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CTR 预估在动态样式建模和特征表达学习方面的进展
[图片] 分享嘉宾:秀武 阿里 高级算法专家 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:大鱼技术沙龙 出品平台:DataFun 导读: 富媒体时代,广告的样式需要千人千面,广告产品形态呈现多样式、多物料组合形态,对 CTR 预估提出了巨大的挑战;针对这个问题,我们提出了一种动态样式组合优选加 DSA 模型 ....
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网易云音乐数据服务之路
大数据平台 网易有数 数据服务作为统一数据中台建设的最上层,能够将数据仓库数据以服务化、接口化的方式提供给数据使用方,屏蔽底层数据存储、计算的诸多细节,简化和加强数据的使用;同时避免烟囱式建设、加强数据 API 的开发和交付效率,提升数据利用率。云音乐数据团队与网易有数进行了数据服务平台共建,并基于 ....
star2017
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1年前
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腾讯 | 大幅降低存储成本,Elasticsearch 可搜索快照是如何办到的?
作者: 腾讯 高斌龙 导语 | Elasticsearch 7.10 版本最近发布,该版本有一个重磅特性:Searchable snapshots (可搜索快照功能),可以大幅度地降低存储成本。那么 Searchable snapshots 的使用方式和实现效果是怎样的呢,下面就让我们来一探究竟吧! ....
star2017
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1年前
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金融资管领域知识图谱的构建和应用
. 分享嘉宾:李渔 熵简科技 联合创始人 编辑整理:唐汝佳 出品平台:DataFunTalk 导读: 本次分享的主题是金融资管领域知识图谱的构建和应用,主要介绍如何运用大数据、AI 这些技术手段,来帮助金融资管客户构建一套面向金融资管领域的知识图谱系统。主要内容包括: 金融资管行业为什么需要知识图谱 ....
star2017
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1年前
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性能优化:关于缓存的一些思考
[图片] 烛衡 阿里云开发者 利用缓存做性能优化的案例非常多,从基础的操作系统到数据库、分布式缓存、本地缓存等。它们表现形式各异,却有着共同的朴素的本质:弥补 CPU 的高算力和 IO 的慢读写之间巨大的鸿沟。 和架构选型类似,每引入一个组件,都会导致复杂度的上升。以缓存为例,它带来性能提升的同时, ....
star2017
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1年前
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AIQ | 诺奖得主点评:人工智能其实就是统计学,用了一个很华丽的辞藻
前言 人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻,其实就是统计学。好多的公式都非常老,但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。”。 8 月 11 日,2011 年诺贝尔经济学奖获得者 Thomas J. Sargent 在由厚益控股和《财经》杂志联合主办主题为“共享全球智慧 引领未来科 ....
star2017
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i 技术会 | 爱奇艺效果广告探索与实践
爱奇艺技术产品团队 今天分享的主要内容分为以下四块内容:爱奇艺效果广告产品介绍,主要是介绍爱奇艺效果广告的主要资源位以及对应的售卖形式;二是效果广告排序算法实践介绍,这里主要介绍在排序算法过程中使用的精排模型和粗排模型;三是效果广告业务策略实践,该模块主要介绍针对新广告的冷启动策略以及针对于出价实行 ....
star2017
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1年前
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关键短语抽取及使用 BERT-CRF 的技术实践
AI 算法团队 zacbai 平安寿险 PAI 一、 全文框架概览 [图片] 一、关键短语抽取简介 关键短语抽取 (keyphrase extraction),指从文章中提取典型的、有代表性的短语,期望能够表达文章的关键内容。 关键短语抽取对于文章理解、搜索、分类、聚类都很重要。而高质量的关键短语抽 ....
star2017
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1年前
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深度学习精选面试题:涵盖深度学习所有考点(15-30)
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5 月 24 日 -5 月 27 日,好未来算法实习岗面试题 8 道
文末彩蛋:七月在线干货组最新升级的《名企 AI 面试 100 题》免费送! [图片]
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深度学习大厂面试题汇总(31 - 40)
文末彩蛋:七月在线干货组最新升级的《名企 AI 面试 100 题》免费送! 31、什么是 RNN? RNNs 的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如,你要预测句 ....
star2017
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1年前
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阿里云 | 深入理解领域驱动设计中的聚合
[图片] 作者 | 嵩华 阿里云云栖号 聚合模式是 DDD 的模式结构中较为难于理解的一个,也是 DDD 学习曲线中的一个关键障碍。合理地设计聚合,能清晰地表述业务一致性,也更容易带来清晰的实现,设计不合理的聚合,甚至在设计中没有聚合的概念,则相反。 聚合的概念并不复杂。本文希望能回到聚合的本质,对 ....
star2017
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1年前
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程序员精进之路:性能调优利器 -- 火焰图
作者:厉辉,腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文主要分享火焰图使用技巧,介绍 systemtap 的原理机制,如何使用火焰图快速定位性能问题原因,同时加深对 systemtap 的理解。 让我们回想一下,曾经作为编程新手的我们是如何调优程序的?通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙,稍微有些经验 ....
star2017
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1年前
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阿里 | 全链路压测体系建设方案的思考与实践
[图片] 作者 | 周博 文章来源 | 阿里巴巴中间件团队 在阿里淘宝 双 11 的过程中,长期以来都是在生产环节做全链路压测的,通过实践我们发现在生产环境中做压测,实际上会和一个 IT 组织的结构、成熟度、流程等紧密相关,所以我们把全链路压测从简单的制作范围内脱离出来,变成整个业务连续性的方案。 ....
star2017
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1年前
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【杉枫】科技与人文
书籍是人类文明进步的阶梯。对于学习来说,要系统全面学习一个新的领域知识,书籍是必不可少,特别是那些经典书籍,作者本身花费大量时间精力,力求对读者产生价值以及启发,并且经典书籍通过时间洗礼,历久弥新。是我们成长必不可少养分,本身也能带给我们很多体验以及感悟。 [图片] 《人月神话》软件工程“圣经”,值 ....
star2017
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1年前
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阿里妈妈应用系统大规模异步交互治理方案
翰学 阿里妈妈技术 阿里妈妈广告应用团队在平台化支撑业务发展的思路下,启动了对应用系统架构、研发模式、组织阵型各个维度的改革和升级,以期通过打造全新的“广告业务平台”来提升应用系统的工程建设能力、沉淀广告业务资产、建设专业的人才梯队、赋能营销业务的创新发展。 其中,业务中心化是推进应用平台化建设最重 ....
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1年前
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Google 重叠实验框架:更多,更好,更快地实验
Introduction Google 是一个数据驱动型公司,这意味着所有对用户的改动的发布,都要决策者以相应的经验数据作为依据。这些数据大部分是由在线流量上的实验产生的。在 Web 的语境下,一个实验是由一股流量(比如,用户的请求)和在这股流量上进行的相对对比实验的修改组成的。修改包括用户可见的修 ....
star2017
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1年前
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《美团机器学习实践》—— 思维导图
分享一份对于书籍《美团机器学习实践》的思维导图总结。 第一章 问题建模 [图片] 第二章 特征工程 [图片] 第三章 常用模型 [图片] 第四章 模型融合 [图片] 第五章 用户画像 [图片] 第六章 POI 实体链接 [图片] 第七章 评论挖掘 [图片] 第八章 O2O 场景下的查询理解和用户引导 ....
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1年前
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「回顾」机器学习在反欺诈中应用
[图片] 分享嘉宾:**陈德建 **新浪金融 高级模型算法研究员 整理编辑:侯美娟 内容来源:DataFun AI Talk《机器学习在反欺诈中应用》 出品社区:DataFun 当前机器学习在金融行业已经运用非常广泛,尤其在金融业的信贷领域。在实践中,欺诈与信贷业务强相关,所以,反欺诈变成机器学习在 ....
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Flink 流量控制与反压机制完全总结
来源: Flink 前言 笔者最近回顾自己对 Flink 技术栈细节的理解,发现对 Flink 的网络栈、流控与反压这一套机制存在比较大的盲区。虽然平时多次处理过作业反压的问题,但是不完全理解背后的实现显然说不过去。于是专门写一篇总结,站在大佬们的肩膀上彻底搞清楚 Flink 是怎么做流控与处理反压 ....
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