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标签: 算法 共 641 个结果.
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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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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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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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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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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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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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58 招聘推荐排序算法实战与探索
背景 58 同城作为中国最大的分类信息网站，为用户提供招聘、租房、二手车及黄页等多种信息服务，其中招聘业务是公司的主要业务之一。招聘平台有千万级的求职者用户，每天有百万级的新增职位发布，如何提高招聘方与求职者的双边匹配效率和用户体验，是招聘数据策略团队一直致力于解决的核心问题。此外，58 招聘求职者 ....- 1年前
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随机变量 - 统计学核心方法及其应用
随机变量概述 统计学的本质是从具有不可预测性的数据中提取信息，随机变量则是为这种可变性建立模型的数学工具。 在每一次观测中，随机变量随机取不同的值。 我们无法提前预测随机变量的精确取值，但是可以对可能的取值做出概率性的刻画。 也就是说，我们可以描述随机变量的取值的分布。 本章简要回顾应用随机变量时所 ....- 1年前
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Awesome-algorithm-interview 算法工程师(人工智能 cv 方向)面试问题及相关资料的网站收集 Algorithm Engineer 1. GitHub 算法/深度学习/NLP 面试笔记 [链接] 算法工程师面试 [链接] 2019 届秋招面经集合 [链接] 技术面试必备基础 ....
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深入理解推荐系统：召回
[图片] 阅读原文 深入理解推荐系统：召回 深入理解 YouTube 推荐系统算法 深入理解推荐系统：排序 写在前面 作为【推荐系统】系列文章的第二篇，将以“召回”作为今天的主角，会从四个方面来介绍召回的不同算法方式，即基于内容的召回、协同过滤、基于 FM 模型召回和基于深度学习的方法。 一、背景介 ....- 1年前
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51 信用卡的个性化推荐体系
分享嘉宾：陈兵强 51 信用卡 资深算法专家 内容来源：DataFun AI Talk《51 信用卡的个性化推荐体系》 出品社区：DataFun 人工智能是当下金融产业转型的重要助力，本文主要介绍 51 信用卡管家在这方面如何搭建模型体系，如何发掘数据价值，如何成立自己私有的扫码平台或个性化体系。 ....- 1年前
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基于多任务学习和负反馈的深度召回模型
韩宇，张跃伟 导读：召回结果的好坏对整个推荐结果有着至关重要的影响，最近的一系列实践和研究表明，基于行为序列的深度学习推荐模型搭配高性能的近似检索算法可以实现既准又快的召回性能；与此同时，用户在天猫精灵上还可以进行实时指令操控（歌名点播：“播放七里香”、风格流派推荐点播：“来点摇滚”、主动切歌：“下 ....- 1年前
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《搜索与推荐中的深度学习匹配》之推荐篇
作者： 黄冠 这个 tutorial 确实不错 https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/sigir18-deep.pdf，我很喜欢，好像一个博士论文一样，将这两个领域梳理得很清楚。 搜索，推荐和广告其实是机器学习在工业界最好的落地。而且容易拿到由用户的行为来表示的 ....- 1年前
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声网 Agora 超分辨率图像性能挑战赛开赛啦～6 万 + 现金大奖邀你来战！
竞赛背景 超分辨率是计算机视觉领域的核心算法之一，受到学术界和工业界的关注，其目的是从低分辨率的图片（视频）恢复出高分辨率的清晰图片（视频）。该技术在实时音视频通话（RTE）有着重要的实用价值，如何将超分辨率算法应用到 RTE，是工业界亟待解决的问题。本次竞赛的目的，旨在吸引更多研究人员参与超分辨率 ....- 1年前
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字节 AI Lab-NLP 算法热乎面经
作者 | 我爱雪糕 整理 | NewBeeNLP 面试锦囊之面经分享系列，持续更新中 [图片] PS. 本面经来自讨论组内大佬，欢迎订阅后台回复'面试'加入交流 [图片] 写在前面 先说下感受吧。本人在今年 3 月 1 号（周日）投递简历，隔天周一 hr 就约了周四的面试，结果那天是 2 面视频技术 ....- 1年前
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AdaBoost 算法详解 原理 推导及应用
本文转载自 SigAI 公众号 与随机森林一样，Boosting 算法也是一种集成学习算法，随机森林和集成学习在 SIGAI 之前的公众号文章“随机森林概述”中已经介绍。Boosting 的分类器由多个弱分类器组成，预测时用每个弱分类器分别进行预测，然后投票得到结果；训练时依次训练每个弱分类器，每个 ....- 1年前
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基于知识图谱的语义理解技术及应用
[图片] 分享嘉宾：冯知凡 百度 主任研发架构师 编辑整理：付一韬 内容来源：DataFunTalk·年终论坛 出品平台：DataFun 导读： 知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在搜索、推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时，随着文本、语音、视觉等智 ....- 1年前
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UC 国际信息流推荐中的多语言内容理解
分享嘉宾：汪昆 阿里巴巴 编辑整理：Hoh Xil 内容来源：大鱼技术沙龙 出品社区：DataFun 导读： 本次分享的题目是 UC 国际信息流推荐中的多语言内容理解，讲一下我们在国际信流推荐场景下的多语言内容理解方面的一些工作和思考，主要分为： 多语言内容理解的需求和挑战 多语言内容结构化信号建设 ....- 1年前
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算法工程师也会遇到 35 岁这道坎么？
[图片] 文章作者：辛俊波 腾讯 高级研究员 编辑整理：Hoh 内容来源：作者授权 出品平台：DataFunTalk 导读：这个问题其实对于大多数程序员都是适用的，国内的互联网公司，始终奋斗在一线写代码、跑算法模型的工程师实在是太少了。每年的高校毕业生，持续不断地在为这个行业输入更年轻更新鲜的血液， ....- 1年前
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AIQ - 学界 | SIGIR 2018 最佳论文：基于流行度推荐系统有效性的概率分析
ACM 国际信息检索研究与发展会议 SIGIR 2018 近日于美国密歇根州 Ann Arbor 举行。昨日，大会公布了最佳论文等奖项，来自马德里自治大学（Universidad Aut ónoma de Madrid）的学者 Rocio Ca ñamares 和 Pablo Castells 的论 ....- 1年前
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