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微信 "看一看" 内容理解与推荐
第一篇:微信「看一看」 推荐排序技术揭秘 第二篇:详文解读微信「看一看」多模型内容策略与召回 在微信 AI 背后,技术究竟如何让一切发生?我们将为你一一道来。今天我们将放送微信 AI 技术专题系列“微信看一看背后的技术架构详解” 的第三篇——《微信看一看内容理解》。 内容理解与推荐 相信对于不少人而 ....
star2017
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1年前
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高并发架构消息队列面试题解析
面试题 为什么使用消息队列? 消息队列有什么优点和缺点? Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景? 面试官心理分析 其实面试官主要是想看看: 第一,你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西? 不少候选人,说自己项目里用了 Redis、M ....
star2017
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1年前
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滴滴 | 数据仓库指标体系建设实践
[图片] 桔妹导读: 指标体系是什么?如何使用 OSM 模型和 AARRR 模型搭建指标体系?如何统一流程、规范化、工具化管理指标体系?本文会对建设的方法论结合滴滴数据指标体系建设实践进行解答分析。 1. 什么是指标体系 ▍1.1 指标体系定义 指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标,系统化的组织 ....
star2017
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1年前
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效果工具链之运营平台篇
来源: 贝壳智搜 在数据驱动、智能化浪潮中,工程和算法往往并行不悖。效果工具链贯穿了所有效果优化类业务,做到对优化流程的追踪、作业行为管控。作为效果优化系列的开篇文章,本篇旨在从工程角度介绍运营平台重塑作业流程的实施思路。除此篇之外,还包含算法迭代系统篇、搜索策略篇。 1.业务背景 随着业务规模现象 ....
star2017
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1年前
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58 同城 | 多目标推荐场景下的深度学习实践
分享嘉宾:罗景 58 同城 高级架构师 编辑整理:陈维美 出品平台:DataFunTalk 导读: 58 同城作为一个 UV 千万量级的 APP,覆盖了租房,招聘,二手房,二手车,本地生活,新房,新车等多个业务。在首页这个复杂的业务推荐场景下,我们面临着多业务融合挑战。如何利用从双通道到多通道到多场 ....
star2017
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1年前
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「回顾」强化学习在自然语言处理中的应用
[图片] 分享嘉宾:黄民烈** **清华大学计算机系副教授,博士生导师 编辑整理:邓力 内容来源:《Reinforcement Learning in Natural Language Processing》 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处。 本文首先介绍了强化学习的概念和相 ....
star2017
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1年前
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学习数据代码
希望大家能多多讨论一下数据代码的写作
star2017
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1年前
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推荐系统系列(一):FM 算法 理论与实践
背景 在推荐领域 CTR(click-through rate)预估任务中,最常用到的 baseline 模型就是 LR(Logistic Regression)。对数据进行特征工程,构造出大量单特征,编码之后送入模型。这种线性模型的优势在于,运算速度快可解释性强,在特征挖掘完备且训练数据充分的前提 ....
star2017
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1年前
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用户画像方法论与工程化解决方案
[图片] 文章作者:赵宏田 资深大数据技术专家 内容来源:《用户画像方法论与工程化解决方案》 导读: 在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经 ....
star2017
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1年前
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淘宝从几百到千万级并发的十四次架构演进之路!
原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000018626163 1. 概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则。 ....
star2017
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1年前
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第四范式 | 基于 Spark 的大规模推荐系统特征工程
[图片] 分享嘉宾:陈迪豪 第四范式 架构师 编辑整理:刘璐 出品平台:第四范式天枢、DataFunTalk 导读: 特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用,大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商,面向大规模特征工程问题开 ....
star2017
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1年前
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效果工具链之算法迭代篇
来源: 贝壳智搜 作为效果优化系列的第二篇,第一篇,本篇旨在从工程角度介绍算法迭代系统重塑模型迭代流程的实施思路。此系统作为效果工具链的其中一部分,主要功能使算法工程师不用离开算法迭代系统,即可完成数据处理、模型训练、模型评估到服务部署工作。 1.背景介绍 近些年来,人工智能已成为当今社会的热门话题 ....
star2017
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1年前
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BiLSTM 上的 CRF,用命名实体识别任务来解释 CRF(2)损失函数
英文原文 翻译地址 回顾 在前一节中,我们知道 CRF 层可以从训练数据集中学习一些约束,以确保最终预测的实体标签序列是有效的。 约束条件可以是: 句子中第一个单词的标签应该以“B-”或“O”开头,而不是“I-” “B-label1 I-label2 I-label3 I-…”,在这个模式中,lab ....
star2017
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1年前
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阿里文娱算法公开课 #04:算法工程师的核心技能 - 搜索推荐篇
star2017
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1年前
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如何做好项目管理,做好人人都是项目经理
大部分人在日常的工作当中,都或多或少的会参与项目,而项目要能顺利执行其实并不简单,如果又渉及多个单位合作,困难程度又大增。 对项目经理来说,从他们的工作日志片段可以看出每个人都有自己悲惨的故事,程度恐怕只有过之而无不及。那我们该如何做好项目管理呢? 今天 CORNERSTONE 就从以下几个方面来给 ....
star2017
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1年前
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Apache 顶级开源项目是怎样炼成的?国内开发者应该如何借鉴?
[图片] 作者 | Justin Mclean 出处 | 阿里巴巴中间件 近日,Apache 孵化器主席、Apache 基金会成员、Dubbo & RocketMQ 等开源项目的导师 Justin Mclean 来到阿里巴巴西溪园区,与众多开发者分享了如何打造一个 Apache 顶级项目,以 ....
star2017
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1年前
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【算法面经系列】头条 + 腾讯 算法工程师面经(NLP 实习)
来源: [链接] 写在前面 先说一下背景:本科双非,硕士 211,没论文,一段半年的大厂 NLP 实习,3 个 TOP5 NLP 比赛,1 个两位数的数据挖掘比赛。 字节跳动 1 面: 60 分钟 实习,难点,收获,怎么解决 XGBOOST ,LGB,GBDT 的区别 一阶优化器,二阶优化器 Att ....
star2017
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1年前
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如何实现一个搜索自动补全器?
葛霖霖 导语 | 自动补全功能对于使用移动设备的用户来说很友好,用户可以很方便的在难以键入的小屏幕上完成搜索,并能节省用户大量的时间。根据 Google 官方报告,自动补全功能可以减少大约 25% 的打字,累积起来预计每天可以节省 200 多年的打字时间。本文将介绍如何实现一个自动补全器,希望与大家 ....
star2017
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1年前
2215
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网易数据湖探索与实践
[图片] 分享嘉宾:范欣欣 网易 大数据技术专家 编辑整理:刘闰丰 出品平台:DataFunTalk 导读: 今天主要和大家交流的是网易在数据湖 Iceberg 的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发,介绍对数据湖 Iceberg 的探索以及实践之路。 主要内容包括: 数据仓库平台建 ....
star2017
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1年前
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AI 大师丨 Yoshua Bengio:纯粹与理想,深度学习的 30 年
转载自微软亚洲研究院 编者按:在人工智能领域,Yoshua Bengio 是一个无人不知的名字。他在上世纪末漫长的“AI 寒冬”里依然全身心地投入深度学习研究,为我们今天的深度学习浪潮奠定了基石。11 月 7 日,Yoshua Bengio 将作为演讲嘉宾,参加微软亚洲研究院举办的“二十一世纪的计算 ....
star2017
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1年前
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