干货基于深度神经网络推荐系统剖析

文章作者:王科 某司资深算法工程师 内容来源: 《YouTube 基于深度神经网络推荐系统剖析》 出品社区: DataFun YouTube的推荐系统是近年来业内的佼楚之作。其经典之处不仅仅在于基于深度学习的解决方案,也有很多不属于纯技术范畴的设计抉择。 YouTube转用深度学习做推荐系统,也许有跟风的意……

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回顾让机器读懂人类揭秘机器阅读理解技术及应用

分享嘉宾:**** 邬霄云 Naturali奇点机智创始人兼CEO 内容来源: DataFun AI Talk**《让机器读懂人类:揭秘机器阅读理解技术及应用》** 出品社区: DataFun 我们在今年百度举行的中文阅读理解大赛上拿了冠军,而且比第二名高出三个点左右;听到过许多的反馈,好多人都说想要听机器阅读理解的技术这……

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让你更懂 JavaScript:V8 引擎的内部结构

V8 是一个非常复杂的项目,有超过 100 万行 C++ 代码。它由许多子模块构成,其中这 4 个模块是最重要的: Parse 负责将 JavaScript 源码转换为 Abstract Syntax Tree (AST)。确切的说,在 Parser 将 JavaScript 源码转换为 AST 前,还有一个叫 Scanner 的过程,具体流程如下: Ignition 即解释器,负责将 AST 转换为 Bytecode,解释执行 Bytecode;同时收集 TurboFan 优化……

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美团深入浅出排序学习写给程序员的算法系统开发实践

转载自 美团点评技术团队 引言 我们正处在一个知识爆炸的时代,伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展,互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。 很多人不知道的是,看似简单的个性化信息展示背后,涉及大量的数据……

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深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践

文章作者:陈文强、白杨、黄海勇 编辑整理:王吉东 内容来源:2019 DataFun Live 09 出品社区:DataFun 导读: 美图秀秀社交化的推进过程中,沉淀了海量的优质内容和丰富的用户行为。推荐算法连接内容消费者和生产者,在促进平台的繁荣方面有着非常大的价值 。本次分享探讨美图在内容社区推荐场景下应用深度……

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干货函数详解

阅读原文 发表于: 2019-08-24 0. 引言 Softmax 函数几乎是深度学习中的标配了, 在人工神经网络中,几乎无处不可见 softmax 函数的身影。可以认为 softmax 是 arg max 操作的一种平滑近似。 我将 softmax 的用途总结为两种: 分类:给定一系列类别,softmax 可以给出某输入被划分到各个类别的概率分布。由于人工智能领域的许多问题都可以抽象成分……

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团队开源新作全流程机器学习平台

策划编辑 | Natalie 作者 | Matei Zaharia 译者 | 无明 编辑 | Vincent **AI 前线导读:**在昨天开幕的 Spark+AI Summit 大会上,Spark 和 Mesos 的核心作者兼 Databrick 首席技术专家 Matei Zaharia 宣布推出开源机器学习平台 MLflow,这是一个能够覆盖机器学习全流程(从数据准备到模型训练到最终部署)的新平台,旨在为数据科学家构建、测试和部署机器学习模型……

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面向对象编程之类和对象

定义一个类 1 // 定义类,包含field及方法 2 scala> :paste 3 // Entering paste mode (ctrl-D to finish) 4 class HelloWorld { 5 private var name = "leo" 6 def sayHello() {print("Hello, " + name)} 7 def getName = name 8 } 9 // Exiting paste mode, now interpreting. 10 defined class HelloWorld 11 // 创建类的对象,并调用其方法 12 scala> val helloWorld = new HelloWorld 13 helloWorld: HelloWorld = HelloWorld@380e4452 14 // 如果方法无参,可以不加括号,如果定义方法时不带括号,则调用方法时也不能带括号 15 scala> helloWorld.sayHello() 16 Hello, leo……

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宽依赖窄依赖总结

宽依赖与窄依赖 窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency, 也称 shuffle dependency). 窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用, 子RDD分区通常对应常数个父RDD分区(O(1),与数据规模无关), map/filter和union 相应的,宽依赖是……

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用取代知乎实时数仓架构演进

“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲,数据的结果代表了用户的反馈,获取结果的及时性就显得尤为重要,快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策,更好的进行产品迭代,实时……

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