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罗辑思维 CEO 脱不花:关于工作和成长,这是我的 121 条具体建议
“成大事者不纠结。一旦决定,全力以赴。” 1、关于面对批评 01. 没有人对被批评感到高兴。如果有,TA 撒谎。 02. 面对批评,得体的第一反应是“不急于解释,不反唇相讥”。 03. 每天,或者最长每周养成习惯,把自己存在的问题和造成的麻烦用最重的形容词想一遍,诚实的对待自己。当被批评时,会觉得一 ....
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菜鸟网络实时数仓 2.0 进阶之路
[图片] 分享嘉宾:张庭 菜鸟 数据工程师 文章整理:comn 出品平台:DataFunTalk 导读: 供应链物流场景下的业务复杂度高,业务链路长,节点多,实体多,实时数仓建设难度高。菜鸟跨境进口业务场景更是如此,更复杂的场景带来更复杂的实体数据模型,对接的业务系统多导致 ETL 流程特别复杂,还 ....
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1年前
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空间数据索引 RTree 完全解析及 Java 实现
作者:佳佳牛 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/MongChia1993/article/details/69941783 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 最近在看空间数据索引的一些算法,感觉这哥们写的非常棒,特地转载过来。 第一部分 空间数据的背 ....
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1年前
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推荐系统遇上深度学习 (七)--NFM 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:2018-05-05 1、引言 在 CTR 预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了 FM 模型来建模特征之间的交互关系。但是 FM 模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的 ....
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1年前
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list1 与 list2 求交集的方法总结!
原文地址: https://www.cnblogs.com/aspirant/p/10012840.html 一、有序集合求交集的方法有 a)二重 for 循环法,时间复杂度 O(n*n) b)拉链法,时间复杂度 O(n) c)水平分桶,多线程并行 d)bitmap,大大提高运算并行度,时间复杂度 ....
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1年前
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第四范式 | 推荐系统架构治理
[图片] 分享嘉宾:李瀚 第四范式 架构师 编辑整理:马瑶 出品平台:第四范式天枢、DataFunTalk 导读: 在数字化革命和 AI 赋能的大背景下,推荐场景逻辑越来越复杂,推荐细分场景越来越丰富,对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求。推荐系统业务和技术在传统架构支撑下自然堆砌,变得越来越臃 ....
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1年前
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Lucene 倒排索引缓冲池的细节
文章来源: https://github.com/zzboy/lucene/blob/master/lucene%E5%80%92%E6%8E%92%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%BC%93%E5%86%B2%E6%B1%A0%E7%9A%84%E7%BB%86%E8%8A%82.md ....
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1年前
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AIQ - AI | 32 篇论文、7 大事业群,这是腾讯在斯德哥尔摩的 AI 之夜
7 月,全球 AI 人才荟聚瑞典斯德哥尔摩,前来参加学界顶尖会议 ICML 和 IJCAI。在两个会议交接之际,腾讯在当地时间 14 日晚举办了 TAIC 大会,与三位特邀嘉宾、腾讯七大事业群代表探讨前沿 AI 研究与应用。 [图片] 据机器之心了解,今年腾讯共有 17 篇论文被 ICML 2018 ....
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1年前
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大话 Select、Poll、Epoll 机制
转载自: https://cloud.tencent.com/developer/article/1005481 作者: 黄日成 提到 select、poll、epoll 相信大家都耳熟能详了,三个都是 IO 多路复用的机制,可以监视多个描述符的读/写等事件,一旦某个描述符就绪(一般是读或者写事件发 ....
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1年前
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推荐系统遇上深度学习 (八)--AFM 模型理论和实践
原文地址: https://www.jianshu.com/p/83d3b2a1e55d 1、引言 在 CTR 预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了 FM 模型来建模特征之间的交互关系。但是 FM 模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交 ....
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1年前
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abtest 那些事儿(下)—数据跟踪和效果评估
作者: [图片] 沈国阳 上一篇文章,我们通过一个八卦了解了 abtest 在产品功能及策略迭代过程中的重要价值,并且介绍了 abtest 的一个简单框架,以及多层 abtest 框架里面,层与层之间关系的定义。本篇将讨论数据跟踪方法和效果评估方法相关的话题。本文部分内容结合过往工作中学习到的知识进 ....
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1年前
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使用 SQL 窗口函数进行增长数据分析
以下文章来源于大数据技术与数仓 ,作者西贝 本文会从一个商务分析案例入手,说明 SQL 窗口函数的使用方式。通过本文的 5 个需求分析,可以看出 SQL 窗口函数的功能十分强大,不仅能够使我们编写的 SQL 逻辑更加清晰,而且在某种程度上可以简化需求开发。 数据准备 本文主要分析只涉及一张订单表 o ....
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1年前
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用户画像之标签权重算法
作者:超人赵,人工智能爱好者社区专栏作者 知乎: https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 用户画像——标签聚类 如何构建用户画像—打用户行为标签 用户画像——数据质量管理 感谢大家长期以来对文章的关注,最近工作比较忙,好久没更新了。 ....
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1年前
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推荐系统遇上深度学习 (二)--FFM 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:2018-04-10 1、FFM 理论 在 CTR 预估中,经常会遇到 one-hot 类型的变量,one-hot 类型变量会导致严重的数据特征稀疏的情况,为了解决这一问题,在上一讲中,我们介绍了 FM 算法。这一讲我们介绍一种在 ....
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1年前
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AIQ - 深度 | 网易云音乐王诗沐:我们是如何四年时间做到 4 亿用户的
[图片] 作者:王诗沐(网易云音乐副总裁、网易美学负责人) 来源:混沌大学(ID:hundun-university) 对于一个产品经理来讲,最重要的不是抽象地去学习别人的方法论,而是通过自己的深度思考和用户洞察,不断总结和迭代自己的方法论,不断的形成闭环。 ——王诗沐 我毕业于浙江大学工业设计系, ....
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1年前
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推荐系统遇上深度学习 (十)--GBDT+LR 融合方案实战
写在前面的话 GBDT 和 LR 的融合在广告点击率预估中算是发展比较早的算法,为什么会在这里写这么一篇呢?本来想尝试写一下阿里的深度兴趣网络(Deep Interest Network),发现阿里之前还有一个算法 MLR,然后去查找相关的资料,里面提及了树模型也就是 GBDT+LR 方案的缺点,恰 ....
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1年前
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10 秒抓人眼球的“技术类简历”怎么写?
9 月,又到了大学生们投简历找工作的季节,最近收到了海量的简历,不少简历冗长拖沓,毫无重点,真为这些找工作的同学感到忧心。 一个面试官每天要处理很多的简历,一封简历,或许只有 10 秒的时间来抓住面试官或者 HR 的眼球,否则,去向就是“人才库”。 画外音:所以,长达 5 页的电子简历几乎是没有意义 ....
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1年前
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算法工程师之路—搜索召回策略篇
[图片] 作者: 洪九 来源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/97357462 1.召回策略 召回阶段通常是推荐、搜索、广告和 O2O 分单中的第一步,其输出作为后续阶段的输入。最终展示给用户的数据是这个集合的子集。召回太多,导致后续的精细化排序过程计算压力大,用户被“读 ....
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1年前
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「回顾」爱奇艺搜索排序模型迭代之路
分享嘉宾:陈英傑** 爱奇艺 研究员** 编辑整理:孙锴 内容来源:AI 先行者大会《爱奇艺搜索排序模型迭代之路》 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处。 一、摘要 本次分享内容为爱奇艺在做视频搜索时,遇到的真实案例和具体问题;以及面对这些问题的时候,我们的解决方案。这次分享的 p ....
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1年前
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国美 11·11:大促场景下的国美智能推荐系统演进之路
作者: 杨骥 时间: 2017 年 11 月 10 日 国美早期的推荐产品,90% 以上的场景是靠平台运营人员和工程师依靠业务知识进行手工配置,策略投放也是基于场景相关性的固定槽位展示,千人一面。近几年,伴随着业务的发展,尤其是实现线上线下打通后,国美互联网基于双线平台、商品和服务,利用互联网技术, ....
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