让你更懂 JavaScript:10 机器码、字节码

1、字节码 早期的 V8 为了提升代码的执行速度,直接将 JavaScript 源代码编译成了没有优化的二进制机器代码,如果某一段二进制代码执行频率过高,那么 V8 会将其标记为热点代码,热点代码会被优化编译器优化,优化后的机器代码执行效率更高。 随着移动设备的普及,V8 团队逐渐发现将 JavaScript 源码直接编译成二进制代码存在两……

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来源: Microstrong 文章主要内容概览: 1. Seq2Seq 以及注意力机制 Seq2Seq 任务指的是输入和输出都是序列的任务。例如说英语翻译成中文。 1.1 Encoder-Decoder 模型与 Seq2Seq 的关系? 答:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型最初是由 Cho 等提出应用在机器翻译中。由于在机器翻译中是文本到文本的转换,比如将法语翻译成英语,Suts……

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排得更好估得更准搜的更全推荐广告搜索算法间到底有什么区别

文 | 王喆 源 | 王喆的机器学习笔记 作为互联网的核心应用“搜广推”,三个方向基本都是互联网公司的标配。各头部公司的搜广推系统也都各自发展成了集成了多种模型、算法、策略的庞然大物,想一口气讲清楚三者的区别并不容易。不过万事总有一个头绪,对于一个复杂问题,直接深入到细节中去肯定是不明智的,……

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机器学习的可解释性因果推理和稳定学习

分享嘉宾:况琨 浙江大学 助理教授 编辑整理:有感情的打字机、闫建飞 DataFunTalk 导读: 机器学习方法已经在许多领域取得了巨大的成功,但是其中大多数都缺乏可解释性和稳定性。其主要原因是目前机器学习方法是关联驱动的,且没有区分数据中的因果关联和虚假关联。 因果推理是用于解释分析的强大建模工具,可以帮助恢……

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同城同镇下沉市场中的推荐技术实践

分享嘉宾:闫文昌 58同城 算法架构师 编辑整理:GYH 出品平台:DataFunTalk、AI启蒙者 导读: 58同镇是58同城进军下沉市场最重要的战略性业务,58同镇推荐系统面向下沉市场用户群,以Feed流方式提供基于地域分发的多品类信息融合推荐。本次分享重点聚焦58本地版APP首页Fe……

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有赞搜索系统的架构演进

转载自 有赞技术博客 有赞搜索平台是一个面向公司内部各项搜索应用以及部分 NoSQL 存储应用的 PaaS 产品,帮助应用合理高效的支持检索和多维过滤功能,有赞搜索平台目前支持了大大小小一百多个检索业务,服务于近百亿数据。 在为传统的搜索应用提供高级检索和大数据交互能力的同时,有赞搜索平台还需要为其他比如商……

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实时计算在微博的应用

摘要: 微博机器学习研发中心数据计算负责人,高级系统工程师曹富强为大家带来 Flink 实时计算在微博的应用介绍。 一、微博介绍 本次给大家带来的分享是 Flink 实时计算在微博的应用。微博是中国领先的社交媒体平台,目前的日活跃用户是 2.41 亿,月活跃用户是 5.5 亿,其中移动用户占比超过了 94%。 二、数据计算平台介绍……

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个性化推荐技术

文章作者:姚凯飞 Club Factory 推荐算法负责人 内容来源:作者授权发布 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处。 在这个时代背景下,信息爆炸与长尾问题普遍发生,而解决方案之一是个性化推荐技术,那具体什么是个性化推荐,怎么去实现这一过程呢?这一章读者朋友需要做到的是读完以后,对个性化推……

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细粒度实体分类论文综述二

作者: 龚俊民(昵称: 除夕) 学校: 新南威尔士大学 单位:Vivo AI LAB 算法实习生 方向: 自然语言处理和可解释学习 知乎: https://www.zhihu.com/people/gong-jun-min-74 前言:把分类粒度变细是亚里士多德在《形而上学》中的“给世间万物的存在基于语言来分层和分类”的进一步体现。我们只把世间万物的存在划分成人名,机构,位置,时间这些类别远远不……

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搜索相关性算法在中的探索

李明阳 滴滴技术 导读:今天给大家分享的主题是搜索匹配问题在 DiDi Food 中的一些探索与应用。本文首先介绍了搜索相关性的一些背景,之后介绍了业界常见的三种匹配模型,以及在 DiDi Food 业务中的模型效果对比。 匹配模型包括:1. 基于表征 的深度匹配模型;2. 基于交互 的深度匹配模型;3. 同时 基于表征与交互 的深度……

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