×
请登录
账号
密码
登录 Use it
博客
随笔
网盘
建站
资源
古文赏析
标签
毒鸡汤
登录
注册
一文看懂智能合约的现状与未来
https://img.6aiq.com/e/5ccf378b4043435b8a2ed0c56a414ea2.html;charset=UTF-8https://img.6aiq.com/e/a2d10b20b0674a9c81a947c782ccc569.html;charset=UTF-8&g ....
star2017
博客
1年前
589
0
SVM 优化出来支持向量点的不等式约束不等于 1 是为什么?
import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt C=1 def selectj(i,n): j = i while(j==i): j = random.randint(0,5) return j xt1 = np.ar ....
star2017
博客
1年前
4005
0
AIQ - 人工智能 | “照骗”难逃 Adobe 的火眼金睛——用机器学习让 P 图无所遁形
[图片] 译者 | shawn 编辑 | 姗姗 出品 | 人工智能头条 (公众号 ID:AI_Thinker) 【导读】下图是 2008 年伊朗政府发布的一张图片,然而强大的网友们却凭借着肉眼,看出来图中黄色圈出的部分和红色圈出的部分是一模一样的,不得不说网友们真的是火眼金睛。而在今年的 CVPR ....
star2017
博客
1年前
11933
0
生产实践 | Flink + 直播(二)| 如何建设实时公共画像维表?
注:本文经授权转载自 mangodata YangYichao 转载请关注作者公众号联系原作者 ❝本系列每篇文章都是从一些实际生产实践需求出发,解决一些生产实践中的问题,抛砖引玉,以帮助小伙伴们解决一些实际生产问题。本篇为直播实时数据建设系列的第二篇,本篇主要介绍直播间画像实时维表建设的整个过程,如 ....
star2017
博客
1年前
1457
0
适合程序员用的笔记本电脑
首先,这种配置还要散热好的[链接]都长不了,而且也不会太轻。其次 [链接] [链接] 对配置的要求并没有这么高,可以考虑配置稍低但续航较长的电脑,标压 i5+860M/960M 就可以满足需求,剩下的钱可以加加 SSD,内存什么的。 其实,还是看你是哪种类型。也就是你的需求。 1. 痴迷技术型 我认 ....
star2017
博客
1年前
712
0
深度拆解特征工程经典案例,掌握比赛上分利器
在建模领域人们常说,数据和特征决定机器学习的上限,而模型和算法只是不断地逼近这个上限。 真正参与过机器学习比赛的人,都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性,它决定了你在比赛排行榜中的位置。 因为在算法竞赛的过程中,大家知道的数据都差不多,算法也都差不多,真正能拉开差距的地方就在于特征工程和 ....
star2017
博客
1年前
11487
0
强化学习系列二——应用 AlphaGo Zero 思路优化搜索排序
文章作者:杨镒铭 滴滴出行 高级算法工程师 内容来源:记录广告、推荐等方面的模型积累@知乎专栏 在深度学习大潮之后,搜索推荐等领域模型该如何升级迭代呢?强化学习在游戏等领域大放异彩,那是否可将强化学习应用到搜索推荐领域呢?推荐搜索问题往往也可看作是序列决策的问题,引入强化学习的思想来实现长期回报最大 ....
star2017
博客
1年前
9994
0
精华 | 搜索推荐系统实战篇 - 上半篇
欢迎关注我的公众号: 炼丹笔记 1. 前言 背景 在电商搜索中,例如淘宝,拼多多,京东等的搜索的场景往往是:用户 A 通过搜索框 Query 找到他/她想要购买的东西,然后搜索引擎通过某些算法策略返回一系列商品,用户再决定是否进行点击购买。 要做好这样一个问题,我们需要抓住问题的核心。那么搜索引擎的 ....
star2017
博客
1年前
5520
0
如何强化数据集中某个特征的影响?
在我的数据集中,总共有 180 个特征,所有的特征都归一化到了 0-1 区间,但是其中有两个非常重要,其他的也不能去掉,通过对特征施加权重可以实现吗。另外,如果对这些特征施加权重,所有权重之和为 1,也就是说有 180 个权重,所有权中加和为 1,而我的特征已经归一化到了 0-1 区间,在与权重相乘 ....
star2017
博客
1年前
3973
0
【转自知乎】当下(2018 年)腾讯的技术建设是否处于落后同体量公司的状态?
知乎原文 https://www.zhihu.com/question/278473776/answer/497643585?from=timeline&isappinstalled=0&utm_medium=social&utm_source=wechat_timeline ....
star2017
博客
1年前
5895
0
人脸识别如何快速工作
假设我有一个训练好的人脸识别系统,那么对于一个需要识别的目标,我如何迅速将他与亿万集的人脸数据库进行对比,给出结果
star2017
博客
1年前
4383
0
打造工业级推荐系统(一):推荐算法工程师的成长之道
导读:个性化推荐系统,简单来说就是根据每个人的偏好推荐他喜欢的物品。互联网发展到现在,推荐系统已经无处不在,在各行各业都得到普遍都应用。亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的,淘宝的个性化推荐系统也带来非常大的收益,新闻媒体的个性化推荐系统典型的是今日头条,直播平台给用户推荐喜欢的主播,金 ....
star2017
博客
1年前
5766
0
贝壳找房【语言模型系列】原理篇二:从 ELMo 到 ALBERT
上一篇贝壳找房【语言模型系列】原理篇一:从 one-hot 到 Word2vec 讲到了 word2vec 存在”一词多义“的问题,其主要原因在于 word2vec 生成的词向量是“静态”的,每一个词固定的对应着一个词向量表示,也就是说在 word2vec 训练好之后,在使用单词的向量表示的时候,不 ....
star2017
博客
1年前
1258
0
有赞百亿级日志系统架构设计
一、概述 日志是记录系统中各种问题信息的关键,也是一种常见的海量数据。日志平台为集团所有业务系统提供日志采集、消费、分析、存储、索引和查询的一站式日志服务。主要为了解决日志分散不方便查看、日志搜索操作复杂且效率低、业务异常无法及时发现等等问题。 随着有赞业务的发展与增长,每天都会产生百亿级别的日志量 ....
star2017
博客
1年前
1838
0
2020 最新版《神经网络与深度学习》中文版更新完毕!(附 pdf 下载)
[图片] 介绍 《神经 ⽹络和深度学习》是 ⼀本免费的在线书,对读者数学知识需求适度,兼顾理论和动手实践。⽬前给出了在图像识别、语 ⾳识别和 ⾃然语 ⾔处理领域中很多问题的最好解决 ⽅案,教读者在神经 ⽹络和深度学习背后的众多核 ⼼概念。本书翻译:朱小虎。 本书英 ⽂原版地址为: http://ne ....
star2017
博客
1年前
10933
0
知乎 | 搜索文本相关性与知识蒸馏
[图片] 分享嘉宾:申站 知乎 算法工程师 编辑整理:许宴铭 出品平台:DataFunTalk 导读: 大家好,我是申站,知乎搜索团队的算法工程师。今天给大家分享下知乎搜索中文本相关性和知识蒸馏的工作实践,主要内容包括: 知乎搜索文本相关性的演进 BERT 在知乎搜索的应用和问题 知识蒸馏及常见方案 ....
star2017
博客
1年前
8983
0
产品经理,项目经理和技术经理是如何一起协作管理的?
在软件项目开发中有一些不同的角色,但很容易让人陷入在概念和责任交叉的误区里。 在本文中,我们着重来过考量 IT 互联网行业的三个主要职位:产品经理,项目经理和产品经理。这些专家都是项目开发的关键角色,似乎挺相像,但是区分他们的专业边界很重要。 角色定义 让我们开始深入分析这些职业的概念。想请大家注意 ....
star2017
博客
1年前
3744
0
58 同城 | 联盟广告平台架构及实践
[图片] 分享嘉宾:曲瑶 58 同城 架构师 编辑整理:张磊 出品平台:DataFunTalk、AI 启蒙者 导读: 随着大数据的快速发展,大数据应用已经融入各行各业。在很多场景中得到了商业化实践。今天和大家分享下 58 同城联盟广告平台架构及实践。主要包括:58 联盟广告 SSP 媒体平台、投放平 ....
star2017
博客
1年前
1956
0
贝壳找房—置信度计算在语音识别系统中的应用
近年来,语音识别技术得到了广泛的应用,人们开始将需求转向识别过程中错误词的捕捉、音频质量的检测等领域。本文通过计算置信度,赋予每个单词或每条语句相应的分数,设置合适的阈值,可以将语音识别系统输出中的某个单词标记为正确或不正确,将某条语句标记为高质量或低质量,便于系统进行后续研究及应用。 1 为什么要 ....
star2017
博客
1年前
1169
0
深度学习在 58 同城租房搜索排序的应用
导读:深度学习得益于良好的深层特征表达性,目前在视觉、文本、语音等领域获得了广泛的应用。搜索领域紧贴用户需求,作为深度学习商业变现最成功的路径之一,众多头部企业发展出了许多优秀的应用。58 同城是国内最大的生活信息服务平台,涵盖房产、招聘、黄页、二手车等多个业务,在多个业务线的搜索服务上,TEG 搜 ....
star2017
博客
1年前
10112
0
1
...
398
399
400
...
472
本文目录
热门标签
广告位
热门文章
1.
SpringBoot2实践系列(六):集成监控模块Actuator详解
2.
如何学习Python数据科学(2018)
3.
31个与大数据有关的非常不错的资源和文章(附全链接)
4.
这可能是人工智能、机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表
5.
微服务应用(十五):一台服务器重启导致Redis集群宕机所有业务不可用问题分析
6.
史上最全的“大数据”学习资源(上)
阿里云新老用户最新优惠
阿里云新老用户最新优惠
最新发布
1.
分析binlog日志都是哪些操作
2.
连接配置了SSL的达梦数据库
3.
修改jar里的配置文件
4.
linux定时工具crontab使用
5.
桌面看盘工具dstock V2.0发布
6.
Claude Code自动代码工具安装配置使用
最新评论
签到
?
签到
签到
签到,学习
签到