2022年3月15日
分享嘉宾:张俊林博士 新浪微博 编辑整理:李桂荣 中南财经政法大学 出品平台:DataFunTalk 导读: 深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持,根据训练数据标记与否,可以分为有监督学习和无监督学习/自监督学习。监督学习技术已相对成熟,但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。自……
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2022年3月15日
分享嘉宾:周彤 58同城 资深算法工程师 编辑整理:吴雪松 内容来源:58 推荐系统技术沙龙 出品平台:DataFunTalk 导读: 在深度学习的应用过程中,Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来了极大的扩展,有"万物皆可 Embeddin……
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2022年3月15日
合并重叠区间,也就是那个最大不重叠区间的题目的变种。面试官会让你看题先整理思路,然后分析复杂度,最后面试官觉得你的思路OK就放你在远程连接上手撕代码 链接: https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/ 1.过拟合和欠拟合。 2.python多进程 3.python深浅拷贝 ~ 文末有福利 ~ 解题思路: 先对输入数组按照区间左边的值进行升……
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2022年3月15日
桔妹导读:HBase作为Hadoop生态中表现较为突出的分布式在线数据存储产品,在滴滴有着非常广泛的应用,但同样存在比较突出的短板问题——例如可用性较弱、毛刺严重等,一定程度上限制了它的业务边界。本文主要介绍在此背景下,HBase团队近期进行的一些探索工作。 1. 背景 HBase 是一个基于 HDFS 的……
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2022年3月15日
作者:王爷 团队:搜索中台 概述 有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台,在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的,这个过程中有哪些心得,本文与大家一起分享探讨下。 一、问题域 跟绝大多数烟囱式架构面临的问题是相似的,业务自建搜索,独立选型往往会遇到以下问题: 技术选型单一或跟风,比……
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2022年3月15日
原文地址: https://cloud.tencent.com/developer/article/1164771 1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。 EE问题中的Exploitation就是:对用户比较确定的兴趣,当然要利用开采迎合,好比……
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2022年3月15日
分享嘉宾:赵学敏博士 京东科技 编辑整理:蔡丽萍 TRS 出品平台:DataFunTalk 导读: 在电商企业采购和运营过程中,如果要想掌握商品的实时价格等行情信息,就需要对齐各个电商网站的商品。由于各个电商网站的运营体系不同,网站的类目体系、商品属性等等往往存在很大差异,需要将这些实体信息进行……
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2022年3月15日
导读:微软小冰是领先的跨平台人工智能系统, 本次分享将介绍微软小冰最新的对话技术框架,以及在这套框架的基础之上,如何一步步构建 人格化 的 对话系统,并且在社交娱乐及实用场景当中的具体运用。主要包括: 如何构建基本的对话系统? 人格化的定义及如何部分实现人格化 如何构建基本的对话系统? 广义对话……
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2022年3月15日
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29765582 现在网上介绍gbdt算法的文章并不算少,但总体看下来,千篇一律的多,能直达精髓的少,有条理性的就更稀少了。我希望通过此篇文章,能抽丝剥茧般的向初学者介绍清楚这个算法的原理所在。如果仍不清楚可以在文后留言。 1、如何在不改变原有模型的结构上提升模型的拟合能力 假设现在你有样本集 ,然后……
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2022年3月15日
1 前言 OPPO的大数据离线计算发展,经历了哪些阶段?在生产中遇到哪些经典的大数据问题?我们是怎么解决的,从中有哪些架构上的升级演进?未来的OPPO离线平台有哪些方向规划?今天会给大家一一揭秘。 2 OPPO大数据离线计算发展历史 2.1 大数据行业发展阶段 一家公司的技术发展,离不开整个行业的……
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