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解密深度学习在智能推荐系统的实践与应用
摘要:与传统的浅层机器学习相比,深度学习具有优秀的自动提取抽象特征的能力,并且随着分布式计算平台的快速发展,大数据的处理能力得到极大的提升,使得近年来DL在工程界得到广泛的应用,包括图像识别,语音识别,自然语言处理等领域,并取得比传统机器学习更好的效果提升。另一方面,智能推荐系统,本质上是从一堆看似杂乱无章的原始流水数据中,抽象出用户的兴趣因子,挖掘出用户的…
star2017
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用数据挖掘来支持音乐创作
一年里红起来的歌曲也就那么几首,流行音乐的风尚总在变化,想要在高度商品化的流行音乐市场里赚到钱,依赖音乐人个人的天分已经很难,如果能借助QQ音乐、百度音乐这类拥有大量用户试听及其他行为数据的平台,分析出当下的流行元素,就可以创作出一些适合传播的音乐。 先来看这类音乐平台都有什么数据可以利用: 一、用户行为及评分 类型很多,学术上通常称为显式表达和隐式表达。包…
star2017
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1年前
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跟着梓晨学SQL:数据处理与事务控制
在SQL中数据操作语言主要有三种,分别为DML、DDL、DCL
star2017
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1年前
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42款好用的数据可视化工具盘点
最近有很多人问我有没有一些好用的数据可视化工具,领导催着要可视化结果,可是很多工具都不怎么好用。
star2017
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1年前
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你不需要Hadoop做数据分析的10个理由
为你的业务使用大数据技术是一个非常有吸引力的事情,现在Apache Hadoop使得它更加吸引人了。
star2017
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1年前
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三种优化方式让你的数据分析如虎添翼
摘要:融合式基础架构系统为我们提供了很多有效地进行大数据分析所需的资源,包括处理Hadoop的能力以及大规模存储能力。
star2017
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1年前
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通过深度数据挖掘做好F2P手游的三件事
在F2P手游市场中,贫富差距的现象从未如此巨大。全球每月平均有13185款新游戏进入iOS平台;22905款进入Android平台(来自Priori Data),竞争非常激烈。很多人通过数据挖掘来分析他们的游戏,从而增强玩家的游戏体验并创造更多的盈利空间。但是究竟该怎么做呢 通过深度数据挖掘,我们可以看清玩家在游戏中的一举一动,并加以收集、整理、分析。比如在…
star2017
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1年前
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管理大数据存储的十大技巧
平衡数据本地化与规模效率,这是一个鱼与熊掌兼得的话题。
star2017
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1年前
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深度学习与拓扑数据分析结合的6个惊人案例
将深度学习与拓扑数据分析结合在一起完全能够达到此目的,并且还绰绰有余。
star2017
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1年前
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说到“一目了然”,数据可视化的流行应用都有哪些?
您会大量使用图表,仪表和地图(统称为数据可视化组件)来显示数字。新的数据可视化方法可以快速发展以满足各种需求,但其本质是相同的-有助于轻松理解复杂数据。它们有助于识别和区分特定的关注领域,汇总数据并集中于相关参数进行整体分析。
star2017
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1年前
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Spark性能优化指南——高级篇
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解…
star2017
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1年前
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数据驱动精准化营销在大众点评的实践
精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天,数据量呈指数增长,如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销,从而提高营销效能,成为营销业务部门的主要挑战之一,同时也是大数据应用的一个重要研究方向。本文通过数据体系架构和技术实现案例,分享美团大众点评数据应用团队在这个方向上的一些尝试和实践经验。 总体…
star2017
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1年前
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沈浩老师谈如何学好数据挖掘
摘要:一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师,沈浩老师(微博@沈浩老师 )以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题,其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据分析、数据挖掘、统计分析等方面的问题,有时候真的很难仔细回答。其实,每个人都有自己的学习路径,还有自己的知识结构和期望的职业生涯,要得到一个统一的答案是困难的! 什…
star2017
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1年前
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想要成为大数据工程师需要掌握的知识(一)
对于高速发展的大数据行业来说,行业人才的稀缺目前已成为抑致行业发展的重要因素。人才的稀缺性外加上诱人的高额薪资,使得互联网行业很多技术人员纷纷想要转型进入大数据领域,成为数据科学家、大数据工程师等等。今天,我们将为大家介绍大数据工程师所需掌握的技能,让小伙伴们有个参照。
star2017
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1年前
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机器学习入门学习资料汇总
这篇文章的确很难写,因为我希望它真正地对初学者有帮助。面前放着一张空白的纸,我坐下来问自己一个难题:面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者,我该推荐哪些最适合的库,教程,论文及书籍帮助他们入门? 资源的取舍很让人纠结,我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的。 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料。如果你是一个真正…
star2017
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1年前
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由浅入深地学习数据可视化的定义、概念、实现过程和方法
由浅入深地学习数据可视化的定义、概念、实现过程和方法。
star2017
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1年前
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数据科学是什么?如何才能把数据变成产品?
据哈尔?瓦里安(Hal Varian)说,统计学家是下一个性感的工作。五年前,在《什么是Web 2.0》里蒂姆?奥莱利(Tim O’Reilly)说“数据是下一个Intel Inside”。但是这句话到底是什么意思?为什么我们突然间开始关注统计学和数据?
star2017
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1年前
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有赞搜索引擎实践(工程篇)
随着互联网数据规模的爆炸式增长, 如何从海量的历史, 实时数据中快速获取有用的信息, 变得越来越有挑战性. 一个中等的电商平台, 每天都要产生百万条原始数据, 上亿条用户行为数据. 一般来说, 电商数据一般有3种主要类型的数据系统: 关系型数据库, 大多数互联网公司会选用mysql作为关数据库的主选, 用于存储商品, 用户信息等数据. 关系型数据库对于事务性…
star2017
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1年前
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什么是数据挖掘和知识发现
摘要:我对做事的流程非常感兴趣。我想要知道一些可以把事情做好的好方法,甚至在可能的情况下可以知道做这些事情的最好方式。就算你的技能不强,理解相关方面的知识不深,这个过程也可以帮你在后面长时间的过程中解决这些问题。它可以指引你如何变得更有技能,同时对相关知识有深层次的了解。至少,我曾经就是用这样的方式完成了很多的工作。 我认为学习数据挖掘是很有用的,正如它以从…
star2017
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1年前
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解密深度图像先验,使用深度图像先验来复原图像
在这篇文章中,我将主要关注图像恢复的任务,以及如何使用deep image prior来解决这个任务。
star2017
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1年前
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