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[图片] 分享嘉宾：张永祺博士 第四范式 编辑整理：万碧佳 百度 出品平台：DataFunTalk 导读： 大家好，我是来自第四范式科学技术部的资深算法研究员张永祺。本文将给大家分享知识图谱在第四范式金融场景的应用及研究。共分为两个部分： 第1部分介绍我们第四范式的知识图谱产品内容，并且以金融舆情风 ....

作者：伟龙 小卓 文魁等 美团技术团队投稿 CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来，随着深度神经网络的引入，CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点，结合GPU硬件架构，我们设计了一系列流程对模型进行定制优化，达到 ....

本节课程为《持续交付方法与实践》，将围绕三个方面展开，为什么要做持续交付、如何做到高效的持续交付以及持续部署。 为什么要做持续交付 01 软件交付流程 想要理解为什么要做持续交付，就要先了解软件交付流程。 传统软件交付流程通常包括四个步骤： → 首先业务人员会诞生一个软件的想法； → 然后开发人员将 ....

度假AI 携程技术 投稿 一、背景 近年来，人工智能逐渐在安防，教育，医疗和旅游等工业和生活场景中落地开花。在携程旅游业务上，AI技术同样广泛覆盖了多个旅游产品和旅游服务领域，携程度假AI研发根据旅游的特定场景和业务需求，将自然语言处理，机器翻译，计算机视觉，搜索排序等主流AI技术成功应用于旅游度假 ....

程立 阿里技术投稿 [图片] ▎CTO可能不是思想家，但一定是行动派。 [图片] 本文来自《云栖战略参考》第二期，过程中鲁肃非常坦率地探讨了一位合格CTO应该具备的素质，以及他自己一路摔打成长的心路历程。 一 我的经历 我的经历很简单，2004年之前一直在学校读书，读到30岁。2004年跟着一个师兄 ....

认知智能实验室 百分点科技稿 编者按: 大数据时代下各种文本信息爆炸，传统的文本分析处理工作逐渐被计算机取代。文本数据量越大，其中所包含的错误的总数也越多，通过校对工作来纠正文本中的错误显得尤其重要。传统的校对主要依赖人工，通过人来发现和纠正文本中的错误，人工校对效率低、强度大、周期长，显然已经不能 ....

康康 字节跳动技术团队 稿 本文整理自火山引擎开发者社区 Meetup 第四期同名演讲，主要为大家介绍了为什么要做 A/B 测试、火山引擎 A/B 测试系统架构及最佳实践。 为什么要做 A/B 测试 首先我们看一个案例。字节跳动有一款中视频产品叫西瓜视频，最早它叫做头条视频。为了提升产品的品牌辨识度 ....

乌拉 百度技术 稿 [图片] 导读：随着虚拟化技术的成熟和分布式框架的普及，在容器技术、可持续交付、编排系统等开源社区的推动下，以及微服务等开发理念的带动下，应用上云已经是不可逆转的趋势。 云原生带来了标准化、松耦合、易观测、易扩展的特性，为交付基建与业务解耦、更灵活的环境管理和无损发布带来新机遇。 ....

viewjs简介： Viewer.js 是一款强大的图片查看器，像门户网站一般都会有各自的图片查看器，如果您正需要一款强大的图片查看器，也许 Viewer.js 是一个很好的选择。Viewer.js 有以下特点： 支持移动设备触摸事件支持响应式支...

问题1：Graph SAGE的原理 [图片] GraphSAGE是Graph SAmple and aggreGatE的缩写，其运行流程如上图所示，可以分为三个步骤： 对图中每个顶点邻居顶点进行采样 根据聚合函数聚合邻居顶点蕴含的信息 得到图中各顶点的向量表示供下游任务使用 文末免费送电子书：七月在 ....

问题1：分箱后，各箱badrate单调递增从业务上怎么理解呀？ 我们有个先验知识，多头越多badrate越大，历史逾期越多badrate越大...等等，如果变量分箱后不符合这个先验，可能就把他剃掉了。 Bad Rate： 坏样本率，指的是将特征进行分箱之后，每个bin下的样本所统计得到的坏样本率 b ....

问题1：深度学习的风控模型，从经验上看，样本量大概要多少条啊 解析：不同的模型不一样，而且也不光要注意样本量，比如RNN其实希望序列长度至少在12个月以上，粗略的说，样本量五十万以上效果比较好。 问题2：5万正样本，200负样本，B卡，不只是提高额度，会拒绝一部分客户，怎么建模？ 5万负样本是没有做 ....

[图片] 分享嘉宾：赵哲博士 腾讯 高级研究员 编辑整理：张书源 爱丁堡大学 出品平台：DataFunTalk 导读： 预训练已经成为自然语言处理任务的重要组成部分，为大量自然语言处理任务带来了显著提升。本文将围绕预训练模型，介绍相关技术在文本内容理解方面的应用。更具体的，本文会首先对已有的经典预训 ....

文末免费送电子书：七月在线干货组最新 升级的《2021最新大厂AI面试题》免费送！ 问题1：过拟合 怎么解决 过拟合：是指训练误差和测试误差之间的差距太大。换句换说，就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差。 欠拟合：模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就 ....

[图片] 作者：爱迪生 导读：人工智能时代，A/B Test实验是数据驱动型组织的核心依赖。一套好的实验系统能支撑产品快速迭代，用数据说话，辅助快速做出正确产品决策。那么如何保证几百上千人的团队在超复杂系统中保持高效迭代？如何在超大规模数据量下快速产出报表？如何降低抽样波动尽快产出置信的数据结论？本 ....

[图片] 作者：玉奇 导读：短视频产品最近两年蓬勃发展，百度旗下的短视频品牌-好看视频，人均使用时长70分钟，短视频播放量已超30亿，从推荐系统的角度考虑，如何设计一个推荐系统的目标，以及短视频迭代过程中沉淀的思考。 全文2433字，预计阅读时间 8分钟。 《2020年中国网络视听发展研究报告》显示 ....

[图片] 分享嘉宾：贺鹏 融360 高级技术经理 编辑整理：安然 出品平台：DataFunTalk 导读： 在我们的风控工作中，风控系统解决的问题是什么？比如我们常见的监管要求、反欺诈、信用风险、黑产对抗、支付安全等。风控系统就是在大数据支撑下，根据风控专家经验制定规则策略、以及机器学习/深度学习/ ....