[图片] 分享嘉宾：陈炜于 阅文集团 高级总监 编辑整理：李沛欣、马宇峰 出品平台：DataFunTalk **导读：**阅文作为国内最大的网络文学公司，我们在实践过程中，总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论，及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像，以及如何做用户画像，并结合在阅文场景下所面 ....

[图片] 分享嘉宾：李先刚 滴滴出行 文章整理：李淑娜 内容来源：DataFunTalk 出品平台：DataFun 导读： 随着 AI 科技的发展，智能语音交互技术正在被国内外巨头公司逐步落地和规模化应用。滴滴出行作为移动出行领域的一家领先的移动互联网企业，也正积极布局和利用智能语音交互相关技术，如 ....

SIGAI 特约作者 cnns . 阿姆斯特丹大学在读博士 研究方向：深度学习，计算机视觉 人群计数监控视频中的人群自动计数有着重要的社会意义和市场应用前景。充分利用兴趣区域的人数统计信息可以为一些人群密集的商场、车站、广场等公共场合的安全预警提供有效的指导。还可以带来经济效益，例如，提高服务质量、 ....

原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机（wAIsjwj） 原文发表时间：2018-11-05 之前在美团听过关于知识图谱和个性化推荐的一个讲座，接下来的几篇，我们将围绕讲座中提到的知识点，来介绍下知识图谱是如何同个性化推荐相结合的！本篇算是一个开篇吧，希望大家伙能够有一个基本的认识。 1、推荐系统的任 ....

众所周知，沟通在项目管理中很重要，但即便优秀如华为，在项目初期的时候，也吃过很多沟通不畅的亏。 [图片] 今天这篇文章就来解读一下，华为项目管理的有效沟通是怎么做的，以及在项目之余，华为日常工作中的高效沟通方法。希望对你有帮助~ 一、缺乏有效沟通对项目是灾难性的 在华为创立初期，曾一度出现工作结果和 ....

近年来深度学习在 CV、NLP 等非结构化领域展现出超强的统治力，突破最高水平的算法层出不穷。深度学习在结构化和非结构化领域表现出来的巨大反差已成为热门话题，自从以 XGBoost、LightGBM 为代表的高性能集成树模型训练框架的问世，深度学习在结构化领域就一直没有超越配角的地位。到目前为止，K ....

在执行 flush()的过程中，Lucene 会将内存中的索引信息生成索引文件，其生成的时机点如下图红色框标注： 图 1： [图片]   图一中的流程是 flush()阶段的其中一个流程点，完整的 flush()过程可以看系列文章文档提交之 flush，索引文件的生成 系列文章将会介绍图一中红框标注 ....

作者：朱小强（怀人） 0. 序曲 纵观这两年业界技术的演化趋势，几乎主流的团队都已经完成了深度学习为代表的技术升级，进入到算力吃紧、模型红利放缓的新瓶颈期。去年在《深度学习推荐系统》序言 一文中，我对工业级深度学习技术迈入新的 2.0 进阶阶段的特征做过一些探讨： 可以预见，在工业级深度学习 2.0 ....

CS 的陋室 搜索系统中的纠错问题 https://www.6aiq.com/article/1587873938042 为什么要做意图识别 意图识别算是 query 理解中比较上有的位置，对 query 进行意图识别，是指分析用户的核心搜索需求，例如是要找电影、找小说，还会想问百科知识，还有查快递 ....

炼丹笔记干货 作者：九羽 长尾物品（Tail Items）在推荐系统中是非常常见的，长尾的存在导致了样本的不均衡，对于热门头部物品（Head Items）的样本量多，模型学习这部分的效果越好，而长尾物品的样本量少，导致模型对该部分 Item 的理解不够充分，效果自然也就较差。 [图片] 那么，针对长 ....

[图片] 作者 | NaNNN 编辑 | 丛末 前言 众所周知，机器学习分类模型常用评价指标有 Accuracy, Precision, Recall 和 F1-score，而回归模型最常用指标有 MAE 和 RMSE。但是我们真正了解这些评价指标的意义吗？ 在具体场景（如不均衡多分类）中到底应该以 ....

前言 周末向往常一样睡了一上午，惆怅了一个中午，下午学了会习，梳理了下 Netty 的线程模型是如何体现 Reactor 模式的。继上一篇对一些通信底层 IO 的 C 函数学习，这一篇主要是总结 Java 里对底层 IO 不同层次的抽象，每一层都为了解决什么问题？为什么 Reator 模型使得现在 ....

[图片] Tech-Ku & DataFunLive 线上直播回顾： 北京时间 2 月 2 日(周日)晚 7 点，DataFun 联合阿里文娱技术，邀请来自阿里文娱的高级算法专家若仁，与大家分享了“阿里文娱搜索算法实践和思考——如何让用户找到想要的内容”。 本次分享以优酷为例介绍阿里文娱视频 ....

[图片] 阿里云云栖号 以下内容根据演讲视频以及 PPT 整理而成。 手淘推荐简介 手淘推荐的快速发展源于 2014 年阿里“All in 无线”战略的提出。在无线时代，手机屏幕变小，用户无法同时浏览多个视窗，交互变得困难，在这样的情况下，手淘借助个性化推荐来提升用户在无线端的浏览效率。经过近几年的 ....

2012 年至今，随着深度神经网络理论与计算设备的发展，卷积神经网络（CNN）得到了快速发展，并被大量应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。尤其是在图像分类、目标检测等主要的计算机视觉任务中，CNN 一直都是最主流的方法。 [图片] 图 1：端到端的学习 卷积神经网络的行与不行 卷积神经网络，虽然取 ....

引言 俗话说有多少米，就下多大锅。在特征体系构建上，我们已经准备了很多米了，并且在线性模型 FTRL 上拿到了一些甜头。下一阶段我们换了锅，对模型进行了升级，从线性模型转为 end-to-end 的深度模型，并进行了多个版本的迭代，包括 pure deep 模型（Pure Adaptive L2 M ....

2012 年创建的字节跳动，短短几年时间发展到估值接近千亿美元的互联网大鳄，拥有今日头条、抖音、西瓜视频等多个爆品 app，除了搭上了移动互联网的春风，其企业自身的核心竞争力也得到了极大的体现。因此，对其核心竞争力进行一定的分析，抓住对自身团队有益的核心逻辑，予以学习和实践就变得很有价值了。文本首先 ....

生成索引文件。tim、.tip、.doc、.pos、.pay 的流程图 图 1： [图片]   我们继续介绍流程点 生成索引文件.doc、.pos、.pay。 生成索引文件.doc、.pos、.pay 的流程图 图 2： [图片] 记录位置信息 position、payload、偏移信息 offse ....