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【阅读时间】29 ~ 35 min | 11872 words 【内容简介】此文潜在面向群体是对区块链或比特币的运行原理完全不了解的人。所以会从用户需求的角度出发，一步一步发明区块链（或者说比特币，因为两者互相依存），在此之后的内容有关比特币与金融，ICO，竞争币等，可选择性阅读。 [链接] 因为贪 ....
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2021 年 6 月份，TPLINK22 提前批网络安全算法工程师面试题 3 道
1、TCP 和 UDP 的特点 TCP：面向连接 TCP 面向连接通信，所以握手过程会消耗资源，过程为可靠连接，不会丢失数据，适合大数据量交换 ；“面向连接”就是在正式通信前必须要与对方建立起连接。 TCP 协议能为应用程序提供可靠的通信连接，使一台计算机发出的字节流无差错地发往网络上的其他计算机， ....- 1年前
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大部分人在日常的工作当中，都或多或少的会参与项目，而项目要能顺利执行其实并不简单，如果又渉及多个单位合作，困难程度又大增。 对项目经理来说，从他们的工作日志片段可以看出每个人都有自己悲惨的故事，程度恐怕只有过之而无不及。那我们该如何做好项目管理呢？ 一、什么是项目管理 在日常工作中开发一个新产品，举 ....
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谈谈医疗健康领域的 Phrase Mining
丁香园大数据 NLP。发表日期： 2019-05-05 前言 短语挖掘（Phrase Mining）的目的在于从大量的文本语料中提取出高质量的短语，是 NLP 领域中基础任务之一。短语挖掘主要解决专业领域的专业词典不足的问题，减少人工整理成本，如图所示 Phrase Mining 在以下几个任务中非 ....- 1年前
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58 精准推送实践
转载自 58 架构师 公众号 时间： 2019-12-15 引言 在大数据和算法的时代到来后，内容分发已经不仅仅是简单的渠道随意推送，而是精准地识别用户爱好、精准地为用户推荐他所喜爱看的内容，然后将“精准”变得越来越专业，进而牢牢地抓住用户。 在产品运营的概念中，常见的精准推送给划分为以下两种： 1 ....- 1年前
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AutoML 在推荐系统中的应用
今天，推荐系统的模型和应用已经相当成熟，然而部署一套全新的推荐系统，甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然是非常耗时耗力的事情。 这是由于不同数据源的分布不尽相同，要达到满意的建模效果，每个建模的环节，包括数据处理、特征工程、模型的选择和超参数选择等都需要随之变动和优化。 以往这些工作都是建模 ....- 1年前
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一点做用户画像的人生经验：ID 强打通
本文转载自： https://www.cnblogs.com/en-heng 1.背景 在构建精准用户画像时，面临着这样一个问题：日志采集不能成功地收集用户的所有 ID，且每条业务线有各自定义的 UID 用来标识用户，从而造成了用户 ID 的零碎化。因此，为了做用户标签的整合，用户 ID 之间的强打 ....- 1年前
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今日头条在消息服务平台和容灾体系建设方面的实践与思考
作者 | 沈辉 本篇文章整理自今日头条的沈辉在 RocketMQ 开发者沙龙中的演讲，主要和大家分享一下，RocketMQ 在微服务架构下的实践和容灾体系建设。沈辉是今日头条的架构师，主要负责 RocketMQ 在头条的落地以及架构设计，参与消息系统的时间大概一年左右。 以下是本次分享的议题： 头条 ....- 1年前
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贝壳找房 | 面向 AI 技术的贝壳 OLAP 平台架构演进
肖赞@贝壳找房 本文根据贝壳找房资深工程师肖赞老师在 2020 年'面向 AI 技术的工程架构实践'大会上的演讲速记整理而成。 1 贝壳 OLAP 平台架的构演化历程 [图片] 如上图所示，贝壳 OLAP 平台架构的演化历程大致可以分成三个阶段： 第一个阶段是从 2015 年到 2016 年，Hiv ....- 1年前
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平安寿险 AI 团队 | 文本纠错技术探索和实践
平安寿险 AI 团队 全文框架概览 [图片] 一、背景与意义 中文纠错技术是实现中文语句自动检查、自动纠错的一项重要技术，其目的是提高语言正确性的同时减少人工校验成本。纠错模块作为自然语言处理最基础的模块，其重要程度不言而喻。 在日常生活中，我们经常会在微信、微博等社交工具或公众号文章中发现许多错别 ....- 1年前
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推荐系统遇上深度学习 (三)--DeepFM 模型理论和实践
原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-04-15 1、背景 特征组合的挑战 对于一个基于 CTR 预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的 CTR 产生影响。 之前介绍的 ....- 1年前
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推荐系统遇上深度学习 (六)--PNN 模型理论和实践
原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-04-29 1、原理 PNN，全称为 Product-based Neural Network，认为在 embedding 输入到 MLP 之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种 product layer 的思想， ....- 1年前
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原文地址：[[链接]] ([链接]) [2018-11-30 16:15] 虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世，但是有一些模块的内容却是不大变化的。其中就有 tf.saved_model 模块，主要用于模型的存储和恢复。为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容，在此做点 ....
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OPPO 在 A/B 实验分析平台的建设与实践
OPPO 互联网技术 A/B 实验是很多公司的标配，在 OPPO 也不例。它是提供科学的数据决策的方式，帮助深入分析用户行为，支持个性化策略，同时降低产品迭代风险，达到业务快速验证、快速迭代的效果。 但在 Galileo 实验分析平台建设完成前，公司 A/B 实验的平台能力处在发展初期，功能不完善， ....- 1年前
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基于 Lucene 实现万亿级多维检索与实时分析
录信数软 发布 [图片] 01 活动回顾 在活动开始后，郑其华首先介绍了自己以往的任职经历和项目经验，随后正式进入了主题分享。 本次的分享主要分为三个部分。第一部分郑其华阐述了目前大数据行业存在的技术痛点和数据的价值，郑其华以比特币“挖矿”这一行为举例，阐明了数据在当前时代的价值。同时也分析了当前大 ....- 1年前
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消息中间件—RocketMQ 消息存储（二）
http://www.6aiq.com/article/1563128272857 http://www.6aiq.com/article/1563128435731 http://www.6aiq.com/article/1563129642050 http://www.6aiq.com/arti ....- 1年前
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机器学习与数据科学决策树指南
还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树(Decision Tree)算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知 ....- 1年前
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优酷 DSP 广告投放系统架构实践
文章作者：鸿雁 阿里文娱 技术专家 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：阿里文娱技术 文章出品：DataFun 导读： 随着 RTB 网络在线展现广告交易模式的兴起，各大公司都纷纷搭建自己的 DSP ( Demand-Side Platform ) 广告投放系统进行获客。优酷在近几年也搭建 DSP ....- 1年前
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经验：一个秒杀系统的设计思考
前言 秒杀大家都不陌生。自 2011 年首次出现以来，无论是双十一购物还是 12306 抢票，秒杀场景已随处可见。简单来说，秒杀就是在同一时刻大量请求争抢购买同一商品并完成交易的过程。 从架构视角来看，秒杀系统本质是一个高性能、高一致、高可用的三高系统。而打造并维护一个超大流量的秒杀系统需要进行哪些 ....- 1年前
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程序员导航
