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8 年前，我有一个疯狂的想法。 但是我打算，一条路走到黑。 反正我现在，心里边都是一团火 《小米创业 8 年内部纪录片》（手机篇），内部影像首次公开，蝉联金马奖纪录片导演周浩监制。 雷军：我不喜欢把稻草卖成金条的人 《小米创业 8 年内部纪录片》（手机篇）由著名的金马奖导演周浩监制，在一段小米内部会 ....
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旷视、北邮等国内团队包揽六项第一，COCO&Mapillary 联合挑战赛结果公布
今日，ECCV 2018 COCO + Mapillary 联合挑战赛结果公布，来自国内的旷视科技、港中文 - 商汤联合实验室、北邮、滴滴等团队获得了这一挑战赛全部六大赛项的第一名。 当地时间 9 月 8 日，两年一度的欧洲计算机视觉顶级学术会议 ECCV 2018 在德国慕尼黑拉开帷幕。作为计算机 ....- 1年前
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从 Word Embedding 到 Bert 模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
Bert 最近很火，应该是最近最火爆的 AI 进展，网上的评价很高，那么 Bert 值得这么高的评价吗？我个人判断是值得。那为什么会有这么高的评价呢？是因为它有重大的理论或者模型创新吗？其实并没有，从模型创新角度看一般，创新不算大。但是架不住效果太好了，基本刷新了很多 NLP 的任务的最好性能，有些 ....- 1年前
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赵大伟 | 区块链通证经济的本质与落地路径
[图片] 赵大伟，区块链项目 TokenX 社区发起人，区块链通证经济研究者，多个区块链经济体顾问，原和君咨询高级合伙人，《互联网思维独孤九剑》作者。 7 月 27 日，今今乐道读书会请来了第 97 位大咖赵大伟先生，来与我们分享如今炙手可热的区块链技术。现场来了将近有 200 位书友，线上通过一直 ....- 1年前
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模型评估指标 AUC 和 ROC，这是我看到的最透彻的讲解
AUC 在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(area under the curve)是 ROC 曲线下的面积。所以，在理解 AUC 之前，要先了解 ROC 是什么。而 ROC 的计算又需要借助混淆矩阵，因此，我们先从混淆矩阵开始谈起。 混淆矩阵 假设，我们有一个任务：给 ....- 1年前
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【贝壳找房】读“懂”用户找房需求：贝壳语义解析技术实践
2018-12-10 [图片] 1. 引言 自然语言理解（natural language understanding，NLU）是人工智能的核心难题之一，同时也是文本和语音搜索的核心。本文主要阐述了 NLU 在贝壳找房中的探索和实践，以及如何为贝壳的搜索场景赋能。在文章开始之前我们先来道一道 NLU ....- 1年前
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[图片] 来源：看客 inSight（ID： pic163） “中国硅谷”的生存困境。 说起后厂村，也许是老北京人的知识盲区，但它还有其他相对气派的名字 —— “中关村软件园 2.0”，或“中国硅谷”。 [图片] 位于五环外的后厂村。 这块位于五环外的飞地，面积仅 2.6 平方公里，却坐拥了中国互联 ....
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「回顾」蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用
[图片] 分享嘉宾：杨军 蚂蚁金服 高级技术专家 编辑整理：兴金朝 内容来源：DataFun Talk《数据分析平台：平台演进及数据分析方法应用》 出品社区：DataFun 注：文末附有蚂蚁金服的内推信息，感兴趣的小伙伴可以关注下。 大家好，今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些 ....- 1年前
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神经网络的激活函数总结
导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在 SIGAI 之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了 3 个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上篇，在今天这篇文章中，SIGAI ....- 1年前
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作者简介 饭饭爱吃饭，携程高级数据分析师，主要负责旅游领域数据赋能相关工作。对旅游趋势识别与推荐、旅游广告投放、旅游 LBS 等领域有浓厚兴趣。 一、背景 随着大数据的发展，自然科学、社会科学、工业工程、金融科技等领域都积累了海量的数据，在这些海量的数据中，时间序列数据（按时间戳顺序依次到达的数据） ....
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【贝壳网】Elasticsearch 在贝壳搜索的部署实践
[图片] 1.引言 Elasticsearch(简称 ES)是一个基于 Lucene 的搜索引擎，使用 Java 语言进行开发，RESTFul Web 接口进行交互，不同语言很容易开箱即用。同时 ES 完整生态中包含了 Elasticsearch、logstash、kibana(3 个组合简称 EL ....- 1年前
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搜索引擎倒排索引的设计与实践
[图片] 搜索引擎如何工作？ 信息检索已经发展的非常成熟了，应该所有人都不陌生。我有幸这几年接触过并且实际做过一些搜索引擎开发的工作，特此总结并分享给大家。实际上，一个成熟的搜索引擎是想当复杂的，比如百度的，就分 nginx，vui，us，as，bs，da.....等等这些模块，当然这些简写的字母大 ....- 1年前
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Xavier 论文疑惑（论文标题：Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks）
[图片] 1.为什么不是 W 推向 0 来实现？ 2.对于 tanh，为什么第一层先于后层饱和？ [图片]- 1年前
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Lucene 倒排索引原理探秘 (1)
在全文检索领域， Lucene 可谓是独领风骚数十年。倒排索引构成全文检索的根基，只有深入理解了倒排索引的实现原理，才能算是入门了全文检索领域。本文将对 Lucene 的倒排索引的实现原理和技术细节进行详细的剖析，这些内容适用于 Lucene 5.x 至 7.x 系列版本。文章整体内容组织如下： 理 ....- 1年前
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刷爆朋友圈的高赞演讲：为什么最棒的员工往往没有完美的简历？
最近，在朋友圈看了一个 TED 视频，刷新三观。 演讲人是人资资源总监瑞吉娜·哈特利。视频一开头，她就问了一个扎心的问题，如果你是个 HR，给你两个符合条件的候选人，你会选谁？ 候选人 A：常春藤毕业，绩点 4.0，完美的履历，出色的推荐信。 候选人 B：公立学校毕业，做过很多种廉价工作，做过收银员 ....- 1年前
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58 技术 | Clickhouse 的实践之路
导读 在数据量日益增长的当下，传统数据库的查询性能已满足不了我们的业务需求。而 Clickhouse 在 OLAP 领域的快速崛起引起了我们的注意，于是我们引入 Clickhouse 并不断优化系统性能，提供高可用集群环境。本文主要讲述如何通过 Clickhouse 结合大数据生态来定制一套完善的数 ....- 1年前
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头条，美团，滴滴，京东及其它公司面试经验分享！
作者：Bella 酱，来自：Bella 的技术轮子 自序 这次面试的公司有一点点多，主要是因为毕业后前两份工作找的都很草率，这次换工作就想着，emm，毕业三年了，该找个工作好好沉淀几年了。 先说下这次面试的结果吧： 到 hr 面的： 阿里、美团、滴滴、金山云、每日一淘、火币、宜信、旺店通、黄包车、l ....- 1年前
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【贝壳网】ElasticSearch 相关性计算原理及实践
0 前言 在贝壳找房，房源、小区、看点等涉及到文本搜索的应用都是以 ES 作为底层搜索和召回组件，经 ES 相关性计算后粗筛出结果，再对粗筛结果做二次排序。所以，ES 的相关性计算好坏对这些应用的用户体验有直接或间接影响，对 ES 相关性调优是很有必要。本文结合 ES 在贝壳找房这些应用的实践经验， ....- 1年前
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作为个性化推荐系统中重要的一环，构建一个成熟、健全、相互关联的标签体系至关重要。相较于粗粒度分类，标签可以更为灵活、精准地定义某个人或物的多属性，宛若一根根线头，穿穿绕绕，勾连起这个世界。程序眼中万物皆对象，而在标签建设者眼中，则万物皆可有标签。 现实搜房场景中，客户的找房意图多种多样，不同阶段对房 ....
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