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同义变换在百度搜索广告中的应用
分享嘉宾:连义江博士@百度 编辑整理:王成林 出品平台:DataFunTalk 导读: 关键词匹配位于整个搜索广告系统的上游,负责将 query 和 keyword 按照广告主要求的匹配模式连接起来。该问题面临着语义鸿沟,匹配模式判定和可扩展性方面的挑战。在本文,我们会就同义变换这个主题展开讨论,讲 ....
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PTMs:史上最全面总结 NLP 预训练模型
作者:JayLou 娄杰 [图片] 预训练模型(Pre-trained Models,PTMs) 的出现将 NLP 带入了一个全新时代。2020 年 3 月 18 日,邱锡鹏老师发表了关于 NLP 预训练模型的综述《Pre-trained Models for Natural Language Pr ....
star2017
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1年前
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优酷视频元素内容召回系统:多级多模态引擎探索
[图片] 分享嘉宾:崇懿 阿里文娱 技术专家 编辑整理:李沛欣 内容来源:阿里文娱技术 出品平台:DataFunTalk 导读: 多级多模态引擎是为推荐搜索定制的专业化的召回引擎。优酷视频搜索在基础的文本 Query 搜索系统的基础上,不断探索视频搜索的特色,在多模态输入、多级多模态索引、跨模态检索 ....
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命名实体识别 NER 论文综述(一)
作者: 龚俊民(昵称: 除夕) 学校: 新南威尔士大学 单位:Vivo AI LAB 算法实习生 方向: 自然语言处理和可解释学习 知乎: https://www.zhihu.com/people/gong-jun-min-74 亚里士多德在《形而上学》中认为,对于存在,最重要的问题,就是给世间万物 ....
star2017
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腾讯联合创始人张志东:发光的人要能拿得起,放得下
[图片] 作者:张志东 来源:清创孵化器(ID:qingchuang999) 腾讯联合创始人张志东在腾讯大学的演讲中提到,“如果企业遭遇艰难和路径分歧的时刻,有没有能发光的产品人能够挺身而出、给团队带来信念,非常关键。”那么什么样的人是能发光的人?就是“要能拿得起,放得下。”拿得起是指这个人有这样的 ....
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Netty 学习和进阶策略
[图片] 作者 | 李林锋 编辑 | 小智 《Netty 进阶之路》、《分布式服务框架原理与实践》作者李林锋手把手教你 Netty 框架如何学习和进阶。李林锋此后还将在 InfoQ 公众号上开设 Netty 专题持续出稿,感兴趣的同学可以持续关注。 背 景 Netty 框架的特点 Netty 的一个 ....
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干货! 推荐系统中的深度匹配模型
辛俊波 腾讯 | 高级研究员 推荐系统概述 1.1 推荐系统本质 推荐系统就是系统根据用户的属性 ( 如性别、年龄、学历、地域、职业 ),用户在系统里过去的行为 ( 例如浏览、点击、搜索、购买、收藏等 ),以及当前上下文环境 ( 如网络、手机设备、时间等 ),从而给用户推荐用户可能感兴趣的物品 ( ....
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1年前
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腾讯音乐:全民 K 歌推荐后台架构
分享嘉宾:davidwwang 腾讯音乐 | 基础开发组副组长 编辑整理:梁尔舒 出品平台:DataFunTalk 系列文章 :腾讯音乐:全民 K 歌内容挖掘与召回 腾讯音乐:全民 K 歌推荐系统架构及粗排设计 导读: 首先介绍一下我们业务背景,腾讯音乐集团,于 2018 年是从腾讯拆分独立上市,目 ....
star2017
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1年前
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可解释机器学习发展和常见方法!
来源:新智元,编辑:数据派 THU 本文介绍 IML 领域的历史,给出了最先进的可解释方法的概述,并讨论了遇到的挑战。 近年来,可解释机器学习(IML) 的相关研究蓬勃发展。尽管这个领域才刚刚起步,但是它在回归建模和基于规则的机器学习方面的相关工作却始于 20 世纪 60 年代。最近,arXiv 上 ....
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苏宁 11.11:一种基于神经网络的智能商品税分类系统
欧文祥 2018 年 11 月 12 日 话题:AI 语言 & 开发双十一 [图片] 1. 项目背景 1.1 业务问题描述 目前企业财务人员开取商品增值税发票时,票面上的商品需要与税务总局核定的税分类编码进行关联,按分类编码上注明的税率和征收率开具发票,使得税务机关可以统计、筛选、比对数据等 ....
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1年前
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深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法(上)
来源 Microstrong 扫描文末二维码关注作者 深度学习推荐系统中各类流行的 Embedding 方法(下) Embedding 方法概览: [图片] 1. Embedding 简介 Embedding,中文直译为“嵌入”,常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要 ....
star2017
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1年前
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构建可解释的推荐系统
原文来自: gongyouliu [大数据与人工智能] 推荐系统的目标是为用户推荐可能会感兴趣的标的物。通过算法推荐达到节省用户时间、提升用户满意度、为公司创造更多的商业价值的目的。 要想达到这个目的就需要让用户信任你的推荐系统,只有信任了,用户才会经常使用推荐系统。 那么我们怎样做到让用户信任呢? ....
star2017
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1年前
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Lucene 源码分析——FST
原文链接: https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/yasuocunchu/2019/0220/35.html FST(Finite State Transducer)算法的概念在这篇博客中并不涉及,网上有太多的资料啦,写的都非常的不错。这里推荐这位网友的介绍: ....
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1年前
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饿了么外卖推荐算法中有哪些机制与手段?
转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文由 DataFun 社区根据饿了么研发总监马尧老师在 2018AI 先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。 [图片] 提到市场机制和调控手段,大家可能会想起某些中央机构,而在流量的分发方面,我们的角色是类似的,搜索 ....
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1年前
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大数据凉了?No,流式计算浪潮才刚刚开始!
大数据凉了?No,流式计算浪潮才刚刚开始! 原创: AI 前线小组 译 AI 前线 1 周前 [图片] 策划编辑 | Natalie 翻译 |巴真 编辑 |Debra **AI 前线导读:**本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹,行文轻松活泼,内容通俗易懂,是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃 ....
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1年前
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AIQ | 面试经验·机器学习、深度学习、算法工程师(校招)
咦~又是校招季了、下大雨闲的无聊、就写一下去年(2016)校招的经验吧、本人是硕士、而且是北京的、所以视野有限、仅供参考哈! 时间节点 6 月-->8、9 月,内推、提前批:此时竞争小、可以拜托师兄师姐们帮内推、要把握住这次机会啊!(ps:去年我第一次参加校招、认识不足、就错过了很多机会... ....
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1年前
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字节跳动 Flink 单点恢复功能实践
字节跳动技术团队 背景 在字节跳动的实时计算场景中,我们有很多任务(数量 2k+)会直接服务于线上,其输出时延和稳定性会直接影响线上产品的用户体验,这类任务通常具有如下特点: 流量大,并发高(最大的任务并行度超过 1w) 拓扑类似于多流 Join,将各个数据源做整合输出给下游,不依赖 Checkpo ....
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1年前
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一个关于项目管理者与程序猿之间的笑话
在网上看见有一个笑话是这样的: 程序员写出自认为没有 Bug 的代码。 软件测试,发现了 20 个 Bug。 程序员修改了 10 个 Bug,并告诉测试组另外 10 个不是 Bug。 测试组发现其中 5 个改动根本无法工作,同时又发现了 15 个新 Bug。 重复 3 次步骤 3 和步骤 4。 鉴于 ....
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1年前
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医疗搜索中的 query 词权重算法探索
来源: 丁香园大数据 前言 计算 query 词权重(术语权重,也称作 Term Necessity,Query Term Weight)是 IR 研究中的一个基本问题,属于 Query 解析的一部分。熟悉倒排索引的同学都知道,文档通常以词的粒度建立索引。所以对于词的解析,在 Query 解析中属于 ....
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细粒度实体分类论文综述:(二)
作者: 龚俊民(昵称: 除夕) 学校: 新南威尔士大学 单位:Vivo AI LAB 算法实习生 方向: 自然语言处理和可解释学习 知乎: https://www.zhihu.com/people/gong-jun-min-74 前言:把分类粒度变细是亚里士多德在《形而上学》中的“给世间万物的存在基 ....
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