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携程技术 | 为什么我们要从 Elasticsearch 迁移到 ClickHouse?
导读:Elasticsearch 是一种基于 Lucene 的分布式全文搜索引擎,携程用 ES 处理日志,目前服务器规模 500+,日均日志接入量大约 200TB。 [图片] 图片来自 Pexels 随着日志量不断增加,一些问题逐渐暴露出来: 一方面 ES 服务器越来越多,投入的成本越来越高。 另一 ....
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58 同城 | 帮帮商家版智能问答模型优化实践
来源: 郭宗沂 58 技术 导读: 58 同城是国内最大的生活服务信息服务平台,连接着数千万 C 端用户和数百万 B 端商家,为了提升 B 端商家和 C 端用户的有效连接,基于智能对话机器人我们构建了帮帮智能客服商家版,其中一项功能为在微聊中对用户问题进行智能回复。 背景 智能回复流程由 QABot ....
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深入理解推荐系统:排序
[图片] 深入理解推荐系统:召回 深入理解 YouTube 推荐系统算法 深入理解推荐系统:排序 作为【推荐系统】系列文章的第三篇,将以“排序”作为今天的主角,会从四个方面来介绍推荐系统中的排序模块,即建模目标、样本与特征、常见模型和粗排与精排的方法。 最近正好在做 KDD Cup:Debiasin ....
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理解计算机视觉中的损失函数
[图片] 作者:Sowmya Yellapragada 编译:ronghuaiyang 导读: 损失函数在模型的性能中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上,从而获得最优和更快的收敛。 计算机视觉是计算机科学的一个领域,主要研究从数字图像中自动提 ....
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AIQ | 优秀的算法工程师都是不用深度学习的
前几天面试了一个 C9 应届硕士生,模式识别专业,连续问好几个专业问题都没能答上来。 尴尬之余,我问他:「你没有什么理想吗?你现在最渴望的事情是什么?」 他转悠着大眼睛,不假思索道:「将 kaiming 大大的 Resnet 扩展到 10 万层,把 kitti,COCO 数据库检测识别任务提升 20 ....
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【超详细讲解】深入理解 GBDT 二分类算法
我的个人微信公众号:Microstrong 微信公众号 ID:MicrostrongAI 目录: GBDT 分类算法简介 GBDT 二分类算法 2.1 逻辑回归的对数损失函数 2.2 GBDT 二分类原理 GBDT 二分类算法实例 手撕 GBDT 二分类算法 4.1 用 Python3 实现 GBD ....
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阿里定向广告新一代 Rank 技术
[图片] 分享嘉宾:周国睿 阿里 高级算法专家 编辑整理:崔媛媛 出品平台:DataFunTalk 导读: 本文的主题为新一代 Rank 技术,由来自阿里巴巴定向广告团队的周国睿老师分享,主要介绍当前团队在排序算法方面的新工作和新想法。 01 新一代 Rank 技术背景介绍 在分享之前先介绍下阿里巴 ....
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美团外卖实时数仓建设实践
[图片] 文章作者:朱良 美团外卖 技术专家 编辑整理:Comn 出品平台:DataFunTalk 导读: 本文主要介绍一种通用的实时数仓构建的方法与实践。实时数仓以端到端低延迟、SQL 标准化、快速响应变化、数据统一为目标。在实践中,我们总结的最佳实践是:一个通用的实时生产平台 + 一个通用交互式 ....
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响应式编程 Rxjava 书籍视频教程
响应式编程业界知秋大佬: 《Java 编程方法论响应式 之 Rxjava 篇》书籍配套视频,持续更新中。 2019 年视频配套书籍 <> 和 <> 将会出版 欢迎加入响应式编程交流 Q 群 523409180,一同学习响应式开发 视频内容会持续更新 BiliBili:[链接] ....
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1年前
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MMoE 算法在淘宝躺平推荐系统中的应用实践
淘宝躺平频道是手机淘宝内主推家居类商品的内容场景化导购平台(以下简称躺平)。频道中的内容主要以场景搭配为主,内容内挂载了多个商品锚点,点击商品锚点可以跳转到商品详情页。躺平强调算法大数据搭配及 D 端设计师理念,内容以多种形态迎合消费者的家居类需求。 [图片] 用户可以通过以下 3 种方式进入淘宝躺 ....
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微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用
[图片] 分享嘉宾:谭奔 微众银行 高级研究员 编辑整理:王少华 内容来源:微众·AI 出品平台:DataFunTalk 导读: 现如今推荐系统已经得到了广泛的应用,其性能通常是随着数据量的增加而提高。但现实中,数据往往分散在各个提供方手上,且随着数据监管政策趋严,以及数据隐私保护问题越来越受到重视 ....
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机器学习加持的 Airbnb 体验搜索排序实践
作者:Mihajlo Grbovic 编译:ronghuaiyang 导读: 我们是如何为一个全新的双边市场来迭代的构建机器学习的搜索平台的,我们是如何帮助其成长的。 [图片] Airbnb 体验是由专业房东精心设计和引导的活动,提供不一样的当地场景和文化品味。每一次体验都要经过编辑团队的质量审查, ....
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AIQ|【学界】吴恩达 Deep Learning Specialization 课程刷后感(附课程视频,字幕,全套 PPT,作业)
作者简介: @文雨之 本科东北大学自动化专业,然后直接攻博读的是系统工程专业。目前在东北大学系统工程专业读博士,在流程工业综合自动化国家重点实验室做流程工业里边调度问题和运行优化问题。博士刚开始主要接触了很多 Numerical optimization, Convex optimization,N ....
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腾讯 | 搜你所想,从 Query 意图识别到类目识别的演变
作者: jackhan 微信 AI 导 语 在如今搜索领域中,简单的关键词匹配已经无法胜任全量的 query,如果能够识别出 query 的意图,对于返回类型多样性,提升相关资源占比以及关联相关结果更加有效。所以 Query 的意图识别尤为重要,在一些垂直领域中,query 意图识别也演变为类目识别 ....
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广告算法在阿里文娱用户增长中的实践
导读: 从 2019 年开始,优酷使用 DSP 在今日头条、阿里妈妈等平台投放视频广告,实现用户的稳定增长。我们将用户增长领域与广告竞价领域结合,借鉴推荐领域的实践,基于特有的业务背景,开发落地了一系列算法。 在成本及预算可控的条件下,最终实现了数百万 DAU 的引流能力。本文主要介绍外投广告算法在 ....
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建了个机器学习与深度学习的微信群
学习群 前段时间自学机器学习,特别痛苦,找不到组织,只能硬坑书 找学习资料也只能从网上找,很慢。。。 后来呢,我就想着找个社区,加点群,这样有问题还能和大家讨论下。 所以就建了个微信群 0.0 而且群里还有人经常分享一些文章,可以增长自己的眼界。 所以呢,✧(≖ ◡ ≖✿)嘿嘿 想找组织的话可以来加 ....
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如何基于 Flink 生成在线机器学习的样本?
文章作者:曹富强@微博 内容来源:Flink 中文社区 导读: 在线机器学习与离线相比,在模型更新的时效性,模型的迭代周期,业务实验效果等方面有更好的表现。所以将机器学习从离线迁移到在线已经成为提升业务指标的一个有效的手段。在线机器学习中,样本是关键的一环。本文将给大家详细的介绍微博是如何用 Fli ....
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贝壳找房 | 基于内容热度的推荐
推荐系统本质上要拟合一个用户对内容满意度的函数[1],函数需要多个维度的特征包括:内容、用户等作为输入。个性化推荐建立在大量、有效的数据基础上。在建设初期,内容、用户的数据都还在积累,甚至对于数据的描述还是残缺不全[2]。在冷启动阶段,不妨把解决策略移到内容“热度”描述的算法上,使用'热度“算法对内 ....
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58 搜索列表页连接效率优化实践
[图片] 背景 58 作为国内最大的分类信息服务平台,涵盖了租房、二手房、二手车、招聘、本地服务以及二手物品等分类信息,连接了百万级的信息发布用户与亿级的信息获取用户。 目前,列表页模式仍是分类信息的主要展示方式,也是用户获取信息的主要途径。在该模式下,用户通过搜索(筛选条件或关键词)获取列表页,点 ....
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