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35 岁技术人如何转型做管理?阿里高级算法专家公开 10 大思考
阿里妹导读:35 岁左右对工程师而言是个不同寻常的年龄段。技术人有可能面临人生中的转型:从纯技术岗转向管理岗。也将面临诸多新的挑战,关于组建团队、领导以及 KPI 设置等。本文将讲述阿里资深技术 leader 张荣从去年 1 月底接手 CRO 线 NLP 算法团队以来,在团队组建、能力建设、以及管理 ....
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AIQ - 干货 | 从零到一学习知识图谱的技术与应用
[图片] 作者 | 李文哲(人工智能、知识图谱领域专家) 来源 | 贪心科技 导读: 从一开始的 Google 搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对 ....
star2017
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1年前
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数据老是错误,不知道为什么
数据老是提示错误,这是为什么啊
star2017
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1年前
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4 月 22 日 -5 月 7 日腾讯 nlp 算法实习面试题
添加微信:julyedufu77,回复 “ 7 ”,领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书!! 本文目录: 问题 8:介绍下 bert 位置编码和 transformer 的区别,哪个好,为什么? 问题 9:sigmod 函数的缺点,为什么会产生梯度消失?不是以 0 为中心的话,为什么 ....
star2017
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1年前
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58 同城 | 多样性算法在 58 部落的实践和思考
[图片] 文章作者:刘发帅、周建斌 58 同城 内容来源:公众号“58 技术” 导读: 本文在明确“推荐系统个体多样性优化”主题后,由整体架构出发,清楚阐述了在召回层、规则层、多样性层的优化细节。在 MMR 和 DPP 算法部分既有原理也有实践,最后用图表方式展示出了效果对比,并且结合自身业务特点做 ....
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1年前
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【推荐实践】微博在线机器学习和深度学习实践
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深入剖析 ReentrantLock 公平锁与非公平锁源码实现
原文地址: https://blog.csdn.net/lsgqjh/article/details/63685058 ReentrantLock 是 JUC 包中重要的并发工具之一,支持中断和超时、还支持尝试机制获取锁, 并且是一种通过编程控制的可重入锁,尽可能减少死锁问题。本文以公平与非公平锁的 ....
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1年前
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机器学习 - 一文理解 GBDT 的原理 -20171001
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29765582 现在网上介绍 gbdt 算法的文章并不算少,但总体看下来,千篇一律的多,能直达精髓的少,有条理性的就更稀少了。我希望通过此篇文章,能抽丝剥茧般的向初学者介绍清楚这个算法的原理所在。如果仍不清楚可以在文后留言。 1、如何在不改 ....
star2017
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1年前
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FSICFR 或者 CFRM 算法训练后如何应用于实际的游戏中?
目前 Lair Dice (1dice vs 1 dice)的游戏, 使用 FSICFR 训练了一个策略概率分布的 Information Set. 发现不知道怎么应用到游戏之中了, 我碰到的问题如下: 选择相应的游戏回合的 next move 中的最大概率, 每次选择最大概率的 next move ....
star2017
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1年前
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【干货篇】bilibili:基于 Flink 的机器学习工作流平台在 B 站的应用
分享嘉宾: 张杨,B 站资深开发工程师 整理出品: AICUG 人工智能社区 https://img.6aiq.com/bilibili_flink.mp4 导读 : 整个机器学习的过程,从数据上报,到特征计算,到模型训练,再到线上部署,最终效果评估,整个流程非常冗长,在 b 站,多个团队都会搭建自 ....
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1年前
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AIQ - 语音识别 | 微软亚研自动语法纠错系统达到人类水平
因为 seq2seq 模型在语法纠错上存在缺陷,微软亚洲研究院的自然语言计算团队近日提出了流畅度提升学习和推断机制,用于改善 seq2seq 模型的语法纠错性能。实验表明,改进后的模型取得了当前最佳性能,并首次在两个基准上都达到了人类水平。 用于语法纠错(GEC)的序列到序列(seq2seq)模型( ....
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1年前
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【十大经典数据挖掘算法】PageRank
引言 PageRank 是 Sergey Brin 与 Larry Page 于 1998 年在 WWW7 会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题。在衡量一个网页的排名,直觉告诉我们: 当一个网页被更多网页所链接时,其排名会越靠前; 排名高的网页应具有更大的表决权,即当一个网页被排名高的网 ....
star2017
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1年前
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基于多视角学习和个性化注意力机制的新闻推荐
微软研究院 AI 头条 编者按:个性化新闻推荐是新闻行业必然的发展方向,在其实现过程中面临着三个关键问题,即分析用户兴趣、根据新闻内容建模和新闻排序。本文将这三个问题划归为新闻信息与用户兴趣的多样性问题,并由此出发,提出了基于多视角学习和个性化注意力机制的解决方案,相关论文发表在 IJCAI 201 ....
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1年前
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Flink 在有赞实时计算的实践
转载自: 有赞技术团队博客 一、前言 这篇主要由五个部分来组成: 首先是有赞的实时平台架构。 其次是在调研阶段我们为什么选择了 Flink。在这个部分,主要是 Flink 与 Spark 的 structured streaming 的一些对比和选择 Flink 的原因。 第三个就是比较重点的内容, ....
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1年前
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救火必备!问题排查与系统优化手册
[图片] 楚衡 阿里技术 阿里妹导读: 软件工程领域存在一个共识:维护代码所花费的时间要远多于写代码。而整个代码维护过程中,最惊心动魄与扣人心弦的部分,莫过于问题排查(Trouble-shooting)了。特别是那些需要 7x24 小时不间断维护在线业务的一线服务端程序员们,大大小小的问题排查线上救 ....
star2017
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1年前
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NLP 技术在微博 feed 流中的应用
分享嘉宾:董兴华 新浪微博 文章整理:凌铭 内容来源:DataFunTalk 导读: 新浪微博截止 2019.9 统计的数据,月活跃用户数为 4.97 亿,日活跃用户数为 2.16 亿,其中约 94% 为移动端用户,今天会和大家分享新浪微博在 feed 流中遇到的 NLP 问题和解决思路。主要包括: ....
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1年前
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如何增强推荐系统模型更新的实时性?
以下文章来源于王喆的机器学习笔记 ,作者王喆的机器学习笔记 推荐系统“模型”的实时性 与“特征”的实时性相比,推荐系统模型的实时性往往是从更全局的角度考虑问题。特征的实时性力图用更准确的特征描述一个人,从而让推荐系统给出更符合这个人的推荐结果。而模型的实时性则是希望更快的抓住全局层面的新的数据模式, ....
star2017
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1年前
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2143 亿!2018 年天猫“双 11”成交总额是这样预测的
基于机器学习方法对销售预测 刚刚过去的双十一,大家可能更关心的是双十一的折扣,什么商品打了什么折扣。但是对于天猫而言,他们可能更关心的是双十一当天的销售额是多少,因为知道销售额,他就能提前做一个准备,做到未雨绸缪。 2016 年我们这边有三组数据,第一组是在双十一的前十天,网上有一个专家预测,双十一 ....
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1年前
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请问 example oracle 和后面那个红框的分布是什么意思?
[图片] 请问 example Oracle 和后面那个红框的分布是什么意思?
star2017
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1年前
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阿里妈妈是如何做品牌风险管理的
作者:阿里妈妈风控团队 品牌风险管理是阿里妈妈风险管理中最核心的风险之一,一直备受商家和消费者关注。商家在没有品牌资质的情况下售卖假冒或山寨的品牌商品,会侵犯品牌商及消费者的权益。本文将主要介绍,阿里妈妈品牌风险识别体系是如何一步步炼成的。 ▐ 一、背景 1.1 阿里妈妈品牌风险简介 在阿里妈妈业务 ....
star2017
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