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毒鸡汤
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灵魂匹配:陌生社交 Soul 的增长机制
[图片] 文章作者:姚凯飞 内容来源:阅读以明智 导读: Soul 作为“灵魂社交”的先行者,这两年发展稳健,不管是用户规模还是产品 ROI 都有非常不错的表现。一直以来,人类底层的社交需求并没有太大变化,但是时代发展,代际更迭为新的产品带来了新机遇。作为非常受 95 后欢迎的产品, Soul 抓住 ....
star2017
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1年前
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百度搜索稳定性问题分析的故事(上)
[图片] 导读: 百度搜索系统是百度历史最悠久、规模最大并且对其的使用已经植根在大家日常生活中的系统。坊间有一种有趣的做法:很多人通过打开百度搜索来验证自己的网络是不是通畅的。这种做法说明百度搜索系统在大家心目中是“稳定”的代表,且事实确是如此。百度搜索系统为什么具有如此高的可用性?背后使用了哪些技 ....
star2017
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1年前
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塔勒布《反脆弱》读后感
关于作者 作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布的两部超级畅销书《随机漫步的傻瓜》和《黑天鹅》,已经成为华尔街投资人士必读的经典著作。其本人也曾因成功预测金融危机,做空美股而名声大噪。他一生专注于研究运气、不确定性、概率和知识。之前在樊登一个演讲中,听他给了《反脆弱》这本书极高的评价,只好百忙之中拜读一番。 ....
star2017
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1年前
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互联网智能广告系统简易流程与架构 |
很多朋友估计没有做过这一块,争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 [图片] 从业务上看 整个智能广告系统,主要分为: 1)业务端:广告主的广告后台 2)展现端:用户实际访问的页面 业务端,广告主主要有两类行为: 1)广告设置行为:例如设置投放计划,设置地域,类别,关键字,竞价等 2)效果查看行为 ....
star2017
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1年前
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解密商业化广告投放平台技术架构
转载自 DataFunTalk 社区 大家可以关注他们的公众号, 内容很干货 导读: 互联网广告是流量商业变现的重要途径之一,涉及服务平台、检索引擎、算法策略、数据工程等多个方向。本次分享的主题为商业化广告投放平台技术架构,分享的内容集中在工程领域,结合业界广告投放平台的通用技术范式,分享智能营销平 ....
star2017
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1年前
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用户画像——标签聚类
作者:超人赵,人工智能爱好者社区专栏作者 知乎: https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 链接推送: 如何构建用户画像—打用户行为标签 用户画像——数据质量管理 这次想继续和大家聊聊用户画像。用户画像是个体系性比较强的内容模块,分一 ....
star2017
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1年前
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智变·未来——九章云极 COOL NEWS 发布会
随着人工智能的飞速发展,数据科学已悄然成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,也将深刻改变人类社会和世界面貌。九章云极作为业内领先的数据科学和机器学习平台提供商,近期不仅完成新一轮轮融资,并且新研发的神经网络计算相关开源项目 DeepTables 也在刚结束的国际赛事“Kaggle 竞赛“中获得 ....
star2017
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1年前
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零基础入门数据挖掘——一文学习模型融合!从加权融合到 stacking, boosting
[图片] 作者:田杨军 ,Datawhale 优秀学习者 系列文章: 零基础入门数据挖掘——数据分析实战 零基础入门数据挖掘——特征工程实战 https://www.6aiq.com/article/1586199906459 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习如何进行模型融合?常见的模型融合的方法 ....
star2017
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1年前
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Lucene 源码系列——倒排表
原文:https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/Index/2019/0222/36.html 本篇文章介绍如何生成倒排表,通过一个简单的例子来讲解倒排表的底层存储结构。文章中不会给出详细的源码介绍,只有一些必要的对象,感兴趣的朋友可以看我的 GitHub,对构建 ....
star2017
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1年前
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一猜一个准,详解电商的推荐系统的召回策略
梁唐 TechFlow 大家好,好久没有写推荐系统了,今天和大家聊聊推荐系统当中的召回策略。 在之前的文章当中曾经提到过,无论是推荐、广告还是搜索,基本上都可以简单分为召回和排序两个阶段。召回阶段也就是选出候选的内容,而排序阶段则是调用模型对候选的内容进行预测打分。最后排序系统根据模型的打分对内容进 ....
star2017
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1年前
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推荐系统的未来发展趋势
作者丨 gongyouliu 编辑丨 gongyouliu 随着科学技术的进步,移动互联网快速发展,手机越来越便宜,拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情,互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头和信息处理软件(各种滤镜、剪辑等工具)技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容,信息的产生以指数级增 ....
star2017
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1年前
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小米在知识表示学习的探索与实践
[图片] 分享嘉宾:吕荣荣 小米 算法工程师 编辑整理:孟航程 出品平台:DataFunTalk 导读: 知识表示是知识获取与应用的基础,贯穿了小米知识图谱的构建与应用。本文将结合小米知识图谱的构建及小爱问答场景,介绍融合文本和知识图谱的知识表示学习方法,以及知识表示在知识图谱补全、实体链接、实体推 ....
star2017
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1年前
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主流推荐引擎技术及优缺点分析
[图片] 文章作者:苏雷什·库马尔·戈拉卡拉 编辑整理:Hoh 内容来源:《自己动手做推荐引擎》 导读: 在本文中,将详细介绍多种类型的推荐系统,具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等,并分析介绍每种推荐系统的优缺点。 主要介绍的不同类型的推荐系统包括: ....
star2017
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1年前
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用户画像在阅文的探索与实践
[图片] 分享嘉宾:陈炜于 阅文集团 高级总监 编辑整理:李沛欣、马宇峰 出品平台:DataFunTalk **导读:**阅文作为国内最大的网络文学公司,我们在实践过程中,总结了一套适合自身业务特点的用户画像方法论,及实践经验。本文将介绍为什么需要用户画像,以及如何做用户画像,并结合在阅文场景下所面 ....
star2017
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1年前
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从算法到应用:滴滴端到端语音 AI 技术实践
[图片] 分享嘉宾:李先刚 滴滴出行 文章整理:李淑娜 内容来源:DataFunTalk 出品平台:DataFun 导读: 随着 AI 科技的发展,智能语音交互技术正在被国内外巨头公司逐步落地和规模化应用。滴滴出行作为移动出行领域的一家领先的移动互联网企业,也正积极布局和利用智能语音交互相关技术,如 ....
star2017
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1年前
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基于深度负相关学习的人群计数方法
SIGAI 特约作者 cnns . 阿姆斯特丹大学在读博士 研究方向:深度学习,计算机视觉 人群计数监控视频中的人群自动计数有着重要的社会意义和市场应用前景。充分利用兴趣区域的人数统计信息可以为一些人群密集的商场、车站、广场等公共场合的安全预警提供有效的指导。还可以带来经济效益,例如,提高服务质量、 ....
star2017
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1年前
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推荐系统遇上深度学习 (二十五)-- 当知识图谱遇上个性化推荐
原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-11-05 之前在美团听过关于知识图谱和个性化推荐的一个讲座,接下来的几篇,我们将围绕讲座中提到的知识点,来介绍下知识图谱是如何同个性化推荐相结合的!本篇算是一个开篇吧,希望大家伙能够有一个基本的认识。 1、推荐系统的任 ....
star2017
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1年前
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你所不知道的,华为项目管理之道!
众所周知,沟通在项目管理中很重要,但即便优秀如华为,在项目初期的时候,也吃过很多沟通不畅的亏。 [图片] 今天这篇文章就来解读一下,华为项目管理的有效沟通是怎么做的,以及在项目之余,华为日常工作中的高效沟通方法。希望对你有帮助~ 一、缺乏有效沟通对项目是灾难性的 在华为创立初期,曾一度出现工作结果和 ....
star2017
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1年前
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DeepTables: 为结构化数据注入深度学习的洪荒之力
近年来深度学习在 CV、NLP 等非结构化领域展现出超强的统治力,突破最高水平的算法层出不穷。深度学习在结构化和非结构化领域表现出来的巨大反差已成为热门话题,自从以 XGBoost、LightGBM 为代表的高性能集成树模型训练框架的问世,深度学习在结构化领域就一直没有超越配角的地位。到目前为止,K ....
star2017
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1年前
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kaggle 爱奇艺视频版权检测全流程(附代码、数据集和课件)
不会吧!不会吧!!别人现在要么在学习,要么打比赛,要么在读论文跑代码,而你却还在玩!! 最近有很多学员问我,怎么快速提高项目实战能力?快速找到一份理想的工作? 毫无疑问,打一场顶级大赛才是真香!更重要的是,拥有一个完整的大赛经验能帮你更深层次的加深理解知识点! 并且通过搜索各大招聘平台还会发现几乎所 ....
star2017
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1年前
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