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蘑菇街增量学习番外篇三:deepFM 的动态正则实践
[图片] 作者:美丽联合集团 算法工程师 琦琦 , 公众号关注:诗品算法 本文经作者授权转载,转载请联系原作者 历史系列文章: 蘑菇街增量学习番外篇二:优化器设计理论篇(AdamW、AdaDeltaW、FTRL) 蘑菇街增量学习番外篇一:动态正则之 tensorflow 中 div 转 mod 设计 ....
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构造 IndexWriter 对象(五)
系列文章: https://www.6aiq.com/article/1586277643798 构造 IndexWriter 对象(三) 构造 IndexWriter 对象(二) 构造 IndexWriter 对象(一) 本文承接构造 IndexWriter 对象(四),继续介绍调用 Inde ....
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1年前
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精选机器学习面试题,斩获一线互联网公司机器学习岗 offer
添加客服微信:julyedufu77,回复' 7 ' ,获取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书! [图片] [图片] 添加客服微信:julyedufu77,回复' 7 ' ,获取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书!
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1年前
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5 种方法求解 TopK!面试不要再问我 Topk 了~
前言:本文将介绍随机选择,分治法,减治法的思想,以及 TopK 问题优化的来龙去脉,原理与细节,保证有收获。 面试中,TopK,是问得比较多的几个问题之一,到底有几种方法,这些方案里蕴含的优化思路究竟是怎么样的,今天和大家聊一聊。 _画外音:_除非校招,我在面试过程中从不问 TopK 这个问题,默认 ....
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1年前
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携程 | 响应速度与智能化如何平衡,携程酒店搜索系统实践
作者简介 mczhao,携程资深软件工程师,关注自然语言处理、搜索引擎和数据库内核开发。 概览 随着线上旅游业务的不断发展,携程酒店的数据量不断增加,用户对于搜索功能的要求也在不断提高。携程酒店搜索系统是一个基于 Lucene 开发的类似 Solar 的搜索引擎系统,本文将从四个部分描述对搜索引擎的 ....
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1年前
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贝壳找房 | 商业化算法中台架构实践
[图片] 分享嘉宾:彭克炼 贝壳 资深工程师 编辑整理:马瑶 出品平台:DataFunTalk 导读: 随着贝壳流量的日渐增长,贝壳商业化细分场景越来越丰富,公司对业务迭代和效果优化的效率有了更高的要求,贝壳商业化策略算法中台的架构也在不断的进行调整和升级。本文将围绕贝壳商业化策略算法中台的架构演进 ....
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1年前
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机器学习的可解释性:因果推理和稳定学习
分享嘉宾:况琨 浙江大学 助理教授 编辑整理:有感情的打字机、闫建飞 DataFunTalk 导读: 机器学习方法已经在许多领域取得了巨大的成功,但是其中大多数都缺乏可解释性和稳定性。其主要原因是目前机器学习方法是关联驱动的,且没有区分数据中的因果关联和虚假关联。 因果推理是用于解释分析的强大建模工 ....
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1年前
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有赞技术 | 通用规则平台的设计与应用
[图片] 作者:罗京 部门:增长中心 一、背景 当下,直播带货已经成为一种重要的消费场景。它重构了传统商场乃至电商的人货场关系,打造了一种即时的、沉浸式的消费体验。有赞做为一个商家 SaaS 服务公司,为商家提供了商品管理,售卖的全流程服务,其中就对接了许多直播带货的渠道,例如快手、陌陌、微博、虎牙 ....
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1年前
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构造 IndexWriter 对象(六)
系列文章: https://www.6aiq.com/article/1586279369002 构造 IndexWriter 对象(四) 构造 IndexWriter 对象(三) 构造 IndexWriter 对象(二) 构造 IndexWriter 对象(一) 本文承接构造 IndexWri ....
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1年前
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通俗解释协方差与相关系数
来自:AI 有道(微信号:redstonewill),作者:红色石头 什么是协方差(Covariance)? 协方差表示的是两个变量的总体的误差,这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差 ....
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1年前
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2021 年 4 月份 ,NLP 算法岗面试题总结
评论有奖:评论区回复 “ 1 ”,领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书!! 面试题 **问题 1:**怎么处理数据不平衡 **问题 2:**给你单链表的头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后的链表。 **问题 3:**连续子数组的最大乘积 **问题 4:**最大子数组 **问 ....
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1年前
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携程 | 机器学习模型在携程海外酒店推荐场景中的应用
作者简介 Louisa,携程算法工程师,热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。 发表于: 2020 年 8 月 13 日 导读 互联网企业的核心需求是“增长”,移动互联时代下的在线旅游业也不例外。随着大数据、云计算和人工智能等技术的不断进步,通过算法和模型来实现增长已成为核 ....
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1年前
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NLP.TM[28] | 浅谈 NLP 算法工程师的核心竞争力
机智的叉烧 目前尚属新人,看到的比较少,但是工作了接近一年,大概知道自己和大佬们的差距在何处,这些其实就是自己不足的地方。来一份自己目前比较高赞的总结: [链接] 下面部分内容可能不局限在 NLP 上,而是整个算法圈子工程师的竞争力体现,当然还有针对 NLP 本身的。 现状 现状先说说现状吧,从我 ....
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1年前
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腾讯云 Elasticsearch 集群多可用区容灾实现原理及最佳实践
导语: 为了进一步满足腾讯云 Elasticsearch 客户对服务稳定性、集群高可用性等容灾能力的要求。腾讯云 ES 产品提供了跨可用区部署的解决方案,本文将为大家介绍实现原理与实践案例。文章作者:吴荣,腾讯云 Elasticsearch 研发工程师。 引言 目前腾讯云 ES 集群可以支持双可用区 ....
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1年前
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如何提升「会议效率」
在阅读本文前,请读者统计一下,你近期参与及主持会议的时长,并计算出会议在你工作总时长中的比重。 会议本身并不产生价值,而执行会后达成的结论并成功拿到结果,则会创造价值。本文的目的不是帮读者消灭会议,而是希望通过探究会议的目的及合理的组织形式,试图把你从冗长低效的会议中解放出来,让会议的价值最大化。 ....
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1年前
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构造 IndexWriter 对象(七)
构造 IndexWriter 对象(五) 构造 IndexWriter 对象(四) 构造 IndexWriter 对象(三) 构造 IndexWriter 对象(二) 构造 IndexWriter 对象(一) 本文承接构造 IndexWriter 对象(六),继续介绍调用 IndexWriter ....
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1年前
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Google 首席决策师告诉你数据科学究竟是什么?
来自:CDA 数据分析师(微信号:cdacdacda),作者:Cassie Kozyrkov,编译:Mika 关于作者: Cassie Kozyrkov,Google 首席决策师。致力于统计学, 机器学习 /人工智能、数据、决策科学。,原文链接 数据科学是让数据变得有用的学科。 在本文中我将对数据科 ....
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1年前
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阿里妈妈搜索广告 CTR 模型的“瘦身”之路
石士、书浅 阿里妈妈技术 ▐ 前言 随着号称“地表最强”的千亿参数规模 GPT-3 模型在 NLP 领域横扫各大数据榜单,大力出奇迹的暴力美学似乎成为了大数据场景建模的不二法门。搜索、推荐和广告场景的 CTR 模型也不例外,同样动辄千亿参数规模、上 T 体积大小的 CTR 模型成为了同行争相追逐的建 ....
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1年前
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使用 Pytorch 实现 skip-gram 的 word2vec
链接地址: [链接] 大概 6 次 epochs 之后,可得到一下结果: 目标词 Top10 目标词 Top10 中国 中国 : 1.000 男人 男人 : 1.000 中国 美国 : 0.651 男人 女人 : 0.764 中国 日本 : 0.578 男人 女生 : 0.687 中国 国家 : 0 ....
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大规模图算法在京东广告的实践
[图片] 分享嘉宾:张泽华 京东 算法工程师 编辑整理:王文婧 出品平台:DataFunTalk 导读: 京东的 9N 算法框架已经被广泛应用于推荐广告、搜索广告、以及其他的站内外广告场景。本文将为大家介绍如何实现大规模的图算法在京东广告场景的落地实践,主要内容包括: 基础介绍 9N GRAPH 工 ....
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