美团点评技术团队 稿 引言 美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，我们给广大消费者提供买菜、优选、闪购、外卖、到店餐饮、酒店旅游、休闲娱乐等各类商品和服务。首页搜索是美团 App 上十分重要的模块，每天服务于数千万用户。随着美团零售商品类业务的不断发展，美团搜索在商品类业务上的相关技术也在不断迭 ....

2021年主题为“数字焕颜 科技有型”的IDC中国数字化转型年度盛典日前在上海圆满举办。本次盛会旨在帮助政府和企业掌握数字化转型路径，了解数字化转型技术趋势，借鉴行业数字化转型最佳实践，并获取专业的数字化转型的咨询与建议。九章云极DataCanvas技术副总裁于建岗博士受邀出席大会，并在 “未来智能 ....

问题1：先序遍历（要求递归和迭代两种方式） 方法一：递归 树本身就有递归的特性，因此递归方法最简单，这里直接放上代码，需要说明的是，中序遍历，前序遍历和后序遍历可采用相同的代码模板完成实现。 [图片]时间复杂度：O(n)，n 为树的节点个数 空间复杂度：O(h)，h 为树的高度 文末免费送电子书：七 ....

最近我读到了一本名叫《人工智能的三次浪潮（Three Waves of AI）》的书，作者是 DARPA 信息创新办公室主管 John Launchbury，他从一个更长远和宽广的视角，将人工智能的历史与未来划分为了三个阶段。

陈启伟、葛均锋 淘系技术 导读： 天下武功，无坚不摧，唯快不破。近些年，深度学习如玄铁重剑在推荐系统中无坚不摧，给搜索/推荐/广告等业务场景带来巨大的收益，而在线学习则如唯快不破的独孤九剑，也在推荐算法中以快制胜，创建巨大的业务价值。 前些年流行的FTRL等在线学习算法在深度学习中已不太适用，为此信 ....

胡可 坚强 张博等 美团技术团队 稿 背景与简介 1. 背景 点击率/转化率/交易额预估问题，是广告/推荐领域的核心，预估值准确性与广告/推荐平台的营收和发展直接相关。因此，该方向吸引了学术界与工业界的广泛研究，成为机器学习/深度学习技术应用最成功的领域之一。 得益于大规模深度学习框架的推广以及在图 ....

[图片] 分享嘉宾：朱晓海 萨摩耶云 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：作者授权发布 出品平台：DataFunTalk 导读： 迁移学习利用数据、模型之间的相似性，在不同领域之间进行知识迁移。深度学习技术与迁移学习思想的融合，又极大扩展了传统迁移学习技术的能力边界，给包括金融风控在内的各个场景带来 ....

作者 仙道菜  Abstract 为什么要压缩网络 如何压缩 效果如何 Network Pruning Trained Quantization and Weight Sharin…

近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。

(1)神经网络计算, 另一个常为人诟病的问题,是过度拟合 (overfitting). 一个拥有大量自由参数的模型,很容易通过调试,和训练数据吻合.但这并不意味着,这就是个好模型. 美国数学家冯纽曼 (John Von Neumann) 曾说, “给我四个参数,我的模型可以拟合一个大象. 给我五个参数, 我可以让它扭动它的鼻子.” 神…

TensorFlow在深度学习框架中，占据第一的位置已经很久了，而且在可见的未来，也将一直占据第一的位置。

为了培养一个实用的DRL 交易agent，决定在哪里交易，以什么价格交易，以及交易的数量，会涉及非常多的内容和前期具有挑战性的开发和测试。 公众号为大家介绍了一个名为FinRL的DRL库，可以帮助初学…

近年来，深度学习领域涌现了大量优秀的成果。本文围绕一种新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，展开详细的解读，希望对大家有所帮助。

生活经验告诉我们，相关关系并不能直接推导出因果关系，但不管是日常生活还是学术研究，对于因果关系的解释要远比相关关系重要得多。

计算机视觉的深度学习应用往往需要大量的图像数据集，现在我告诉你，只有一张图像也可以训练，是不是非常神奇？

在本文中，我们将聚焦于开源的人工智能工具，详细的了解下最著名的 15 个开源人工智能项目。

导读：本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题，在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力，使用YARN对异构资源做分配，支持Multi-Tenancy，让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破，特别在语音和图像识别…

要处理14维空间中的超平面，想象一个三维空间，大声对自己说“14”。每个人都这么做。

深度学习问题面临的挑战