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毒鸡汤
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推荐系统系列(一):FM 算法 理论与实践
背景 在推荐领域 CTR(click-through rate)预估任务中,最常用到的 baseline 模型就是 LR(Logistic Regression)。对数据进行特征工程,构造出大量单特征,编码之后送入模型。这种线性模型的优势在于,运算速度快可解释性强,在特征挖掘完备且训练数据充分的前提 ....
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1年前
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用户画像方法论与工程化解决方案
[图片] 文章作者:赵宏田 资深大数据技术专家 内容来源:《用户画像方法论与工程化解决方案》 导读: 在互联网步入大数据时代后,用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化在于,用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据,这是企业经 ....
star2017
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1年前
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淘宝从几百到千万级并发的十四次架构演进之路!
原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000018626163 1. 概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则。 ....
star2017
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1年前
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第四范式 | 基于 Spark 的大规模推荐系统特征工程
[图片] 分享嘉宾:陈迪豪 第四范式 架构师 编辑整理:刘璐 出品平台:第四范式天枢、DataFunTalk 导读: 特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用,大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商,面向大规模特征工程问题开 ....
star2017
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1年前
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效果工具链之算法迭代篇
来源: 贝壳智搜 作为效果优化系列的第二篇,第一篇,本篇旨在从工程角度介绍算法迭代系统重塑模型迭代流程的实施思路。此系统作为效果工具链的其中一部分,主要功能使算法工程师不用离开算法迭代系统,即可完成数据处理、模型训练、模型评估到服务部署工作。 1.背景介绍 近些年来,人工智能已成为当今社会的热门话题 ....
star2017
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1年前
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BiLSTM 上的 CRF,用命名实体识别任务来解释 CRF(2)损失函数
英文原文 翻译地址 回顾 在前一节中,我们知道 CRF 层可以从训练数据集中学习一些约束,以确保最终预测的实体标签序列是有效的。 约束条件可以是: 句子中第一个单词的标签应该以“B-”或“O”开头,而不是“I-” “B-label1 I-label2 I-label3 I-…”,在这个模式中,lab ....
star2017
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1年前
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阿里文娱算法公开课 #04:算法工程师的核心技能 - 搜索推荐篇
star2017
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1年前
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如何做好项目管理,做好人人都是项目经理
大部分人在日常的工作当中,都或多或少的会参与项目,而项目要能顺利执行其实并不简单,如果又渉及多个单位合作,困难程度又大增。 对项目经理来说,从他们的工作日志片段可以看出每个人都有自己悲惨的故事,程度恐怕只有过之而无不及。那我们该如何做好项目管理呢? 今天 CORNERSTONE 就从以下几个方面来给 ....
star2017
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1年前
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Apache 顶级开源项目是怎样炼成的?国内开发者应该如何借鉴?
[图片] 作者 | Justin Mclean 出处 | 阿里巴巴中间件 近日,Apache 孵化器主席、Apache 基金会成员、Dubbo & RocketMQ 等开源项目的导师 Justin Mclean 来到阿里巴巴西溪园区,与众多开发者分享了如何打造一个 Apache 顶级项目,以 ....
star2017
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1年前
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【算法面经系列】头条 + 腾讯 算法工程师面经(NLP 实习)
来源: [链接] 写在前面 先说一下背景:本科双非,硕士 211,没论文,一段半年的大厂 NLP 实习,3 个 TOP5 NLP 比赛,1 个两位数的数据挖掘比赛。 字节跳动 1 面: 60 分钟 实习,难点,收获,怎么解决 XGBOOST ,LGB,GBDT 的区别 一阶优化器,二阶优化器 Att ....
star2017
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1年前
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如何实现一个搜索自动补全器?
葛霖霖 导语 | 自动补全功能对于使用移动设备的用户来说很友好,用户可以很方便的在难以键入的小屏幕上完成搜索,并能节省用户大量的时间。根据 Google 官方报告,自动补全功能可以减少大约 25% 的打字,累积起来预计每天可以节省 200 多年的打字时间。本文将介绍如何实现一个自动补全器,希望与大家 ....
star2017
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1年前
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网易数据湖探索与实践
[图片] 分享嘉宾:范欣欣 网易 大数据技术专家 编辑整理:刘闰丰 出品平台:DataFunTalk 导读: 今天主要和大家交流的是网易在数据湖 Iceberg 的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发,介绍对数据湖 Iceberg 的探索以及实践之路。 主要内容包括: 数据仓库平台建 ....
star2017
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1年前
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AI 大师丨 Yoshua Bengio:纯粹与理想,深度学习的 30 年
转载自微软亚洲研究院 编者按:在人工智能领域,Yoshua Bengio 是一个无人不知的名字。他在上世纪末漫长的“AI 寒冬”里依然全身心地投入深度学习研究,为我们今天的深度学习浪潮奠定了基石。11 月 7 日,Yoshua Bengio 将作为演讲嘉宾,参加微软亚洲研究院举办的“二十一世纪的计算 ....
star2017
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1年前
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京东电商搜索中的语义检索与商品排序
[图片] 文章作者:王松林、唐国瑜 京东算法工程师 编辑整理:Hoh 内容来源:作者授权 出品平台:DataFunTalk 导读: 本文将介绍京东搜索场景中的两块技术,语义检索与商品排序。在业界检索算法基础上,我们提出一系列更适用于电商场景的检索排序算法,在业务上取得了显著收益。其中的多篇论文已被 ....
star2017
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1年前
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知识图谱辅助的个性化推荐系统
分享嘉宾:王鸿伟 斯坦福大学 博士后 编辑整理:秋林津渡 内容来源:将门线上直播 188 期 出品平台:将门、DataFun 导读: 互联网产业蓬勃发展的今天,个性化推荐系统是所有面向用户的互联网平台的关键技术。**知识图谱作为一种新的知识载体,为推荐系统提供了额外的辅助信息来源,并有助于提升推荐结 ....
star2017
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1年前
11630
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AIQ | 吴恩达课程从未失望,斯坦福 CS230 深度学习课程全套资料放出(附下载)
吴恩达老师斯坦福 CS230 深度学习课程资源进行开放了,大家都知道吴恩达老师最出名的是他在 coursera 的机器学习课程,可以说让很多刚开始接触 ml 的小白入门该领域。 我个人本身也是在大二下学期由于学校一个创新项目的需求,学习吴恩达老师网易云课堂的机器学习课程,也记得 ML 从那个时候真正 ....
star2017
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1年前
8842
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【算法面经系列】百度、寒武纪、科大讯飞、追一科技、腾讯、作业帮算法面经
个人情况 双非本科,985 研究生,研究方向自然语言处理,比较渣,大概从 19 年 6 月份开始准备秋招,大部分压在了提前批,七月份疯狂投简历,投了大概有二十几家,收到面试的有五六家。其中作业帮收到意向 offer;百度确定已有 offer,国庆节左右谈薪资;京东已收到录用函,职位软开。 百度 算法 ....
star2017
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1年前
1353
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网易大数据用户画像实践
[图片] 分享嘉宾:张长江 网易 大数据技术专家 编辑整理:黄乐平 出品平台:DataFunTalk 导读: 网易大数据生态数量级巨大,且产品线丰富,覆盖用户娱乐、电商、教育等领域,并且 APP 活跃度高,积累了多维度的用户行为数据。通过集团数据资产构建全域用户画像,旨在服务于域内众多业务场景,同时 ....
star2017
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1年前
2348
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如何维持搜索系统的迭代和运转?
文章作者:杨楠楠 等 内容来源:《数据产品经理:实战进阶》 导读: 以搜索为代表的策略产品经理,日常工作中一样会面临非常多的业务需求和 badcase,有目标地满足需求和解决问题是容易的,但往往会面临另一个问题:当没有人提出具体需求时,怎样挖掘新的需求,推动搜索系统正常的迭代和运转? 回答这个问题的 ....
star2017
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1年前
2627
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美团深度学习系统的工程实践
转载自 美团点评技术团队 背景 深度学习作为 AI 时代的核心技术,已经被应用于众多场景。在系统设计层面,由于它具有计算密集的特性,所以与传统的机器学习算法在工程实践过程中存在诸多的不同。本文将介绍美团平台在应用深度学习技术的过程中,相关系统设计的一些经验。 本文将首先列举部分深度学习算法所需的计算 ....
star2017
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1年前
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