• 网站日志实时分析之 Flink 处理实时热门和 PVUV 统计

    实时热门统计 操作步骤： 先从 Kafka 读取消费数据 使用 map 算子对数据进行预处理 过滤数据，只留住 pv 数据 使用 timewindow，每隔 10 秒创建一个 20 秒的 window 然后将窗口自定义预聚合，并且兹定于窗口函数，按指定输入输出 case 操作数据 上面操作时候返回的 ....

  • 常用学习算法

    两种： 一、随机搜索方法 模拟退火算法 趋化算法 扩散算法 遗传算法 二、基于梯度的算法 根据目标函数导数阶数不同分为：一阶算法和二阶算法 一阶算法： 误差反传算法 带有动量的误差反传算法 二阶算法： 牛顿法 Davidon-Fletcher-Powell Broyden-Fltcher-Goldf ....

  • 深度神经网络（DNN）反向传播算法 (BP)

    [链接]中，我们对 DNN 的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对 DNN 的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1. DNN 反向传播算法要解决的问题 [图片]

  • 贝壳找房 | 基于事理图谱的应用与实践

    分享嘉宾：孙拔群 贝壳找房 高级技术经理 编辑整理：James 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是贝壳找房的孙拔群，今天给大家带来的是基于事理图谱的智能培训，我将从以下五个方面来跟大家进行分享。 贝壳找房实体图谱进展 贝壳找房事理图谱进展 知识图谱在智能培训的应用 知识运营闭环的 ....

  • 大规模特征向量检索算法总结 (LSH PQ HNSW)

    向量检索基本概念 向量从表现形式上就是一个一维数组。我们需要解决的问题是使用下面的公式度量距离寻找最相似的 K 个向量。 [图片] 欧式距离： 两点间的真实距离，值越小，说明距离越近； 余弦距离：就是两个向量围成夹角的 cosine 值，cosine 值越大，越相似； 汉明距离：一般作用于二值化向量 ....

  • 知乎搜索排序模型的演进

    [图片] 分享嘉宾：王瑞欣 知乎 算法工程师 编辑整理：郭真继 出品平台：DataFunTalk 导读： 搜索，是用户获取信息，找答案最方便快捷的方式。一次用户搜索会经历 Query 解析、召回、排序多个环节，排序作为最后整个过程一环，对用户的体验有最直接的影响。今天分享的内容是知乎搜索排序模型的演 ....

  • Query 理解在美团搜索中的应用

    [图片] 分享嘉宾：刘亮 美团 资深算法工程师 编辑整理：吴雪松 出品社区：DataFunTalk 导读： 在过去的 20 年中，搜索过程中处理查询的方式以及向用户显示结果的方式已完全改变。该过程已经从仅基于文本匹配的检索发展到现阶段——尝试基于对查询的真实语义理解以及上下文，位置，时间，用户的先前 ....

  • 模型剪枝技术原理及其发展现状和展望

    作者&编辑 | 言有三 公众号： 有三 AI 模型剪枝作为一项历史悠久的模型压缩技术，当前已经有了比较大的进步和发展，本文给大家梳理模型剪枝的核心技术，发展现状，未来展望以及学习资源推荐。 1 模型剪枝基础 1.1 什么是模型剪枝 深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量 ....

  • 深度度量学习中的损失函数

    [图片] 文章作者：杨旭东 阿里 算法工程师 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：杨旭东@知乎 出品社区：DataFun 导读： 度量学习 ( metric learning ) 研究如何在一个特定的任务上学习一个距离函数，使得该距离函数能够帮助基于近邻的算法 ( kNN、k-means 等 ) 取 ....

  • 一文详尽之 SVM 支持向量机算法！

    来源：Datawhale 寄语：本文介绍了 SVM 的理论，细致说明了“间隔”和“超平面”两个概念；随后，阐述了如何最大化间隔并区分了软硬间隔 SVM；同时，介绍了 SVC 问题的应用。最后，用 SVM 乳腺癌诊断经典数据集，对 SVM 进行了深入的理解。 支持向量机（support vector ....

  • 360 展示广告召回系统的演进

    [图片] 文章作者：王华呈 360 资深算法工程师 编辑整理：杨辉之 内容来源：爱奇艺技术沙龙 出品社区：DataFun 导读： 随着展示广告业务数据量的日益增长，360 展示广告召回系统也随之也进行不断升级改进。本次介绍主要从召回系统演进的角度详细阐述工程实践中的算法应用、技术难点以及解决方案。主 ....

  • CS224w L11. LinkAnalysis_PageRank 算法

    本次课程的主题包括： Web structure Pagerank 推导和计算方式 应用：Graph Search（个人认为反而是重要的部分） 1. Web Structure 1.1 定义：有向图 [图片] : 所有能够到达 v 的节点集合 [图片] ：所有 v 能够到达的节点集合 [图片] 有向 ....

  • 快手 HBase 在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践

    [图片] 分享嘉宾：陈杨 快手 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：BigData NoSQL 12th Meetup 出品社区：DataFun 快手建设 HBase 差不多有 2 年时间，在公司里面有比较丰富的应用场景：如短视频的存储、IM、直播里评论 feed 流等场景。本次只分享其中的一个应用 ....

  • 以 YouTube 论文学习如何在推荐场景应用强化学习

    作者：吴海波 蘑菇街 整理：Hoh Xil 来源：误入机器学习的码农@知乎专栏 导读： 近期，业界开始流传 YouTube 成功将 RL 应用在了推荐场景，并且是 YouTube 近几年来取得的最显著的线上收益。 放出了两篇论文： [1] Top-K Off-Policy Correction fo ....

  • 两位拯救谷歌的超级工程师的故事：计算机界最好的结对编程榜样

    [图片] AI 前线导读：在很多人眼中，Jeff Dean 就是谷歌技术的代名词，也是谷歌如此强大的重要原因。但实际上他们都忽视了 Jeff Dean 背后的另外一位技术大神。在谷歌从创业公司成长为一代巨头的过程中，有数不清的工程师参与贡献，其中 Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawa ....

  • 网络图模型知识点综述

    [图片] 文章作者：王浩 微博 算法工程师 编辑整理：Hoh Xil 内容来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/86181013 导读： 网络图模型综述，网络图模型知识点，看这一篇就够啦~主要结合韩家炜及崔鹏的相关工作以及我个人理解阐述网络图模型的各方向知识点，用通俗的话 ....

  • 推荐系统：石器与青铜时代

    文章作者：姚凯飞 Club Factory 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权发布 出品社区：DataFun ▌前推荐时代 准确地说这个时代，不能称之为推荐系统的时代，这一个时代未能给每个用户构建属于他的推荐结果，没有很好地解决个性化长尾问题，所以这个可以叫前推荐时代。 这一阶段推荐系统特 ....

  • 老大难的 GC 原理及调优，这下全说清楚了

    本文介绍 GC 基础原理和理论，GC 调优方法思路和方法，基于 Hotspot jdk1.8，学习之后你将了解如何对生产系统出现的 GC 问题进行排查解决。 内容主要如下： GC 基础原理，涉及调优目标，GC 事件分类、JVM 内存分配策略、GC 日志分析等。 CMS 原理及调优。 G1 原理及调优 ....

  • 知识图谱与语义分析技术介绍（附前沿论文解读）

    原文自：达观数据 什么是知识图谱？ [图片] 知识图谱是一种基于图数据结构的语义网络，由节点(Point)和边(Edge)组成，每个节点表示现实中存在的实体(entity)，每条边表示实体和实体之间的关系(relationship)。日常生活中很多场景都可以用知识图谱来表示。比如在一个社交网络里面， ....

  • 基于深度强化学习的新闻推荐模型 DRN

    [图片] 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 出品社区：DataFun 注：欢迎后台留言投稿「行知」专栏文章。 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 ....

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