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美团本地生活场景的短视频分析
[图片] 分享嘉宾:马彬 博士 美团 技术专家 编辑整理:刘小辉 出品平台:DataFunTalk、AI 启蒙者 导读: 在硬件、软件技术发展的助推下,我们正进入一个视频爆发的时代,无论从用户还是内容维度,视频数据都蕴含着非常大的信息量,在视频数据的分析中 AI 算法大有可为,无论是视频的创作、审核 ....
star2017
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1年前
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一文了解阿里一站式图计算平台 GraphScope
[图片] 导读: 随着大数据的爆发,图数据的应用规模不断增长,现有的图计算系统仍然存在一定的局限。阿里巴巴拥有全球最大的商品知识图谱,在丰富的图场景和真实应用的驱动下,阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发并开源了全球首个一站式超大规模分布式图计算平台 GraphScope,并入选中国科学技术协会“科创中 ....
star2017
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1年前
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AIQ - 区块链 | 浅谈区块链技术与阿里云的探索实践
[图片] 作者 | 余珊 本文根据 QCon 北京 2018 站上的演讲整理而成,原题《区块链 Hyperledger Fabric 的落地挑战与阿里云探索经验分享》。 ** [图片] 这是今天的主题大纲,我们开始先会回顾一下区块链的概念技术和业务,我们会探讨一下区块链在企业场景落地的一些关键考虑的 ....
star2017
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1年前
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推荐引擎中规则以及策略
转载自 杉枫 公众号 推荐系统是一个快速演进发展中系统,从最开始通过策略调整来提升点击率、UV 等指标,演进到通过算法来提升推荐效果,当下推荐系统更多关注于算法,通过算法优化迭代带来推荐效果提升,效果提升以后我们也应该关注效果是怎么带来提升的。 [图片] 规则策略早些时候是我们推荐系统构建一个主要方 ....
star2017
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1年前
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如果这篇文章说不清 epoll 的本质,那就过来掐死我吧!
作者:罗培羽 从事服务端开发,少不了要接触网络编程。epoll 作为 Linux 下高性能网络服务器的必备技术至关重要,nginx、Redis、skynet 和大部分游戏服务器都使用到这一多路复用技术。 文/罗培羽 因为 epoll 的重要性,不少游戏公司(如某某九九)在招聘服务端同学时,可能会问及 ....
star2017
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1年前
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干货 | 中文分词技术详解
作者:李 rumor 虽然现在大家都用字粒度的 BERT 隐式地进行词法分析,但分词依旧是很多系统中重要的一环,BERT 之前的经典浅层模型大都以词向量作为输入。今天就再把分词拿出来聊聊,如果有一天大家做了面试官,不妨把这些细节拿出来问一哈。 [图片] NLP 的底层任务由易到难大致可以分为词法分析 ....
star2017
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1年前
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【一. 概述 -2】什么样的产品推荐效果明显
▌2.1 数据层面 ▏2.1.1「稀疏性」:稳定的流量与稳定的交互比例(pv/uv) 稳定的 「流量」 与稳定的 「交互」「比例」 保证了数据的 「稠密性」 ,单用户和单商品有 「足够的数据」 可以完成机器学习,并且保证一定的 「置信度」 。当有 「新用户(新商品)」 加入系统时,由于系统中缺乏用户 ....
star2017
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1年前
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流批一体生产应用!Bigo 实时计算平台建设实践
来源: Flink 中文社区 摘要: 本文由 Bigo 计算平台负责人徐帅分享,主要介绍 Bigo 实时计算平台建设实践的介绍。内容包括: Bigo 实时计算平台的发展历程 特色与改进 业务场景 效率提升 总结展望 一、Bigo 实时计算平台的发展历程 今天主要跟大家分享 Bigo 实时计算平台的建 ....
star2017
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1年前
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AIQ - 百度深度学习图像识别决赛代码分享 (OCR)
大赛官网:http://meizu.baiducloud.top/ps/web/index.html 初赛内容:从图片中识别四则运算式,算式可能包含数字 0~9、运算符 +-*、括号()。并且,算式的长度固定为 5 或 7,包含三个数字,两个运算符,0 或 1 对括号。下面是几个样例: [图片] ( ....
star2017
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1年前
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这是我读过写得最好的【秒杀系统架构】分析与实战!
1 秒杀业务分析 1. 正常电子商务流程 (1)查询商品; (2)创建订单; (3)扣减库存; (4)更新订单; (5)付款; (6)卖家发货; 2. 秒杀业务的特性 (1)低廉价格; (2)大幅推广; (3)瞬时售空; (4)一般是定时上架; (5)时间短、瞬时并发量高; 2 秒杀技术挑战 假设某 ....
star2017
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1年前
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完全解析:使用 Faiss 进行海量特征的相似度匹配
背景 我们不妨想象下面的几个例子: 输入一张商品的图片,从商品库中匹配出相似的商品,这是以图搜图的一个例子; 输入一小段音乐,从音乐库中匹配出对应的音乐出,这是 MIR 的一个例子; 输入一张人脸,从人脸底库中匹配出对应的人,这是 1:N 人脸识别的一个例子; 像这样的例子还有很多,事实上,以神经网 ....
star2017
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1年前
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干货 | 你想知道的 ABTest 实验知识全在这里了
作者介绍: @花花 曾任职于美团、腾讯、今日头条担任数据分析师。 操盘过上百亿的资源评估,与大家一起成长学习。 01 前言 A/B 实验的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的结论,并确信该结论可推广到全部流量。目前已广泛用于推荐算法、产品交互设计、 ....
star2017
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1年前
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网易云音乐数仓治理之数据任务重构实践
作者简介:冷面,网易云音乐资深数据开发工程师,长期从事大数据开发,数仓建设、模型设计、数据治理、数据应用和服务等工作。目前主要负责云音乐离线数仓建设、会员业务线上数据服务、离线/实时 ABTEST 系统开发。 导读: 云音乐数仓在经历了前期混沌摸索,中期建设完善,如今已逐步形成了一套适合自己的数仓体 ....
star2017
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1年前
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拯救 996 的配方
[链接] 引言 随着越来越多的公司加入 996 的阵营,企业面临的经营压力越来越大,员工不得不为此付出更多的努力。在社会的大环境下,企业不努力燃烧激情,将失去生存的立锥之地;员工不努力释放自我,将会被企业淘汰;正所谓皮之不存毛将焉附。这样的场景,非企业所愿,非员工所望,却是趋势如此,与其做无谓的抗议 ....
star2017
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1年前
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3 人半年打造语音识别引擎——58 同城语音识别自研之路
导读:大多数人会认为研发语音识别技术是一条艰难的道路,投入会巨大,道路会很漫长。我们于 2019 年 11 月组建了 3 人团队自主研发语音识别技术,包括 2 名算法工程师和 1 名后端工程师,历经半年,自研语音识别引擎效果超过第三方采购厂商,成功打造了 58 语音识别引擎。本文将分享我们自研语音识 ....
star2017
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1年前
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推荐技术随谈
文章作者:翦浩 脉脉 编辑整理:蒋权 内容来源:DataFun AI Talk 大家好,今天想和大家讨论下相关推荐技术通用的特点及在实践中的改进点,这也是我们团队在研发实践中一些经验总结。 首先,推荐解决主要问题是给用户在没有行为的新闻上预测一个偏好概率,然后通过概率值由高到低排序推荐给用户。如图简 ....
star2017
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1年前
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网易云音乐基于 Flink + Kafka 的实时数仓建设实践
简介: 本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享,主要从以下四个部分将为大家介绍 Flink + Kafka 在网易云音乐的应用实战: 背景、Flink + Kafka 平台化设计、Kafka 在实时数仓中的应用、问题 & 改进。 简介:本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享, ....
star2017
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1年前
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2021 年 6 月份:vivo 推荐算法工程师一面 · 5 道题 | 福利
问题 1:介绍下什么是 Word2vec 在介绍 Word2Vec 之前需要先理解 Word Embedding,它是将无法直接计算的、非结构化的单词转化为可计算的、结构化的数据-向量; [图片] 那么什么是 Word2Vec 呢? Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一。他 ....
star2017
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1年前
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机器学习模型线上线下效果一致性杂谈
作者:杨辉之,新浪微博推荐广告算法工程师,个人知乎专栏(推荐机器学习模型&架构随笔)欢迎交流讨论 前言 在实际工作(炼丹)过程中,总会遇到线下指标相对 base 有提升,但一到线上就发现收益丢了,是换种配方继续“炼丹”还是“改换门庭”拿着相同的配方继续“炼丹”?本文结合笔者曾经也踩过的各种坑 ....
star2017
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1年前
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两万字深度介绍分布式系统原理,一文入魂
作者:慕容千语 链接:https://www.jianshu.com/p/06136a5d49e8 1 概念 1.1 模型 节点 在具体的工程项目中,一个节点往往是一个操作系统上的进程。在本文的模型中,认为节点是一个完整的、不可分的整体,如果某个程序进程实际上由若干相对独立部分构成,则在模型中可以将 ....
star2017
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