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标签: 搜索系统 共 200 个结果.
苏宁 11.11:仓库内多 AGV 协作的全局路径规划算法研究
物流仓库如何更好的规划智能叉车? 董效成 2018 年 11 月 1 日 话题:AI 算法物联网 [图片] 本文为『InfoQ x 苏宁 2018 双十一』技术特别策划系列文章之一。 1. 背景 随着物联网和人工智能的发展,越来越多的任务渐渐的被机器人取代,机器人逐渐在发展中慢慢进入物流领域,“智能 ....
star2017
1年前
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百度搜索业务交付无人值守实践与探索
作者 | 刘道伟 百度技术 稿 导读 基于风险驱动的交付是百度实践智能测试——感知智能阶段非常重要的研究方向,基于风险驱动的交付,源于三个现状: 一、不是所有的项目都有风险,80%以上的项目无任何的关联bug和线上问题。 二、不是所有的测试任务都能够揭错,无效的质量行为(有bug发现的质量行为/所有 ....
star2017
1年前
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前沿重器 [2] | 美团搜索理解和召回
公众号 欢迎关注:CS 的陋室 搜索做了很多年,但是在各种技术革新下也还总有东西做,总有提升点,虽然现在媒体炒的少了,但是至今仍然各种公司仍花费大力气来做这个搜索。这次和大家介绍的东西,来自于美团技术团队分享的一篇文章,这篇文章讨论了搜索的理解和召回,有意思的是他还对整个他们的现状分析进行了讲解,这 ....
star2017
1年前
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百度 5G+ 智能时代的多模搜索技术
分享嘉宾:李国洪 百度资深研发工程师 编辑整理:李斌 出品平台:DataFunTalk 导读: 2010 年随着 iphone4 的发布,智能手机被广泛使用,从大学生到老人小孩,移动互联网的发展如火如荼。近两年,5G 技术让下载速度变得越来越快,相较于传统的文本搜索技术,语音搜索和图片搜索等新型搜索 ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (十一)-- 神经协同过滤 NCF 原理及实战
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) 好久没更新该系列了,最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文,感觉还不错,跟大家分享下。 论文地址:https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf 1 ....
star2017
1年前
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【贝壳找房】贝壳搜索平台实时流总体架构设计
2018-12-01 原创:孙要飞 背景:2017 年底到 2018 年初,公司战略调整,业务量及业务复杂度预期会有较大增长;面对新的挑战,搜索团队对整个搜索平台进行了重写,针对旧系统的一些问题,主要从可配置,异步化,并发,可扩展,全链路追踪,业务隔离等方面进行了设计。 1. 总体架构 如下图所示, ....
star2017
1年前
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有赞搜索系统的架构演进
转载自 有赞技术博客 有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品,帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能,有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务,服务于近百亿数据。 在为传统的搜索应用提供高级检索和大数据交互能力的同时,有赞搜索平台还需要为其 ....
star2017
1年前
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Elasticsearch 之 commit point | Segment | refresh | flush 索引分片内部原理
基本概念 Segments in Lucene 众所周知,Elasticsearch 存储的基本单元是 shard, ES 中一个 Index 可能分为多个 shard, 事实上每个 shard 都是一个 Lucence 的 Index,并且每个 Lucence Index 由多个 Segment ....
star2017
1年前
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同义变换在百度搜索广告中的应用
分享嘉宾:连义江博士@百度 编辑整理:王成林 出品平台:DataFunTalk 导读: 关键词匹配位于整个搜索广告系统的上游,负责将 query 和 keyword 按照广告主要求的匹配模式连接起来。该问题面临着语义鸿沟,匹配模式判定和可扩展性方面的挑战。在本文,我们会就同义变换这个主题展开讨论,讲 ....
star2017
1年前
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饿了么外卖推荐算法中有哪些机制与手段?
转载自 DataFunTalk 公众号 [图片] 本文由 DataFun 社区根据饿了么研发总监马尧老师在 2018AI 先行者大会中分享的《外卖推荐算法中的市场机制和调控手段》编辑整理而成。 [图片] 提到市场机制和调控手段,大家可能会想起某些中央机构,而在流量的分发方面,我们的角色是类似的,搜索 ....
star2017
1年前
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医疗搜索中的 query 词权重算法探索
来源: 丁香园大数据 前言 计算 query 词权重(术语权重,也称作 Term Necessity,Query Term Weight)是 IR 研究中的一个基本问题,属于 Query 解析的一部分。熟悉倒排索引的同学都知道,文档通常以词的粒度建立索引。所以对于词的解析,在 Query 解析中属于 ....
star2017
1年前
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阿里开源深度学习框架 XDL,面向广告、推荐、搜索场景
[图片] AI 前线导读: 11 月 28 日,阿里巴巴旗下大数据营销平台阿里妈妈宣布开源深度学习框架 XDL。这是阿里巴巴首次公开的深度学习框架,也是业界首个面向高维稀疏数据场景的深度学习开源框架,突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状。 更多干货内容请关注微信公众 ....
star2017
1年前
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干货! 搜索系统中的深度匹配模型
辛俊波 腾讯 | 高级研究员 导读: 在上一篇文章'推荐系统中的深度匹配模型'中介绍的推荐系统里的模型,大部分是对于各种神经网络的结构改造,基本不太涉及文本本身。而在本文接下来要介绍的搜索引擎中的模型里,可以发现由于 query 和 doc 本身都是由文本组成,模型的扩展性上有了大大的提升,在文本领 ....
star2017
1年前
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深度学习在 58 同城租房搜索排序中的实践
分享嘉宾: 崔凌云,58 同城 TEG 搜索排序部算法架构师 整理出品: 张劲,AICUG 人工智能社区 深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践 导读: 本次分享主要以 58 租房搜索排序为背景,介绍深度学习在排序阶段的探索和实践,主要包括:单目标优化、多目标优化、DeepFM、DIN、D ....
star2017
1年前
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BERT 在美团搜索核心排序的探索和实践
美团点评技术团队 引言 美团搜索是美团 App 上最大的连接人和服务的入口,覆盖了团购、外卖、电影、酒店、买菜等各种生活服务。随着用户量快速增长,越来越多的用户在不同场景下都会通过搜索来获取自己想要的服务。理解用户 Query,将用户最想要的结果排在靠前的位置,是搜索引擎最核心的两大步骤。但是,用户 ....
star2017
1年前
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阿里巴巴搜索引擎平台 Ha3 揭秘
云栖君导读: Ha3 是阿里巴巴搜索团队开发的搜索引擎平台,它为阿里集团包括淘宝、天猫在内的核心业务提供搜索服务支持。 Ha3 的架构 [图片] 在线 Ha3 是搜索体系中的在线部分,在其系统内部,包含 Qrs(Query result searcher)和 Searcher 两种基本的角色。 Qr ....
star2017
1年前
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如何构建用户画像—打用户行为标签
本文转载自 机器学习与人工智能 公众号 用户画像中用户行为标签是很重要的一块内容,这篇详细讲讲如何打行为标签。 数据仓库 用户画像的应用流程从原始的数据输入到模型应用可分为 5 块(图 1),包括将操作型环境数据经 ETL 后集中存储在数据仓库,之后经过对数据的建模、挖掘、分析建立用户画像模型,最终 ....
star2017
1年前
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神马搜索技术演进之路
前言 国内搜索引擎大事记 1998 年,Google 发布;2000 年,百度发布;2004 年,搜狗发布;2006 年,搜搜发布;2010 年,Google 退出中国;2012 年,360 搜索发布;2013 年,神马发布,搜搜并入搜狗,百度收购 91;2017 年,微信推出搜一搜。 神马搜索简介 ....
star2017
1年前
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番外篇:Lucene 索引流程与倒排索引实现
前两篇文章主要围绕 Lucene 的底层索引文件结构方面介绍了倒排索引原理: http://www.6aiq.com/article/1564413040138 http://www.6aiq.com/article/1564413209435 在 Lucene 中,写数据的基本单元称之为 Docu ....
star2017
1年前
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ES 查询性能调优实践,亿级数据查询毫秒级返回
1、概述 本文简要描述 ES 查询性能的优化过程。忽略很多细节,其实整个过程并不顺利,因为并没有一个明确的指引,教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景,还是需要自己摸索一番。比如用 filter 过滤取代 query 查询,明明官方文档说 filter 速度更快。但应用到我们业务 ....
star2017
1年前
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