以下文章来源于InfoQ ，作者郭文飞 摘要： 本文基于字节跳动推荐系统基础服务方向负责人郭文飞在 5 月 22 日 Apache Flink Meetup 分享的《Flink 在字节跳动推荐特征体系中的落地实践》整理 2021 年，字节跳动旗下产品总 MAU 已超过 19 亿。在以抖音、今日头条、 ....

1 前言 OPPO的大数据离线计算发展，经历了哪些阶段？在生产中遇到哪些经典的大数据问题？我们是怎么解决的，从中有哪些架构上的升级演进？未来的OPPO离线平台有哪些方向规划？今天会给大家一一揭秘。 2 OPPO大数据离线计算发展历史 2.1 大数据行业发展阶段 一家公司的技术发展，离不开整个行业的发 ....

本文介绍了Python中的Ydata-quality库如何应用于数据质量诊断，并给出数据实例进行详细的一步步解释。

在整个迁移过程，除了前期踩坑阶段，期间线上基本没出什么问题，十分平滑的将2000左右的任务迁移到了sparkSql，而且也没耗费过多人力，这说明整个迁移方案的设计和实施是比较成功的。

[图片] 分享嘉宾：正兴 度小满金融 算法高级专家 编辑整理：张春越 哈尔滨金融学院 出品平台：DataFunSummit 导读： 本文的主题是AI技术在征信解读中的应用，主要介绍我们针对金融征信数据以及面向信贷领域模型在技术上的优化实践。 01 背景 1. 征信数据介绍 [图片] 征信数据主要指的 ....

摘要： 随着推荐技术成熟以及信息流业务极速扩张，用户与内容的交互模式逐渐从“人找内容--搜索”往“内容找人--推荐”迁移，并且这种趋势仍在扩大它的外延边界，大有“万物皆可推荐”的架势。但搜索作为人与内容交互的一种重要方式，它的作用并没有削弱，用户在推荐场景的沉浸消费反而会激发出新的搜索需求。从本质上 ....

[图片] 分享嘉宾：温鸿 阿里巴巴 高级算法专家 编辑整理：孙彬 太原理工大学 出品平台：DataFunSummit 导读： 本文的主题为阿里飞猪推荐算法探索实践，首先会介绍电商背景下主流推荐技术的发展，例如基于全空间的CVR预估技术的发展历程等 ( ESMM / ESM^2 / HM^3 )；接着 ....

陈航@BIGO Flink 中文社区 摘要： 本文整理自 BIGO Staff Engineer 陈航在 Flink Forward Asia 2020 分享的议题《借助 Flink 与 Pulsar，BIGO 打造实时消息处理系统》。 一、关于 BIGO 借助于大数据和人工智能技术，BIGO 基于 ....

作者：任磊 佳昊 金刚等 美团技术团队 2021年5月，美团NLP中心开源了迄今规模最大的基于真实场景的中文属性级情感分析数据集ASAP，该数据集相关论文被自然语言处理顶会NAACL2021录用，同时该数据集加入中文开源数据计划千言，将与其他开源数据集一起推动中文信息处理技术的进步。 本文回顾了美团 ....

简介： 高德打车是高德地图首创的“聚合打车”模式，一键全网叫车，轻松全网比价，让用户打车更快、更省；推出“好的出租”计划，帮助传统巡游出租车数字化升级，帮助出租车司机增加收入。 [图片] 作者 | 亮言 来源 | 阿里技术公众号 一 业务简介 高德打车是高德地图首创的“聚合打车”模式，一键全网叫车， ....

[图片] 以下文章来源于ApacheDoris ，作者ApacheDoris 背景介绍 在传统数据仓库方面，通常以 T+1 离线批量计算为主，按照数仓建模方式，把要处理的业务按照主题域划分，构建各种数据模型，来满足公司经营分析，财务分析等各种公司管理层的数据需求。 然而，随着在线教育快速发展市场竞争 ....

2020年小红书数据分析笔试题 这里给大家介绍电商小红书数据分析岗位的笔试题。

 seo课程目录-记事本SEO网站排名优化实战高级技法指南（适合有一定基础的SEO）1、老域名的拟输标准以及新域名的对比（优势与劣势）2、网站标题与描述的正确写法（利用工具实战讲解）3、小站高指数单词排名（从0到1快速到百度或任何搜索引...

[图片] 作为算子开发教程的第一篇，我们首先简单介绍 Tensorflow 的架构以及的算子 (Operator) 在 Tensorflow 的计算图扮演的角色。在简单了解算子之后，我们将实践介绍如何从 Tensorflow 源码编译构建属于自己的 Tensorflow Python 包。 Tens ....

[图片]saying [图片] 1.AB测试几乎是系统改进的不二法则，算法做AB，开发做AB，产品做AB，运营更要做AB 2.召回有点像一个甩锅侠，我不管我给的准不准，我就管我把潜在的能投的都吃进来就行 3.其他环节想要提升，除了自身确实有改进，也要和精排相似。太超前的改进注定会被精排这个旧势力打压 ....

转自：知乎-水哥 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/396951216 说明：本文仅用于知识交流，如有侵权，联系删除 写在前面 1、把点击多的item曝光提升是推荐模型的基本能力，也是基本要求。后验不好的曝光提高也可能是好模型，后验好的曝光不提高，可以开除推荐模型了 2 ....

转自：知乎-水哥 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/396951216 说明：本文仅用于知识交流，如有侵权，联系删除 写在前面 召回区分主路和旁路，主路的作用是个性化+向上管理，而旁路的作用是查缺补漏，推荐系统的前几个操作可能就决定了整个系统的走向，在初期一定要三思而后 ....

[图片] 作者：易同学 引言：把基于mapreduce的离线hiveSQL任务迁移到sparkSQL，不但能大幅缩短任务运行时间，还能节省不少计算资源。最近我们也把组内2000左右的hivesql任务迁移到了sparkSQL，这里做个简单的记录和分享，本文偏重于具体条件下的方案选择。 迁移背景 SQ ....

转自：知乎-水哥 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/403773390 说明：本文仅用于知识交流，如有侵权，联系删除 saying 1.懂模型不只是要知道模型能干什么，更要知道它不能干什么 2.在从业一段时间后应该有一次“转职”，如果你相信模型无所不能，你应该走科研路线 ....

[图片] 分享嘉宾：朱彦樵 中国科学院自动化研究所 编辑整理：吴祺尧 加州大学圣地亚哥分校 出品平台：DataFunSummit 导读： 本文跟大家分享下图自监督学习中最近比较热门的研究方向：图对比学习，在近期的进展以及组内在此方向上最近的一些工作。主要内容包括：① 图对比学习的基础知识介绍与方法梳 ....