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马云：如果事情都准备好了再做，那我就不会成功了
创业者就是要在一切都未就绪的时候去做事。如果什么事情都准备好了，马云就不会成功了。 对创业者来说，如果钱能解决问题，那么银行能做成任何事。所以，真正的创业者，首先要有理想，团队、客户、钱就在那里，关键在于你是否能坚持理想，保持努力，赋能他人。 最近，马云在南非著名学府金山大学发表演讲，2000 多名 ....- 1年前
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滴滴数据驱动利器之 AB/Test 实践
[图片] 桔妹导读：在各大互联网公司都提倡数据驱动的今天，AB 实验是我们进行决策分析的一个重要利器。一次实验过程会包含多个环节，今天主要给大家分享滴滴实验平台在分组环节推出的一种提升分组均匀性的新方法。本文首先会介绍一下滴滴 AB 实验的相关情况，以及在实验分组环节中遇到的问题。然后介绍目前在实验 ....- 1年前
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对 Reformer 的深入解读
[图片] 作者：Madison May 编译：ronghuaiyang 导读 Reformer 之前已经提过几次，这次带大家更加深入的了解一下这个方法的思想及背后的动机。 自从最初的'Attention is All You Need'论文在 NLP 社区掀起了 Transformer 热潮，似乎我 ....- 1年前
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一位 49 岁的程序员、持续创业者教会我的宝贵经验
[图片] 作者：陶建辉 文字编辑：Eva；视频编辑：杨大明 上周四，49 岁程序员，涛思数据创始人，持续创业者陶建辉做客直播间，分享了他的创业故事，以及“如何选择创业方向”、“如何组建团队”等创业者最关心的话题！本篇文章对直播内容进行了简单整理，想查看详情可点击下方回放视频。 建议在 WiFi 环境 ....- 1年前
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丁香园 | 搜索中的 Query 扩展技术（二）
搜索中的 Query 扩展技术 丁香园大数据 NLP 一、前言 这一期我们继续来聊 Query 扩展的问题，在上一期我们梳理了目前 Query 扩展技术可以大致分为相关性建模和翻译模型建模两种思路。 （传送门：搜索中的 Query 扩展技术) 在介绍现有 Paper 工作的同时，结合我们自身场景，如 ....- 1年前
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推荐系统遇上深度学习 (二十七)-- 知识图谱与推荐系统结合之 RippleNet 模型原理及实现
原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-15 知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式： [图片] 依次训练的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有：Ripple Networ ....- 1年前
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究竟什么是图数据库，它有哪些应用场景？
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库 应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库。比如： 社交领域：F ....- 1年前
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转载自 追梦程序员 公众号 前面介绍了机器学习中最简单的线性回归模型，机器学习第一篇——线性模型。今天，我们就来看看传说中的逻辑回归（logistic regression）。 大家首先想一想，如果我们想要用已求得的线性模型来完成对样本的二分类，一个最简单的做法如下。 这样虽然可以完成对数据样本的分 ....
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深度学习在阿里 B2B 电商推荐系统中的实践
[图片] 分享嘉宾：卡本 阿里 高级算法专家 文章整理：刘金鑫 内容来源：DataFunTalk 出品平台：DataFun 导读： 推荐导购场景在电商中是重要的满足用户'逛'和'买'的场景，本次分享我们聚焦深度学习在阿里 B2B 电商 ( 1688 ) 推荐系统中的应用，其中包括商品推荐中召回 ( ....- 1年前
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感知机 +SVM+LR
整理人：张辽，厦门大学信科院 计算机技术专业 weChat: zhangliaobet [图片] 主要内容 1. 补充 1.1 最小二乘法的概率解释 2. 支持向量机 2.1 模型与策略 2.2 硬间隔最大化 2.2.1 函数间隔与几何间隔 2.2.2 间隔最大化原理 2.2.3 线性可分 SVM ....- 1年前
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阿里 | 我看技术人的成长路径
儒枭 阿里巴巴中间件 [图片] 为什么要成长 成长是为了在职场升值，提升职场竞争力！ 衡量标准：你成长的速度要匹配甚至超越业务发展的速度。 当你成长速度超越业务发展速度的时候，组织才会把更重要的职责交给你，如果你成长的速度跟不上业务发展的速度，可能会面临被调整。 成长的维度 [图片] 阿里的技术人绝 ....- 1年前
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丁香园 | 图表示学习 实践与思考
丁香园大数据 NLP 引言 结合了表示学习和深度学习的图模型已经成为近些年人气最高的研究方向之一，然而令其服务于应用场景并不简单，即便线上业务能产生大量数据，如何根据数据构建符合需求的图结构依然是强业务相关，难以总结通用经验的问题。在这方面，医疗信息行业有先天优势，首先从医学文献资料中就可以获取可靠 ....- 1年前
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推荐系统遇上深度学习 (二十八)-- 知识图谱与推荐系统结合之 MKR 模型原理及实现
原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-19 知识图谱特征学习在推荐系统中的应用步骤大致有以下三种方式： [图片] 依次训练的方法主要有：Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有：Ripple Networ ....- 1年前
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[图片]投递链接：https://job.toutiao.com/s/EyFXxy JD 说明： 数据挖掘工程师 — 游戏 深圳 职位描述 负责头条、抖音、西瓜视频等字节跳动核心产品的游戏数据体系建设工作，构建合理的数据体系，支撑业务快速发展； 深入理解游戏业务，运用数据挖掘、机器学习、深度学习等技 ....
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决策树是一类常见的机器学习方法，利用决策树来进行决策的过程很像人类在面临决策问题时的一种思考模式。举个生活中的例子，假如我们要判断一个没剖开的西瓜是不是好瓜，有经验的瓜农可能会首先看看西瓜的颜色，再看看西瓜的根蒂形状，如果还没得出结论，可能还会敲打西瓜，听听是什么声音。上述过程用决策树表示如下。 那 ....
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写在博士旅程之前——前大疆创新技术总监杨硕
近日，大疆创新的 YY 硕（杨硕）在知乎上发表了一篇文章引起了大家极大的关注。此文介绍了作者本人去卡内基梅隆大学机器人学院攻读机械工程和机器人学的博士学位之前的心路历程。经授权，机器之心对此文进行了转载。 在完成 RoboMaster 2018 总决赛和参与 Mavic 2 发布会后，我离开了在大疆 ....- 1年前
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谁也不必告别北京
这是一个最无话可说的命题，一场注定面对无数次迟钝、沉默、词不达意、从头再来的写作。你让我辩白事件，观点，正反面，是非题，可以；让我诉说一座山，一场雨，一个人，一段往事，好啊。可写下北京？谁能写下北京？ 奔向也好，离别也好，幻想也好，看清也好，你侬我侬也好，斩断情丝也好，每一个想记住北京的过客，只言片 ....- 1年前
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分享嘉宾：闰辰 阿里文娱 高级算法专家 编辑整理：韩佳 导读： 大家都知道视频作为 4G 以及 5G 时代最便捷的信息载体。它在给用户带来极大便利的同时也会给搜索带来了更大的挑战。视频不论从制作、存储、计算还是分发，都比文字模态的信息要困难很多。今天分享会从四个方面给大家进行介绍： 阿里文娱搜索业务 ....
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推荐系统遇上深度学习 (二十九)-- 协同记忆网络理论及实践
协同过滤(collaborative filtering)是推荐系统中经典的一类方法。协同过滤中比较经典的解法有基于邻域方法、矩阵分解等，这些方法都有各自的优点和缺点，本文介绍的方法-**协同记忆网络(Collaborative Memory Network，简称 CMN)**融合了不同协同过滤方法 ....- 1年前
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投递链接：[链接] 数据挖掘工程师 — 游戏 深圳研发社招 职位描述 负责头条、抖音、西瓜视频等字节跳动核心产品的游戏数据体系建设工作，构建合理的数据体系，支撑业务快速发展； 深入理解游戏业务，运用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术，提升对游戏内容与用户需求的理解和应用水平； 深入探索业务数据、理解 ....
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