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作者： [链接] “ 实验室小师弟新鲜出炉的面经，分别投递了腾讯(WXG)，美团，阿里(搜索推荐)，微软，头条和华为并取得 offer。分享给各位同学，祝大家求职面试顺利！收获满意的 offer” 腾讯 WXG， 开发 上来两道智力题： 25 匹马，5 条赛道，无计时工具，比出前三名最少多少场比赛 ....
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Embedding 在腾讯应用宝的推荐实践
作者：carloslin，腾讯 PCG 应用研究员 Embedding 技术目前在工业界以及学术界中应用非常广泛，关于 Embedding 的探索和应用从未停歇。Embedding 的训练方法主要分成 DNN 的端到端的方法以及序列学习的非端到端的方法，其中最经典的 word2vec 以及由此衍生出 ....- 1年前
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导包时的通配符 import java.util._ 类似 Java 的 import java.util.* Scala 类中成员变量初始化 class Foo{ //String类型的默认值为null 不适合局部变量 var s: String = _ } 类型通配符 Java 的泛型系统有一个 ....
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AIQ - 区块链 | AI+ 区块链深度解析，美国 VC 大咖：这是未来十年的趋势 | 33 页 PPT
安妮 夏乙 李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 还有什么新趋势能比人工智能和区块链更火吗？ 2016 年 AlphaGo 大杀四方以来，2017 区块链狂飙突进以来，这两大新技术就迅速集聚了资本、人才和舆论关注。 一般而言，AI 被当做生产力进行类比，区块链则被认为在变革生产 ....- 1年前
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请问深度学习里面生成式模型验证常用的一个数据集来源（有图）
请问有大佬知道图中的数据集哪里来的吗，论文里面写的是 6 synthetic bivariate benchmark distributions，但是没给数据集来源，搜索图片也搜不到，这个数据我看很多生成式模型的验证里面都有，请问是哪里的数据呀？ [图片] 不一定要完全一样，我看很多文献里面长得略有 ....- 1年前
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文字识别在高德地图数据生产中的演进
[图片] 导读： 丰富准确的地图数据大大提升了我们在使用高德地图出行的体验。相比于传统的地图数据采集和制作，高德地图大量采用了图像识别技术来进行数据的自动化生产，而其中场景文字识别技术占据了重要位置。商家招牌上的艺术字、LOGO 五花八门，文字背景复杂或被遮挡，拍摄的图像质量差，如此复杂的场景下，如 ....- 1年前
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用 Flink 取代 Spark Streaming，知乎实时数仓架构演进
[图片] “数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设，同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决 ....- 1年前
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58 同城 | 本地服务场景下的流量分发算法实践
[图片] 分享嘉宾：陈琳 58 同城 算法架构师 编辑整理：Duoli 出品平台：DataFunTalk 导读： 58 本地服务由数百个细分品类、多个创新业务和国际业务组成，如何构建智能化的流量分发体系是一项挑战，我们通过整合搜索和推荐场景构建了一套统一的流量分发系统，本次分享将主要介绍系统中的算法 ....- 1年前
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「回顾」AI 如何让广告投放进入“自动驾驶”？
[图片] 配套 PPT 下载，请识别底部二维码关注社区公众号，后台回复【1220】 _ _ 分享嘉宾：郑晓东** **360 技术经理 编辑整理：王杰 内容来源：DataFun AI Talk**《AI，让广告投放进入“自动驾驶”》** 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 _ ....- 1年前
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腾讯实时计算平台优化实践
[图片] 分享：杜立 腾讯高级工程师 整理：戴季国 校对：苗文婷 来源：Flink 中文社区 摘要： 本文由腾讯高级工程师杜立分享，主要介绍腾讯实时计算平台针对 Flink SQL 所做的优化，内容包括： Flink SQL 现状 窗口功能的扩展 回撤流的优化 未来的规划 01 背景及现状 1. 三 ....- 1年前
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美团配送交付时间轻量级预估实践
导读： 在本文中，我们介绍了交付时间预估迭代的三个版本，分别为基于地址结构的树模型、向量召回方案以及轻量级的 End-to-End 的深度学习网络。同时介绍了如何在性能和指标之间取舍，以及模型策略迭代的中间历程，希望能给从事相关工作的同学们有所启发和帮助。 1. 背景 可能很多同学都不知道，从打开美 ....- 1年前
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初探 GNN- 文本表示学习
原文出自 ： 丁香园大数据 NLP 两段式，可以大致认为 Deepwalk 就是「如何将带结构信息的数据喂给 word2vec」。我们知道 word2vec 的训练方式（原文采用 SkipGram）是通过中心词（target）预测窗口内的词（context），所以 Deepwalk 的采样过程可以看 ....- 1年前
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FTRL 公式推导
作者： 苏克 1900 写在前面： 本文主要参考 Online Learning 算法理论与实践，但该文和网上找到的资料都没有很好的给出关于模型参数 w 的解析解的推导过程，甚至原论文 http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-click-predi ....- 1年前
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本文涵盖了腾讯微信事业群模式识别中心，PCG 和 TEG 事业群，阿里达摩院，蚂蚁金服，百度研究院，京东研究院，头条 AI Lab，滴滴 AI Lab，微软亚洲研究院，微软工程院以及联想研究院等等多个公司 NLP 算法岗面试内容，其实面试内容都大差不差，从大的来说就包含四块内容，下面我也就这四块做一 ....
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原文： https://www.infoq.cn/article/PvhDVlcJuHzkDMv77mh7 背景 在阿里的业务中，有广泛的算法应用场景，也沉淀了相关的算法应用平台和工具：基础的算法引擎部分，有成熟的召回和打分预估引擎、在线实时特征服务；推荐算法应用领域，有算法实验平台 TPP（源于淘 ....
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YouTube 推荐系统改进之路
原文地址 http://wangke.me/2017/07/17/youtube-recommendation-system/ 作者： 王科 作为全球最大的视频网站，YouTube 的推荐系统如同 Netflix，Amazon 一样备受业内人士格外关注。本文对 YouTube 历年发表的推荐系统论文 ....- 1年前
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Spark 性能调优总结
使用正确的 transformations 操作 虽然开发者达到某一目标，可以通过不同的 transformations 操作，但是有时候不同的姿势，性能差异非常明显。优化姿势的总体目标是尽可能少的产生 shuffle， 和待被 shuffled data。因为 shffule 过程存在写盘和节点间 ....- 1年前
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【上】重读 Youtube 深度学习推荐系统论文，字字珠玑，惊为神文
转载自 知乎专栏 王喆的机器学习笔记 这周我们一起讨论一下 YouTube 的深度推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》，这是 2016 年的论文，按照今天的标准来看，已经没有什么新颖的地方，我也是两年前读过这篇文章之后就放下 ....- 1年前
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【深度语义匹配模型】实践篇：语义匹配在贝壳找房智能客服中的应用
贝壳找房【深度语义匹配模型】原理篇二：交互篇 贝壳找房【深度语义匹配模型 】原理篇一：表示型 深度语义匹配模型系列文章的终结篇，带大家走进贝壳找房智能客服的匹配。 一、背景 贝壳找房作为房产领域领先的服务平台，业务场景中包含大量自然语言处理的任务。经纪人与用户的交互过程会产生大量的文本语料，无所不能 ....- 1年前
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58 同城 | 多业务融合推荐策略实践与思考
[图片] 分享嘉宾：王炜 58 同城 架构师 编辑整理：陈佳琪、李元 内容来源：DataFunTalk 导读： 58 同城作为分类信息网站，服务覆盖多个领域，如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等，不同的业务有不同的特点，这使得多业务融合推荐成为一大挑战。如何准确挖掘用户的需求？如何平衡各业务之间的流量 ....- 1年前
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