考研题 要点 二叉树的前序、中序、后序遍历,一定要完全熟透,因为最后题做的对不对完全靠这个 根据前序和中序还原二叉树,固定模式M1(https://www.51cto.com...
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整体 Quora是如何做推荐的, 原文在 machine-learning-for-qa-sites-the-quora-example看到了这篇文章,然后顺便追了相关的参考...
我错了,赶紧改了。
LCQMC:A Large-scale Chinese Question Matching Corpus前记 该论文是哈工大发表的一个中文问答匹配数据集的论文,对于整个中文问答匹配的知识背景、方法、数据集构建方式等都有一些描述,该数据集被广泛应用在一些中文语义匹配的评测中,比如...
原文:2013年的时候,张一鸣在想什么?今日头条2012年-2013年期间B轮融资的BP总结 早期想做成微博这样的社交媒体最后变成纯信息分发型产品,而且目前在社交领域也做的不...
步骤 选择一个明确的要学习的主题 向不熟悉这个主题的人使用他们能理解的语言解释,尽量用最简单的语言 发现自己讲不清楚的地方或者不理解的地方,去学习不理解的部分,然后重复这个过...
摘要 作者提出一个大规模的多目标排序在“what video to watch next”这个工业界的推荐场景下。主要是使用了软参数共享技术Multi-gate Mixtur...
原文:Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data 摘要 提...
冰山模型 上层-- 知识:认知-- 技能:使用excel-- 如果每天都焦虑觉得不懂的东西太多那就是这方面不足 中层-- 能力(通用领域)--工作效率低,复杂问题解决不...
原文:Text similarity search with vector fields ES7.3的新功能 基于文本embedding技术,Text similarity ...
原文:如何破解YouTube视频推荐算法? 访问速率( View Velocity) 一个视频要成功(成功定义为订阅者中超过一半的人在前30天访问过)需要视频发布的前几分钟、...
小结 点击率预估中往往存在点击位置或者平台的bias,一般来说,位置越靠前越可能被点击。在pinterest中不同的平台和位置在点击率上全局来看就存在差异 所以对点击率进行去...
前记 该论文是哈工大发表的一个中文问答匹配数据集的论文,对于整个中文问答匹配的知识背景、方法、数据集构建方式等都有一些描述,该数据集被广泛应用在一些中文语义匹配的评测中,比如...
原文 Visualizing 100,000 Amazon Products 扩展阅读 [1]Sentence Embeddings. Fast, please![2]一个简...
前记 最近做一些文本匹配相关的事,有两篇百度的nlp相关讲得不错 百度语义计算技术及其应用 语义表示 从基于term的multi-hot ,Topic Model ,CBOW...
python本身是一个版本比较复杂的东西,python2跟python3基本上就是水火不容的两个版本(python2在2020年开始不维护)。我们平时都用python2,但是...
背景 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb作为embedding的工...
简介 发表于CIKM2013' ,论文地址为Learning Deep Structured Semantic Modelsfor Web Searchusing Click...
2008 - 《Video Suggestion and Discovery for YouTube》 1.推荐算法 2.实验1)数据准备 相同区域的5.4m用户的播放行为 ...
用户研究发现netflix的用户在一到两屏看过10-20个title之后,在60s-90s过后就会失去兴趣。推荐系统的目的就是在两屏之内让用户找到感兴趣的东西。how eac...
小结 主要讲述pinterest在Related Pins这个场景的演进过程。pinterest的总保存RP占比从10%涨到了40%。Related Pins Save Pr...