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异构广告混排在美团到店业务的探索与实践
美团技术团队 稿 导读:在LBS(Location Based Services, 基于位置的服务)距离约束下,候选较少制约了整个到店广告排序系统的潜力空间。本文介绍了我们从候选类型角度进行候选扩展,通过高性能的异构混排网络来应对性能的挑战,从而提升本地生活场景排序系统的潜能上限。希望能给从事相关方 ....
star2017
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数据分析案例:识别和评估关键的可靠性风险
通过验证任何一个关键检查点来估计可靠性风险。
star2017
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1年前
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汽车之家基于 Flink 的实时计算平台 3.0 建设实践
作者: 邸星星 摘要:本文整理自汽车之家实时计算平台负责人邸星星在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括: 一、应用场景 [图片] 我们的应用场景与其他公司很类似,涵盖了实时指标统计、监控预警、实时数据处理、实时用户行为、实时入湖、实时数据传输这几个方面: ....
star2017
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1年前
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MSCI:捕捉因子模型非线性的收益
遴选了各大顶刊最新论文,按照理解和提炼的方式为读者呈现每篇论文最精华的部分。QIML希望大家能够读到可以成长的量化文章,愿与你共同进步!
star2017
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1年前
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初窥门径,百度搜索流式体验新形态
[图片] 导读:迄今为止,关于搜索未来形态的探索从未停止。2021年,尝试搜索流式体验新形态时,我们发现,在热点场景下提供更多视频、热议、资讯等富媒体内容,会带来更高的搜索分发。但是由于当前搜索架构贴着搜索搭建,留给富媒体内容混排的时间和空间非常有限,强制插入混排队列对当前搜索系统侵入性太强。因此, ....
star2017
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1年前
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盘点数据处理工具,手把手教你做数据清洗和转换
原始数据本身没有用。为了使它实际有用,你需要准备它。
star2017
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1年前
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傅轶:网易数帆云原生日志平台架构实践
[图片] 分享嘉宾:傅轶 网易数帆 编辑整理:张德通 Treelab 出品平台:DataFunTalk 导读: 网易从2015年就开始了云原生的探索与实践,作为可观测性的重要一环,日志平台也经历了从主机到容器的演进,支撑了集团内各业务部门的大规模云原生化改造。本文会讲述在这个过程中我们遇到的问题,如 ....
star2017
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1年前
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新形势下,企业如何做好数据安全治理?
数据安全要求日趋规范与严格、数据环境复杂变幻,对企业来说,做好数据安全治理迫在眉睫。
star2017
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1年前
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阿里技术 | 高可用的本质
[图片] 我是乐羊,一个热爱风险防控的人,之前参与过蚂蚁Glocal多个站点从0到1的建站和高可用建设,目前正在参与蚂蚁大安全的高可用建设。无论是一个域,一个BG,还是一个站点,虽然范围有大有小,对象有所不同,但其高可用的理念都是相通的,今天将自己对高可用的一点点思考以及总结的【nPRT公式】分享给 ....
star2017
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1年前
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一个好的持续交付流水线是怎样的?
[图片] 作者 | 张燎原、张裕 文章来源 | 阿里巴巴云效团队 上一讲我们讲了持续部署的4个目标:准确可预期的部署结果、部署过程不影响线上服务、有可持续部署的软件增量、低成本和高效地部署发布,并分析了如何做到。 可是,有了好的持续部署实践,如何才能规模化落地呢? [图片] 承载实践最好的方式就是工 ....
star2017
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springboot在Utils工具类静态方法中读取配置文件
在springboot中读取配置文件非常简单,只需要在类中定义一个私有属性,然后再该属性中使用@Value注解即可,例如 /** * 系统名称 */ @Value("system.sign.sysName") privat...
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张菡:深度学习下的京东搜索召回技术
[图片] 分享嘉宾:张菡 京东 算法工程师 编辑整理:吴祺尧 出品平台:DataFunTalk 导读: 搜索主要经历四个阶段:召回、粗排、精排和重排,最后呈现给用户最终的结果。而召回的结果主要来自两个部分:倒排检索和语义召回。传统的倒排检索依赖字面匹配,很难去召回一些语义相似但是字面不匹配的商品。传 ....
star2017
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1年前
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Xgbfi特征重要性分析(xgboost扩展)
Xgbfi 用于训练好的xgboost模型分析对应特征的重要性,当然你也可以使用fmap来观察 What is Xgbfi? Xgbfi is a XGBoost model du…
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酒店用机器学习,预测哪些客人会放鸽子
他利用公开的欧洲酒店预订平台数据,发现了更容易取消订单的用户特点,以帮助酒店及时进行止损。用户国籍、预订时间、住宿时间、成人和儿童或婴儿的数量、订单最终是否取消、用户在此次订单之前共取消订单次数等信息。201…
star2017
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1年前
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终于有人把网络爬虫讲明白了
人们正在以前所未有的速度转向互联网,我们在互联网上所做的很多行为产生了大量的“用户数据”,比如微博、购买记录等。
star2017
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1年前
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数据可视化之美:您必须熟练掌握的7个图表
当数据以简单的可视化的形式呈现时,数据便更具有意义并且更容易理解,因为人眼很难从原始数据中得出重要的信息。
star2017
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1年前
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我为什么选择了数据分析(5000字心得总结)
生活就像海洋,只有意志坚强的人才能到达彼岸。
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14个超有趣的数据分析项目,数据集都给你整理好啦(建议收藏)
最容易上手的就是数据可视化, 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。 分析此数据集,找到任何确实影响员工满意度的变量,另外,还可以看看是否可以对变量进行重要程度排名…
star2017
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1年前
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数据分析案例:用Minitab进行过程能力分析01—不要忽略“稳定”
问题背景: 电缆制造商在电缆的外面涂上一层涂层,以保持电缆的强度和耐久性。涂层厚度的下限(LSL)为39密尔,上限(USL)为43密尔。工程师评估涂层工艺的能力,以确保它能满足客户的要求。 数据收集: 操作人员定期随机抽取5根电缆样本。这些样品充分地反映了当时工艺的内在变化。操作人员记录每根电缆样品的外涂层厚度。 Minitab操作步骤: 正态性检验 从上图…
star2017
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1年前
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数据驱动决策的13种思维方式
“数据驱动决策”,为了不让这句话成为空话,请先装备以下13种思想武器,将来你一定能用上!~
star2017
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