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干货 | Softmax 函数详解
[图片] 阅读原文 发表于: 2019-08-24 0. 引言 Softmax 函数几乎是深度学习中的标配了, 在人工神经网络中,几乎无处不可见 softmax 函数的身影。可以认为 softmax 是 arg max 操作的一种平滑近似。 我将 softmax 的用途总结为两种: 分类:给定一系列 ....
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我的 ElasticSearch 认证工程师之路
铭毅天下 1、引子 我是 2020 年 4 月 30 日通过的认证,应群主之邀,写一篇经验分享,也是给我的认证之路做一个小结。其实和很多群友想的不一样,我平常在工作中要写 DSL 的机会不多,和 ES 相关的,更多的是评估容量和成本,决定一个场景到底要不要用,要设计哪些功能。虽然平时零零碎碎地看了很 ....
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1年前
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租客的至暗时刻:昨天买不起房,今天租不起房
[图片] 作者:路口大爷 来源:JIC 投资观察(ID:JICTIMES) 房租正重蹈房价泡沫的覆辙 昨天还幻想海边别墅的年轻人,今天可能开始对房租绝望了。 过去一个月,全国热点城市的房租如脱缰野马。一线的房租同比涨了近 20%。一夜醒来,无产青年连一块立锥之地都悬了。 即便逃离了北上广深,成都、西 ....
star2017
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1年前
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百页机器学习书
我叫 Andriy Burkov。 我是来自加拿大的机器学习团队负责人。 我不会说中文,但我写了一本关于机器学习的书,我想和你分享。 我希望你会发现它很有用。 享受您的阅读,如果您发现任何错误,请告诉我。 [链接] [图片] 请享受!
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1年前
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测试机器学习降维之线性判别模型 (LDA)
原文地址: 谓之小一 公众号 [图片] 拍摄于无锡古镇 1.LDA 简介 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 是一种监督学习的降维方法,也就是说数据集的每个样本是有类别输出。和之前介绍的机器学习降维之主成分分析(PCA)方法不同,PCA 是不考虑样本类 ....
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1年前
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”大脑“爆发背后是 50 年互联网架构重大变革
[图片] 前言:面对即将到来的 2019 年,互联网诞生 50 年,将是诸多纪念活动中重要的一个,经过 50 年的发展,互联网究竟发生什么重要的变化,通过这篇文章试图进行一次总结,也作为提前向互联网 50 年的致敬。 作者:刘锋 计算机博士,《互联网进化论》作者 _ _ 21 世纪以来,眼花缭乱的前 ....
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1年前
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褚时健:发快财的时代过去了,年轻人要先做好这些事
[图片] 来源:综合整理自《褚时健传》、中青报褚时健访谈、及其演讲 以前有不少人在社会变动的时代,抓住机会一下发了大财,比如搞房地产。还有人靠亲戚、靠父母,现在财富很大,我也认识。但现在这样的时代已经过去了。即使是靠机遇、靠父母,我也认为他将来守不住。**年轻人现在不过二三十岁,人生历程还很长,要 ....
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1年前
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UC 信息流推荐模型在多目标和模型优化方面的进展
分享嘉宾:语露 阿里 高级算法工程师 编辑整理:Hoh Xil 内容来源:大鱼技术沙龙 出品社区:DataFun 导读: 短视频已经成为信息流行业的风口,成为拉动规模增长的主要驱动力。短视频天然具有信息能量高、用户粘性大、内容丰富等优点,也有视频帧内容难以分析提取、结构化的缺点。如何提高短视频的分发 ....
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1年前
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我们和腾讯 T16 级专家聊了聊:在 AI 领域深耕的那些年
给国家围棋队陪练的 AI“绝艺”、精通王者荣耀全英雄的策略协作型 AI“绝悟”、能歌善舞的 AI 虚拟人艾灵、在滨海大厦种番茄的 AI 智慧农业方案 iGrow、以及与钟南山院士团队合作预测新冠肺炎走向的 AI,这些都是腾讯 AI Lab 耳熟能详的一些工作。同样为人熟知的是实验室副主任、著名语音识 ....
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1年前
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来阿里 6 年,我是如何快速成长的?
“转眼 2020 已经快过去了一半,是时候来做一次年中总结了。阿里文娱高级技术专家箫逸总结了自己在阿里 6 年来的成长和收获,分享他在工作中的一些思维方法,以及对生活的一些感悟,希望对大家有所启发。 [图片] 图片来自 Pexels 观察自己的成长才能收获更大的成长 很长时间以来我基本都是基于天性或 ....
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1年前
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58 同城 | 58 同镇下沉市场中的推荐技术实践
[图片] 分享嘉宾:闫文昌 58 同城 算法架构师 编辑整理:GYH 出品平台:DataFunTalk、AI 启蒙者 导读: 58 同镇是 58 同城进军下沉市场最重要的战略性业务,58 同镇推荐系统面向下沉市场用户群,以 Feed 流方式提供基于地域分发的多品类信息融合推荐。本次分享重点聚焦 58 ....
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1年前
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中文分词技术及在 58 搜索的实践
文本、语言作为记录和传播信息的重要载体,对它高效的理解一直是人们关注的问题。自现代电子计算机出现后,计算机在很多事情上做得比人还好,计算机与语言处理的相遇就出现了自然语言处理(Natural Language Process, NLP)技术。NLP 通俗的理解就是利用计算机对文本进行分析、加工。 中 ....
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1年前
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NIPS 2018 丨解读微软亚洲研究院 10 篇入选论文
这几天,比国庆火车票还一票难求的 NIPS 2018 出最终结果了!作为机器学习领域的顶级会议,今年 NIPS 之火爆达到了惊人的程度,投稿数量上升至史无前例的 4856 篇,比去年增加了约 50%,接受率保持着与去年持平的 20.8%,共接受论文 1011 篇,其中 168 篇 Spotlight ....
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1年前
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深度学习在花椒直播中的应用—推荐系统冷启动算法
檀亚峰-智能工程 引言 推荐系统是依据用户的个人喜好尽可能推荐用户喜爱的物品(视频、新闻、商品、直播等),而用户的兴趣偏好则通过过往的行为数据体现出来。当没有历史记录可循时,就存在推荐冷启动问题。本文在接下来的篇幅首先讲述冷启动的相关概念,然后介绍一些业界常规的解决方法,最后会着重阐述花椒直播在解决 ....
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1年前
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AIQ | 十多年前的那些 IT 工程师都去哪里了?
[图片] 作者 | 刘建国 曾经的百度知道,和曾经的“老知道人”们的故事。 写在前面 也许是现在,也许是未来,总有那么一天,你会操心自己的职业发展。当你抬起头来,展望自己的职业道路的时候,也许这篇文章可以给你一些指引。 实际上,我一直希望能够帮技术人整理一个职业发展路径的图谱,让技术人在碰到职业选择 ....
star2017
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1年前
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58 同城推荐系统架构设计与实现
主题 58 同城推荐系统架构设计与实现 一、推荐系统架构介绍 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统,其主要分为三大子系统: 1)线下推荐子系统; 2)线上推荐子系统; 3)效果评估子系统; 后文将重点讨论以上三大子系统的设计与实现。 二、线下推荐子系统 线下推荐子系统又主要分为线下挖掘模 ....
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1年前
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基于 Flink 的严选实时数仓实践
[图片] 分享嘉宾:杨雄 网易严选 资深研发工程师 内容来源:DataFun Talk《基于 Flink 的严选实时数仓实践》 出品社区:DataFun [图片] 今天分享的内容主要分为四个部分,首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施 ....
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1年前
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计算广告中主要模块、策略及其场景(上篇)
Vency 不二 本文是我最近学习的一个总结,之前的文章多是和功能特别是广告主界面有关,而本篇文章则是和策略有关。在文章会讲述计算广告(主要是 DSP)中的主要模块、用到的策略及其场景。希望大家能和我一样,在了解广告业务的同时,还能对策略的设计有一定了解,总结出一些通用的方法。 本文分三个部分,功能 ....
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1年前
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前员工揭内幕:10 年了,为何谷歌还搞不定知识图谱?
Manish Rai Jain 2019 年 2 月 26 日 转载自: https://infoq.cn/article/CdYJLgPbEF-MqMIE9Cf7 [图片] 近日,前谷歌开发者、现 Dgraph 创始人 Manish Rai Jain 撰文揭秘了谷歌内部在知识图谱领域的探索和发展。 ....
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「行知」镶嵌在互联网技术上的明珠:漫谈深度学习时代点击率预估技术进展
[图片] 文章作者:朱小强****(阿里花名:怀人)****阿里妈妈深度学习算法平台负责人,兼任定向广告&信息流广告排序技术团队负责人 内容来源:高维稀疏数据领域的深度学习****@知乎专栏**** 出品社区:DataFun 注:欢迎投稿「行知」,投递方式见文末。 一、写在前面 关于标题所承 ....
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