能会促成那些用户很大年夜的改进。

下一步在哪?

(作者注: 因为没有去体系的进修机械进修，所以文┞仿的一些专业术语可能被乱花。。)

每次进行 prediction 的时刻，也要0.0001刀。所有就不要随随便便就调用这个 API 了。

膳绫擎的例子显然是进行过设计的，并且，我承认，我省略了一些话题。

嗯。还挺好用的。

如不雅我可以的话，我应当列出所有问题，但如果你本身去做你本身发明问题那也是很有趣的。

是以，去做吧，如不雅你取得了一些成功，我将乐于在评论中看到它们。

【编辑推荐】

【义务编辑：51CTO_OS TEL：（010）68476606】

　　推荐阅读

　　浅谈图片宽度自适应解决方案

在网页设计中，跟着响应式设计的到来，各类响应式设计筹划层出不穷。对于图片响应式的问题也有很多前端开辟人员在进行研究。比较好的图片响应式假想就是在不合的屏幕分辨率下应用不合实际>>>详细阅读

地址：http://www.17bianji.com/lsqh/34767.html