Elasticsearch 基于 Lucene，隐藏其复杂性，并提供简单易用的 RESTFul API 接口、Java API 接口。所以理解 ES 的关键在于理解 Lucene 的基本原理。 [图片] Lucene 简介 Lucene 是一种高性能、可伸缩的信息搜索（IR）库，在 2000 年开源 ....

工作地点：杭州、西安 工作岗位：调度算法工程师、运营算法工程师（针对华为云官网的搜索推荐等运营算法工作） [图片] 简历投递：haoxuetong@huawei.com

添加客服微信：julyedufu77：回复 “ 7 ”，领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书！！ 1、基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 一、目标检测常见算法 object detection，就是在给定的图片 ....

学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域，用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率（CTR）预估为例，介绍常用的 CTR 预估模型，试图找出它们之间的关联和演化规律。 数据特点 在电商领域，CTR 预估模型的原始特征数据通常包括多个类别， ....

1. 背景 语言模型在自然语言处理具有重要的地位，它是一种基于概率统计的模型，主要的目标是描述字/词在句子中的概率。同时，语言模型是从大量的语料信息中训练出的模型，它“学习”到的词的概率是通用语义的信息，可以和很多实际应用相结合，尤其是在一些基于统计模型的领域，如语音识别，分词，情感分析以及机器翻译 ....

作者：石晓文 ，中国人民大学信息学院在读研究生， 个人公众号：小小挖掘机（ID:wAIsjwj） 引言 CTR 问题我们有两种角度去理解，一种是分类的角度，即将点击和未点击作为两种类别。另一种是回归的角度，将点击和未点击作为回归的值。不管是分类问题还是回归问题，一般在预估的时候都是得到一个[0,1] ....

[图片] 分享嘉宾：方宽 知乎 算法工程师 文章整理：艺饭饭 内容来源：DataFunTalk 出品平台：DataFun 导读： 随着用户规模和产品的发展， 知乎搜索面临着越来越大的 query 长尾化挑战，query 理解是提升搜索召回质量的关键。本次分享将介绍知乎搜索在 query term w ....

分享嘉宾：于茜 微博 高级算法工程师 编辑整理：王洪达 内容来源：Flink Forward 导读： 微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有 2.22 亿日活用户和 5.16 亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容，背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于 ....

之前几段工作经历都与搜索有关，现在也有业务在用搜索，对搜索引擎做一个原理性的分享，包括搜索的一系列核心数据结构和算法，尽量覆盖搜索引擎的核心原理，但不涉及数据挖掘、NLP 等。文章有点长，多多指点~~ 一、搜索引擎引题 搜索引擎是什么？ 这里有个概念需要提一下。信息检索 (Information R ....

[图片] 文章作者：季飞 蜻蜓 FM 推荐技术负责人 内容来源：作者授权 出品平台：DataFunTalk 导读： 如今的推荐系统在互联网中随处可见，无论是刷抖音、逛淘宝还是看新闻背后都有强大的推荐系统的支持。音频行业的内容如何分发？如何提高用户发现音频内容的效率？蜻蜓 FM 作为国内首家互联网音频 ....

李夏昕 [图片] Elasticsearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎，提供了海量数据实时检索和分析能力。滴滴从 2016 年 4 月开始组建团队，解决 Elasticsearch 在使用过程中遇到的性能问题。并且，随着业务体量的发展，滴滴构建了基于 Elasticsearch 的 ....

[图片] 分享嘉宾：黄国平 腾讯 AI Lab 高级研究员 编辑整理：赵文娇 内容来源：DataFun AI Talk《人机交互式机器翻译研究与应用》 出品社区：DataFun 这个题目看起来比较小众，希望大家听我的讲座没有白听，可以学到一些东西，就是 AI 技术落地过程中的一些问题，以及解决策略和 ....

爱奇艺技术产品团队 导语 在信息过载的时代中，如何把恰当的内容恰时地呈现给用户，并且让用户快速、准确地看到自己喜欢或需要的内容，对一个视频平台来说是一个非常重要且具挑战的事情。 因此，爱奇艺技术产品团队设计并实现了一套个性化海报生产与分发系统，本文将从整体框架、海报生产、海报分发、业务策略以及场景效 ....

添加微信：julyedufu77，回复 “ 7 ”，领取最新升级版《名企 AI 面试 100 题》电子书！！ 11、当参数量 >> 样本量时候， 神经网络是如何预防过拟合？ 正则化 2. Early Stopping 3. Dropout 4. 数据增强 过拟合即在训练误差很小，而泛化误 ....

作者：Mohamed Ali Habib 本文由 AI 公园授权转载。 编译：ronghuaiyang 介绍 既然你已经在阅读这篇文章了，那么你可能已经知道该领域的先驱之一 Andrew Ng 是谁，并且你可能对会对他关于如何建立机器学习职业生涯的建议感兴趣。 本博客总结了斯坦福大学 CS230 深 ....

转载自：王喆 在互联网永不停歇的增长需求的驱动下，CTR 预估模型（以下简称 CTR 模型）的发展也可谓一日千里，从 2010 年之前千篇一律的逻辑回归（Logistic Regression，LR），进化到因子分解机（Factorization Machine，FM）、梯度提升树（Gradient ....

文章作者：陈桂敏（Derek） 腾讯 导读：NLP，让人与机器的交互不再遥远；深度学习，让语言解析不再是智能系统的瓶颈。本文尝试回顾 NLP 发展的历史，解读 NLP 升级迭代过程中一些重要而有意思的模型，总结不同任务场景应用模型的思路，对 NLP 未来发展趋势发表自己的看法。笔者经验有限，如有不全 ....

[图片] 文章作者：Leoc 腾讯 编辑整理：zizhewang ( 汪子哲 ) 内容来源：腾讯技术工程 出品平台：DataFunTalk 导读： 模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型效果的原因产生更多的思考，这样的思考有助于模型和特征的 ....