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腾讯信息流亿级相似视频识别技术架构优化实践
[图片] 作者 | 邹建勋，袁易之，常郅博 编辑 | 蔡芳芳 1信息流业务背景介绍 信息流是一种可以滚动浏览，持续给用户提供内容的数据形式。信息流源于内容信息平台，兴起于社交媒体、新闻资讯类平台。信息流内容会出现在外观相似、一个接连一个显示的版块中。近年来，信息流内容市场发展迅速，通常内嵌在各类 A ....- 1年前
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杨韬：微信搜一搜中的智能问答技术
[图片] 分享嘉宾：杨韬 腾讯 专家研究员 编辑整理：付琰 百度 出品平台：DataFunTalk 导读： 今天给大家介绍微信搜一搜中的智能问答技术。 围绕下面四点展开： 背景介绍 基于图谱的问答 基于文档的问答 未来展望 01 背景介绍 1. 从搜索到问答 [图片] 搜索引擎是人们获取信息的重要途 ....- 1年前
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李向林：OPPO 自研大规模知识图谱及其在小布助手中的应用
[图片] 分享嘉宾：李向林 OPPO 编辑整理：吴祺尧 加州大学圣地亚哥分校 出品平台：DataFunTalk 导读： OPPO知识图谱是OPPO数智工程系统小布助手团队主导、多团队协作建设的自研大规模通用知识图谱，目前已达到数亿实体和数十亿三元组的规模，主要落地在小布助手知识问答、电商搜索等场景。 ....- 1年前
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数据智能基础设施升级窗口将至？看九章云极 DingoDB 如何击破数据痛点
AI 深入应用，以及数字化与新商业环境的挑战下，对数据的管理与应用被企业和 IT 界提到了更重要的位置。CSDN 的《新程序员》杂志第二期做了主题为“新数据库时代”的系列专题报道，此外，分析与咨询机构在研究与发表的报告中，也印证了这一趋势。德勤在刚刚发布的《2022年度技术趋势 》中，第一个趋势即是 ....- 1年前
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yarn使用教程
注：操作环境为Windows操作系统 1.安装 npm install yarn -g 安装 安装成功后可输入命令查看版本 yarn --version 查看版本 2.初始化新项目 yarn ...- 1年前
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风控模型—群体稳定性指标(PSI)深入理解应用
风控业务背景 在风控中，稳定性压倒一切。原因在于，一套风控模型正式上线运行后往往需要很久（通常一年以上）才会被替换下线。如果模型不稳定，意味着模型不可控，对于业务本身而言就是一种不…- 1年前
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功能强大的python包（二）：Pandas
1. Pandas简介 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）。 Pandas是一种结构化数据工具集，可以用于数据挖掘、数…- 1年前
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功能强大的python包（三）：Seaborn
1. Seaborn简介 Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与Pandas统一的统计图制作库。 Seaborn库旨在以数据可视化为中心来挖掘并理解数据。 Sea…- 1年前
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一份来自清华的「数据分析」笔记！
欢迎加群交流数据分析： 我们正处在一个被数据化包围的时代，大部分公司正迎来需要进行数据分析挖掘的阶段，岗位也要求越来越多的人得掌握一些数据分析的技能。 数据化越来越常见。比如年初疫…- 1年前
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效度分析（1）探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）
效度是指测量的有效性程度，是测量工具能测出所要测量特质的程度，即准确性、有用性。 该部分的效度分析主要是结构效度分析 结构效度指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。效度…- 1年前
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效度分析（2）验证性因子分析详细步骤文字版
二、验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA） 前面我们也分析过EFA和CFA的区别，我再重新总结一下（找到一个简洁的）： CFA的进行必…- 1年前
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实用教程！验证性因子分析思路总结
验证性因子分析，是用于测量因子与测量项(量表题项)之间的对应关系是否与研究者预测保持一致的一种研究方法。尽管因子分析适合任何学科使用，但以社会科学居多。 Step1：因子分析类型 …- 1年前
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验证性因子分析步骤讲解
通过一个实例来具体了解一下，验证性因子分析的操作步骤以及过程中需要注意的内容。 1、背景 当前有一份215份的研究量表数据，共由四个因子表示，第一个因子共5项，分别是A1~A5；第…- 1年前
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用R计算AVE和CR
AVE(Average Variance Extracted)是平均萃取变异量，又叫平均提取方差值，是检验结构变量内部一致性的统计量。 CR(Composite Reliabili…- 1年前
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在R中用Lavaan包做验证性因子分析
今天教大家如何在R中做验证性因子分析，R中能做CFA的包不止一个，但lavaan是最常用的SEM包。lavaan是latent variable analysis的组合，从名称中我…- 1年前
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时间序列预测模型-ARIMA原理及Python实现！
1、数据介绍 再介绍本篇的内容之前，我们先来看一下本文用到的数据。本文用到的中国银行股票数据下载：http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH。 我们先来导入一下…- 1年前
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看完后，别再说自己不懂用户画像了
用户画像是一个挺新颖的词，最初它是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们谈及用户画像，它也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。这篇文章主要讲产品运营角度的用户画像。 希望看完后，解…- 1年前
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理论加实践，终于把时间序列预测ARIMA模型讲明白了
本文将通过一段时间内电力负荷波动的数据集来实战演示完整的ARIMA模型的建模及参数选择过程，其中包括数据准备、随机性、稳定性检验。本文旨在实践中学习，在实战过程中穿插理论知识梳理和…- 1年前
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