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大厂发布的AI落地实践、顶尖实验室的最新论文、工业界的真实踩坑记录
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全面整理高质量的人工智能、机器学习、大数据等技术资料。内容主要来自开源项目官网、综合技术网站(AIQ 、InfoQ、Stackoverflow、Github 等、国内外知名互联网公司技术博客(FAANG、Alibaba、Meituan etc)、知名技术公众号(DatafunTalk、阿里技术等)。
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我们有一个梦想:随着全球工业界在AI道路上的不断探索与沉淀,笔耕不缀,很多很多年后, AIQ终将成为人工智能领域的“史家之绝唱,无韵之离骚”。——“苦练基本功”
我们有一个梦想:随着工业界不断的分享实践,未来无数的AI工程师们都能在这里找到解决方案、对标前沿,收获志同道合的朋友。智能时代里遍地生花、百家争鸣。——“坚持做正确的事,而不是容易的事”
我们有一个梦想:随着不断提升人工智能技术信息获取的效率,降低信息不对称壁垒,加速行业周期,助力人类智 能化的翅膀飞的更高更远!——“每天前进三十公里”
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滚动周报
注:算法大牛本周发布的笔记汇总,统计区间(2024-04-08 ~ 2024-04-15), 本周报更新时间:2024-04-15 15:03:27
| 序号 | 佳作 | 作者 | 时间 |
|---|---|---|---|
| 1 | 图解大模型计算加速系列:vLLM源码解析2,调度器策略(Scheduler) | 猛猿 | 2024-04-15 13:17:50 |
| 2 | 大模型高速下载常用的的几种方法 | 大林 | 2024-04-15 07:59:28 |
| 3 | 大模型 | meta2024 wukong: 推荐模型本身如何做大 | 亦一 | 2024-04-15 00:00:02 |
| 4 | 揭秘NVIDIA大模型推理框架:TensorRT-LLM | DataFunTalk | 2024-04-14 21:14:33 |
| 5 | ChatBI:基于文心一言的生成式数据分析技术探索 | DataFunTalk | 2024-04-14 20:45:05 |
| 6 | 最新综述 | A Review of Graph Neural Networks in Epidemic Modeling | Houye | 2024-04-14 08:53:09 |
| 7 | 懂车帝数据指标体系建设和应用实践 | DataFunTalk | 2024-04-12 14:07:40 |
| 8 | DataOps 在联通数科的实践 构建数据治理研发运营一体化能力 | DataFunTalk | 2024-04-12 13:59:03 |
| 9 | 如何快速提高大模型的向量表征效果能力? | 刘聪NLP | 2024-04-11 22:36:46 |
| 10 | 尺寸魔方:AIGC赋能下的视觉创意智能延展 | 阿里妈妈技术 | 2024-04-11 18:08:12 |
| 11 | 时间序列 AI 技术与大模型:蚂蚁集团的实践与应用探索 | DataFunTalk | 2024-04-11 14:58:03 |
| 12 | 导师:瞒着我发水刊,你退学吧! | Houye | 2024-04-11 06:20:35 |
| 13 | 我发现了两个很好用的kimi插件 | 大林 | 2024-04-09 20:24:25 |
| 14 | 大模型微调方案设计和能力整合 | DataFunTalk | 2024-04-09 18:37:24 |
| 15 | Apache Spark在小米的生产实践 | DataFunTalk | 2024-04-09 13:54:06 |
| 16 | 轻量微调技术:如何运用有限数据实现高效微调 | DataFunTalk | 2024-04-09 11:50:13 |
| 17 | 迈向公平图学习的新基准:电子科大等发布全新综合数据集和统一评估方法 | Houye | 2024-04-09 05:37:24 |
| 18 | RAG系统中答案无关片段对LLMs生成答案有何影响? | 刘聪NLP | 2024-04-08 20:50:36 |
| 19 | 理想汽车基于Flink on K8s的数据集成实践 | DataFunTalk | 2024-04-08 15:01:04 |
| 20 | 大数据安全治理与防范——网址反欺诈实战 | DataFunTalk | 2024-04-08 14:03:49 |
| 21 | 当大语言模型遇见推荐系统 | DataFunTalk | 2024-04-08 11:03:26 |
| 22 | 自那之后,heygen更新了蛮多功能的 | 大林 | 2024-04-08 07:34:48 |
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DataFunTalk
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 揭秘NVIDIA大模型推理框架:TensorRT-LLM | 2024-04-14 21:14:33 |
| 2 | ChatBI:基于文心一言的生成式数据分析技术探索 | 2024-04-14 20:45:05 |
| 3 | 懂车帝数据指标体系建设和应用实践 | 2024-04-12 14:07:40 |
| 4 | DataOps 在联通数科的实践 构建数据治理研发运营一体化能力 | 2024-04-12 13:59:03 |
| 5 | 时间序列 AI 技术与大模型:蚂蚁集团的实践与应用探索 | 2024-04-11 14:58:03 |
| 6 | 大模型微调方案设计和能力整合 | 2024-04-09 18:37:24 |
| 7 | Apache Spark在小米的生产实践 | 2024-04-09 13:54:06 |
| 8 | 轻量微调技术:如何运用有限数据实现高效微调 | 2024-04-09 11:50:13 |
| 9 | 理想汽车基于Flink on K8s的数据集成实践 | 2024-04-08 15:01:04 |
| 10 | 大数据安全治理与防范——网址反欺诈实战 | 2024-04-08 14:03:49 |
| 11 | 当大语言模型遇见推荐系统 | 2024-04-08 11:03:26 |
| 12 | 货拉拉大数据新一代基础架构实践与思考 | 2024-04-07 18:18:57 |
| 13 | 指标平台加速零售数字化转型--Kyligence Zen 智能一站式指标平台 | 2024-04-07 17:59:11 |
| 14 | 一文看懂什么是强化学习?(基本概念+应用场景+主流算法+案例) | 2024-04-07 17:21:28 |
| 15 | 大模型分布式训练的第四种境界 | 2024-04-07 16:37:56 |
| 16 | 如何实现 DataOps 开发、运营、治理一体化 | 2024-04-07 16:20:30 |
| 17 | 大语言模型在开放世界中的推理能力探索实践 | 2024-04-07 10:45:05 |
| 18 | 用户画像算法:历史、现状与未来 | 2024-04-03 17:51:06 |
| 19 | 卷大模型没意义,卷应用机会更大 | 2024-04-03 14:50:09 |
| 20 | 大模型在金融领域落地思路与实践 | 2024-04-02 17:44:00 |
| 21 | 字节智能运维场景的LLM应用实践 | 2024-04-02 10:52:13 |
| 22 | ETL原罪是什么?NoETL怎么搞? | 2024-04-01 18:54:26 |
| 23 | 快手强化学习与多任务推荐 | 2024-04-01 18:28:27 |
| 24 | 滴滴国际化出行场景指标体系建设 | 2024-03-29 14:06:39 |
| 25 | Soul 基于 AIGC 的实践与探索 | 2024-03-29 11:39:35 |
| 26 | 阿里通用多模态大模型 OFA 研究实践 | 2024-03-27 18:02:42 |
| 27 | 袋鼠云在实时数据湖上的探索实践 | 2024-03-26 18:10:18 |
| 28 | 抖音电商埋点与归因分析实践方案 | 2024-03-26 14:32:39 |
| 29 | 教育领域大模型技术与应用 | 2024-03-25 18:51:09 |
| 30 | 算力之外,大模型训练的隐藏挑战 | 2024-03-25 11:50:07 |
| 31 | 滴滴大数据资产治理实践 | 2024-03-24 13:33:10 |
| 32 | 大数据 AI 一体化解读 | 2024-03-23 13:24:02 |
| 33 | 快手统一分析服务建设实践 | 2024-03-22 09:00:20 |
| 34 | 抖音电商数据血缘探索和实践 | 2024-03-21 11:18:23 |
| 35 | 十分钟验证一个高性能车联网数据平台解决方案 | 2024-03-19 17:41:27 |
| 36 | 金融数据治理场景化实践 | 2024-03-18 15:41:55 |
| 37 | OLTP&OLAP超融合,揭秘新一代云原生数据库的设计之道 | 2024-03-18 09:23:03 |
| 38 | 流图计算在蚂蚁数仓加速场景的应用 | 2024-03-14 18:30:08 |
| 39 | AI风暴来袭:2024年数据平台的演进、挑战与机遇 | 2024-03-13 18:30:07 |
| 40 | 海外游戏智能营销技术应用探索 | 2024-03-13 11:30:44 |
| 41 | 大模型时代,新一代向量数据库的探索应用-DingoDB | 2024-03-13 09:00:08 |
| 42 | 腾讯欧拉平台数据血缘架构及应用 | 2024-03-12 20:10:05 |
| 43 | 蚂蚁金服异常检测和归因诊断分析实践 | 2024-03-12 16:36:41 |
| 44 | 大模型推动下的百度信息流推荐系统重构设计 | 2024-03-12 11:31:58 |
| 45 | 滴滴指标标准化的核心设计思路 | 2024-03-11 16:20:46 |
| 46 | 滴滴指标标准化的核心设计思路 | 2024-03-11 10:58:43 |
| 47 | AI 原生应用中的 AI Agents 探索与实践 | 2024-03-08 11:09:19 |
| 48 | 携程用大模型都做了些啥? | 2024-03-07 11:53:34 |
| 49 | 画像标签体系构建与应用实践 | 2024-03-06 18:18:16 |
| 50 | Agent如何革新AI医疗? | 2024-03-06 10:37:01 |
| 51 | 懂车帝准实时指标体系架构及应用 | 2024-03-06 09:35:16 |
| 52 | 算法&大数据如何赋能?OPPO推荐领域降本增效指南 | 2024-03-05 20:30:16 |
| 53 | 华为盘古大模型微调实践 | 2024-03-05 17:57:55 |
| 54 | AI Agent在阿里电商平台中的应用 | 2024-03-05 10:33:28 |
| 55 | 如何提供一个可信的AB测试解决方案 | 2024-03-04 14:04:48 |
| 56 | Data Fabric 在数据集成场景的实践 | 2024-03-01 17:43:54 |
| 57 | 训练大模型缺少高质量数据?我们找到了一种新的解决方案 | 2024-03-01 14:34:00 |
| 58 | eBay推荐系统的多模态与商品嵌入技术实践:提升效能与用户体验 | 2024-03-01 11:40:27 |
| 59 | 小米 OLAP 引擎在 Trino 的应用实践 | 2024-02-29 18:07:00 |
| 60 | 资料下载:大模型在智能风控的应用案例 | 2024-02-29 14:53:48 |
| 61 | 2023年推荐+LLM有哪些成果? | 2024-02-29 11:31:41 |
| 62 | 如何从0-1使用 Apache Arrow 构建新数据系统 | 2024-02-28 20:06:09 |
| 63 | 数据治理资料下载《数据全生命周期安全管理实践案例》 | 2024-02-28 14:00:01 |
| 64 | 飞猪旅行供应链品类规划算法——推荐和选品模型 | 2024-02-27 20:00:14 |
| 65 | 基于 StarRocks 和 Paimon 打造湖仓分析新范式 | 2024-02-27 15:02:46 |
| 66 | 你们要的资料来了!强化学习经典算法—DQN算法揭秘 | 2024-02-27 14:06:16 |
| 67 | 当"狂飙"的大模型撞上推荐系统 | 2024-02-26 17:20:52 |
| 68 | 最新资料下载!京东因果推断方法实践文档! | 2024-02-26 15:07:05 |
| 69 | 24年最新资料《Agent技能实践地图2.0》下载地址来啦! | 2024-02-23 16:02:54 |
| 70 | 生成式AI在育碧3A游戏图像生成的实践应用 | 2024-02-23 13:54:44 |
| 71 | 下载地址来啦!下载破万的《大模型与推荐知识地图》2.0版 | 2024-02-22 14:25:10 |
| 72 | 快手推荐系统海量模型数据处理实践 | 2024-02-22 08:30:04 |
| 73 | vivo 大模型从训练到产品落地的最佳实践 | 2024-02-21 18:30:15 |
| 74 | 字节基于用户画像标签的分析及业务场景应用 | 2024-02-21 16:37:48 |
| 75 | 免费资源来啦!《大模型微调方案设计&能力整合知识地图2.0》 | 2024-02-21 16:31:40 |
| 76 | 字节跳动数据集成引擎 BitSail 开源架构演进和实践 | 2024-02-20 19:06:08 |
| 77 | 如何提升Agent角色扮演能力 | 2024-02-20 11:06:52 |
| 78 | 高性能 LLM 推理框架的设计与实现 | 2024-02-19 18:51:50 |
| 79 | 快手短视频推荐中的因果推断实践 | 2024-02-19 14:52:50 |
| 80 | 兼顾降本增效,StarRocks 3.0 关于存算这对CP分离的最佳"姿势" | 2024-02-02 20:00:12 |
| 81 | AB实验「坑」贼多?腾讯搜索实验有妙招! | 2024-02-02 18:02:18 |
| 82 | 揭秘NVIDIA大模型推理框架:TensorRT-LLM | 2024-01-31 18:54:33 |
| 83 | 2024年,如何精准押注大模型? | 2024-01-31 14:34:56 |
| 84 | 基于“数据-模型-策略-实验”生态闭环的智能风控实践 | 2024-01-30 19:03:27 |
| 85 | 模型与算法在石油产业链的优化应用实践 | 2024-01-30 12:33:15 |
| 86 | 腾讯数据采集治理之质量篇-从合规到合理 | 2024-01-29 20:54:02 |
| 87 | 一文搞懂 NVIDIA 在 GPU 上高效部署语音 AI 模型的最新应用 | 2024-01-29 18:14:52 |
| 88 | 深入浅出快手图数据库:看架构如何让推荐召回更高效 | 2024-01-29 17:41:20 |
| 89 | 2万字揭秘阿里巴巴数据治理平台建设经验 | 2024-01-28 19:03:26 |
| 90 | 大数据分析平台之 OLAP 架构的最佳实践 | 2024-01-25 18:40:37 |
| 91 | 强化学习和世界模型中的因果推断 | 2024-01-25 17:15:37 |
| 92 | 如何建设一个良好的可观测性数据平台直击企业痛点? | 2024-01-24 18:20:47 |
| 93 | B站大数据开发治理平台的产品设计心得 | 2024-01-24 17:05:47 |
| 94 | 腾讯数据治理技术实践 | 2024-01-23 17:40:01 |
| 95 | 大模型的高效训练和部署技术卷出新高度! | 2024-01-22 18:57:42 |
| 96 | 风控场景全流程模型构建及应用实践 | 2024-01-22 16:49:17 |
| 97 | 企业如何构建指标平台并实现智能分析? | 2024-01-18 18:43:18 |
| 98 | 手把手教你构建标签中台 | 2024-01-18 11:34:19 |
| 99 | 蚂蚁 TuGraph-DB 数据库查询引擎技术 | 2024-01-17 18:33:05 |
| 100 | 如何将知识图谱与AIGC结合?京东是这么做的 | 2024-01-17 17:56:27 |
| 101 | 淘宝直播APP用户增长实践 | 2024-01-17 11:22:04 |
| 102 | 如何构建好的用户画像平台? | 2024-01-16 14:04:07 |
| 103 | 数据集成产品的技术演进与实际应用-FastData DCT | 2024-01-15 14:02:19 |
| 104 | 数据治理全流程实战剖析,助力业务增长 | 2024-01-12 19:24:44 |
| 105 | 阿里巴巴长文档推荐系统在企业数字化中的应用 | 2024-01-12 17:54:41 |
| 106 | 小红书社区反作弊探索与实践 | 2024-01-11 20:06:58 |
| 107 | 重塑数据架构:云器Lakehouse如何简化组装式架构实现性能与成本的精益平衡 | 2024-01-11 18:03:10 |
| 108 | 翼支付云原生数据开发与治理平台实践 | 2024-01-11 14:53:48 |
| 109 | 京东零售数据可视化平台产品实践与思考 | 2024-01-10 18:47:36 |
| 110 | 滴滴大数据成本治理实践 | 2024-01-10 17:46:20 |
| 111 | 百度推荐排序技术的思考与实践 | 2024-01-08 15:16:43 |
| 112 | 蚂蚁营销推荐场景上的因果纠偏方法 | 2024-01-08 14:56:08 |
| 113 | 机器学习与运筹优化打造智慧供应链的最佳实践 | 2024-01-05 17:04:44 |
| 114 | YY 直播业务指标治理实践 | 2024-01-04 18:13:22 |
| 115 | 使用 OpenLLM 构建和部署大模型应用 | 2024-01-04 13:56:21 |
| 116 | OLAP 的技术研发与思考--ClickHouse 2023 总结和 2024 展望 | 2024-01-03 19:03:45 |
| 117 | 肖仰华:走向千行百业的大模型 | 2024-01-02 17:38:28 |
| 118 | OPPO 广告召回算法实践与探索 | 2024-01-02 10:56:01 |
| 119 | 如何设计好的指标平台? | 2023-12-29 18:10:51 |
| 120 | 大模型应用探索——企业知识管家 | 2023-12-29 17:55:02 |
| 121 | 腾讯(大禹投放平台)用户LTV建模技术研究和实践 | 2023-12-28 18:19:10 |
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| 314 | 飞猪旅行场景下的实时用户理解服务 | 2023-04-01 14:08:43 |
| 315 | 数据治理体系建设实践 | 2023-03-31 18:03:29 |
| 316 | 数据治理驱动下的开发治理平台建设 | 2023-03-31 12:48:05 |
| 317 | 高性能分布式机器学习平台建设经验 | 2023-03-30 18:30:52 |
| 318 | 这届技术人都爱挂在嘴边的“数智化”,我们用八个字拆解了 | 2023-03-30 15:03:27 |
| 319 | 近十年NLP预训练技术的重要发展 | 2023-03-30 12:33:06 |
| 320 | 提速 Spark SQL 2 倍,GLUTEN 向量化引擎原理剖析 | 2023-03-30 08:00:14 |
| 321 | 流批一体的实时特征工程平台建设实践 | 2023-03-29 14:26:30 |
| 322 | JuiceFS苏锐:从技术和业务角度看云原生的发展 | 2023-03-29 12:30:05 |
| 323 | 以标准推动金融智能风控行业发展 | 2023-03-28 18:14:10 |
| 324 | 运维、成本、安全,大数据处理技术三大挑战,如何解决? | 2023-03-28 13:00:16 |
| 325 | Debias 技术在金融推荐场景下的应用 | 2023-03-27 18:06:31 |
| 326 | 抖音集团数据指标体系分析与增长实践 | 2023-03-27 14:00:11 |
| 327 | 打造全链路数据隐私合规平台 | 2023-03-26 15:00:07 |
| 328 | 电商领域A/B实验平台建设方法 | 2023-03-26 13:14:13 |
| 329 | 工业数据与智能算法驱动下的生产调度优化研究 | 2023-03-25 15:12:14 |
| 330 | 众安金融实时特征平台架构设计与实践 | 2023-03-25 13:56:07 |
| 331 | 深度 UPLIFT 模型在腾讯金融用户增长场景中的应用 | 2023-03-24 14:00:14 |
| 332 | 来自OpenAI的数据工程革命,GPT-4仅仅是开端 | 2023-03-23 18:37:18 |
| 333 | 云原生大数据的核心技术与前沿趋势|云原生大数据系列访谈(一) | 2023-03-23 11:44:51 |
| 334 | 淘宝虚拟电商技术分享 | 2023-03-23 08:00:16 |
| 335 | 阿里健康医药电商销量预测算法方案 | 2023-03-22 20:00:19 |
| 336 | Presto 在字节跳动的实践 | 2023-03-20 18:08:09 |
| 337 | 美团酒旅图谱构建及应用 | 2023-03-20 14:00:04 |
| 338 | 基于 Doris 构建实时统一的现代数据分析平台 | 2023-03-19 15:24:59 |
| 339 | Akulaku在东南亚金融市场的技术积累 | 2023-03-18 15:00:13 |
| 340 | 从金融IT到金融科技,到数字化转型——基于资产管理行业趋势的思考 | 2023-03-18 08:00:09 |
| 341 | 从用户体验洞察到商业价值变现,以京东为例 | 2023-03-17 18:16:05 |
| 342 | 数据湖仓的应用现状和挑战 | 2023-03-17 14:10:08 |
| 343 | OLAP 核心挑战与前沿趋势解读 | 2023-03-16 17:10:06 |
| 344 | 图机器学习算法、应用的现状与趋势 | 2023-03-16 13:52:15 |
| 345 | 字节跳动极高可用 KV 存储系统详解 | 2023-03-15 18:10:03 |
| 346 | 新一代云数据平台架构演进之路 | 2023-03-15 17:55:51 |
| 347 | 从“外行”眼中看数据产品经理应该具备的基本能力 | 2023-03-14 18:07:02 |
| 348 | 知识图谱技术体系总览 | 2023-03-14 13:00:05 |
| 349 | 基于统一远程证明的 TEE 互联互通实践 | 2023-03-13 18:20:06 |
| 350 | 如何构建好的用户画像平台? | 2023-03-13 14:00:14 |
| 351 | 百度基于 GPU 的超大规模离散模型训练框架 PaddleBox 与 FeaBox | 2023-03-12 15:14:08 |
| 352 | Apache Kyuubi 1.6.0 新特性解读 | 2023-03-12 13:19:14 |
| 353 | 腾讯数据平台 saas 化实践 | 2023-03-11 18:39:56 |
| 354 | 快手双边市场的复杂实验设计问题 | 2023-03-11 13:27:37 |
| 355 | 银行数据安全管理的思考 | 2023-03-10 19:00:12 |
| 356 | 快手商业化数据产品建设经验 | 2023-03-09 18:07:49 |
| 357 | 如何快速、低成本克隆高质量数字人? | 2023-03-08 18:20:09 |
| 358 | AI 算法在大数据治理中的应用 | 2023-03-08 14:00:04 |
| 359 | 阿里健康供应链智能补货算法 | 2023-03-07 18:24:12 |
| 360 | 联想基于Apache DolphinScheduler构建统一调度中心的应用实践 | 2023-03-06 18:06:02 |
| 361 | 阿里可解释性推荐算法应用 | 2023-03-06 13:30:09 |
| 362 | 面向真实场景的数据驱动决策优化 | 2023-03-05 15:16:10 |
| 363 | Calibration4CVR:2018年关于“神经元级别共享的多任务CVR”的初探 | 2023-03-05 13:22:01 |
| 364 | 货拉拉全链路监控体系的落地与实践 | 2023-03-04 15:14:05 |
| 365 | AliceMind大规模预训练实践及AIGC在ModelScope中的应用 | 2023-03-04 13:07:51 |
| 366 | 数据的边界,透析企业数字化转型的数据价值 | 2023-03-03 18:41:53 |
| 367 | 虎牙“数据服务+自助”产品化实践 | 2023-03-02 18:10:13 |
| 368 | 中小银行数据安全治理体系建设实践 | 2023-03-02 13:23:04 |
| 369 | 任重道远:数据湖仓的体系化落地演进 | 2023-03-01 19:00:10 |
| 370 | 在高保真孪生数字人技术中的自动化流程探索 | 2023-03-01 18:30:08 |
| 371 | 百度文档智能技术与应用 | 2023-02-28 18:13:13 |
| 372 | 基于事件感知的聚类增益网络在飞猪保险创意排序的应用 | 2023-02-28 14:16:06 |
| 373 | 高途数据平台迁移与成本治理实践 | 2023-02-27 18:32:00 |
| 374 | 飞桨PaddleNLP设计理念与产业实践 | 2023-02-26 18:13:09 |
| 375 | 字节跳动数据血缘技术实现与具体用例 | 2023-02-26 13:18:01 |
| 376 | 智能指标平台建设和指标自动化 | 2023-02-26 10:23:48 |
| 377 | T3 出行基于 Hudi+Kyuubi 的现代技术栈探索 | 2023-02-25 14:00:16 |
| 378 | T3 出行基于 Hudi+Kyuubi 的现代技术栈探索 | 2023-02-25 13:09:22 |
| 379 | 数据分析工具与案例拆解 | 2023-02-24 20:22:00 |
| 380 | Presto+Alluxio 加速 Iceberg 数据湖访问 | 2023-02-24 14:00:11 |
| 381 | 浅谈因果推断与在内容平台的实践 | 2023-02-23 18:10:09 |
| 382 | 网易数据治理体系、工具、流程、制度与管理概述 | 2023-02-23 12:05:09 |
| 383 | 阿里云机器学习 AutoML 引擎介绍与应用 | 2023-02-22 18:15:02 |
| 384 | GNN的基础、前沿和应用 | 2023-02-22 13:16:08 |
| 385 | 中原银行 AI 平台建设实践 | 2023-02-21 18:10:11 |
| 386 | 数据产品价值评估体系与效果提升方法 | 2023-02-20 18:07:52 |
| 387 | ChatGPT技术国产化尝试 | 2023-02-20 14:00:12 |
| 388 | 腾讯智能写作助手“文涌”(Effidit)关键技术揭秘 | 2023-02-19 16:00:02 |
| 389 | 2万字揭秘阿里巴巴数据治理平台建设经验 | 2023-02-19 08:37:12 |
| 390 | 从0到1到100,经营诊断型数据产品人的思维模型 | 2023-02-18 18:04:03 |
| 391 | 度小满自动机器学习平台实践 | 2023-02-18 13:21:48 |
| 392 | 腾讯Alluxio(DOP)在金融场景的落地与优化实践 | 2023-02-17 14:27:15 |
| 393 | 智能风控体系总览 | 2023-02-17 08:00:14 |
| 394 | 京东实时数据产品应用实践 | 2023-02-16 19:54:31 |
| 395 | 腾讯文本理解系统 TexSmart 中的细粒度实体识别关键技术 | 2023-02-16 14:06:25 |
| 396 | 众安实时多维分析的挑战与 StarRocks 的应用 | 2023-02-14 18:32:09 |
| 397 | 腾讯广告模型基于"太极"的训练成本优化实践 | 2023-02-14 13:58:16 |
| 398 | Clickhouse 在自助分析场景中的探索及实践 | 2023-02-13 18:22:39 |
| 399 | B站基于缓存优化 PRESTO 集群查询性能 | 2023-02-12 14:10:03 |
| 400 | 吞吐提升30倍:CV流水线走向全栈并行化 | 2023-02-11 14:34:19 |
| 401 | 阿里基于渠道协同的预算分配与权益管理实践 | 2023-02-10 18:35:15 |
| 402 | 广告场景下双边市场的实验设计 | 2023-02-09 13:10:11 |
朱翔宇
介绍: 「炼丹笔记 」「阿里云天池大赛赛题解析」作者,《阿里云天池大赛赛题解析》「作者」
1.“数字中国”创新大赛 数字政府赛道「冠军」
2. ACM WSDM Cross-Market Rec 「亚军」
3. Microsoft DigSci 科学数据挖掘大赛「亚军」
4. ATEC 科技精英赛 数字化运营赛道 「亚军」
5. IEEE ICDM Knowledge Graph Contest「季军」
6. “达观杯”文本智能处理挑战赛「季军」
7. 京东JDATA算法大赛「季军」
8. “中国法研杯”司法人工智能挑战赛 三等奖
9. 中国高校计算机大赛 微信大数据挑战赛 4th
0. 其他数据算法竞赛Top5 若干。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 深度营销增益模型Uplift Model | 2024-03-16 15:24:06 |
| 2 | 2023BDC大数据挑战赛全国六强获奖算法方案 | 2023-10-05 17:12:39 |
| 3 | GNN在搜推上没有用?试试动态图GNN | 2023-09-28 18:56:24 |
| 4 | AI Agents大爆发:OpenAI的下一步 | 2023-09-11 19:11:58 |
| 5 | 用大型语言模型来重新思考自动驾驶技术 | 2023-09-05 13:39:51 |
| 6 | 大模型幻觉,他们知道自己不知道的吗? | 2023-08-16 21:38:30 |
| 7 | 盘点大模型的16大挑战 | 2023-07-24 12:40:38 |
| 8 | 不再追求模型收敛,一个简单Trick让模型更稳定! | 2023-06-25 12:14:04 |
| 9 | 家谱树:大模型的前世今生 | 2023-05-18 22:30:35 |
| 10 | 当ChatGPT遇上推荐系统,遭遇滑铁卢 | 2023-05-13 12:54:07 |
| 11 | 广告营销算法是如何发挥作用的? | 2023-05-04 20:25:12 |
| 12 | ChatGPT出现后,我们是否真的面临范式转变? | 2023-04-15 11:48:58 |
| 13 | DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练 | 2023-04-13 20:02:13 |
| 14 | LoRA:训练自己的ChatGPT | 2023-04-09 17:26:58 |
| 15 | ChatGLM-6B微调方法 | 2023-04-01 15:49:41 |
| 16 | 马斯克开源,Twitter是怎么做推荐的? | 2023-04-01 15:04:35 |
| 17 | 再谈排序算法的pairwise,pointwise,listwise | 2023-03-12 16:37:02 |
| 18 | 流量为王:A/B test 流量分发及实验评估方法 | 2023-03-02 21:33:35 |
| 19 | 拆解追溯 ChapGPT各项能力的起源 | 2023-02-18 19:08:35 |
| 20 | 电商数据分析方法论 | 2023-01-14 15:04:38 |
| 21 | 如何发现品牌潜客?目标人群优选算法模型及实践解析 | 2022-08-14 15:36:48 |
| 22 | 微信大数据挑战赛:周星星方案汇总 | 2022-05-29 16:39:26 |
| 23 | 称霸Kaggle的九大深度学习炼丹技巧 | 2022-05-22 14:27:35 |
| 24 | 那么多CTR论文,真正能复现出效果的有几个? | 2022-05-07 14:10:02 |
| 25 | 腾讯多任务模型MFH | 2022-04-09 15:14:45 |
| 26 | Transformer总结(2022版) | 2022-03-28 20:48:21 |
| 27 | 一文看清这些年自监督和无监督的进展 | 2022-03-19 12:36:32 |
| 28 | 用Dropout思想做特征选择,保证效果还兼顾了线上性能? | 2022-03-14 11:45:12 |
| 29 | 神经网络调参技巧:warmup策略 | 2022-03-12 16:13:24 |
| 30 | DEEPNORM:千层transformer... | 2022-03-12 16:12:38 |
| 31 | 2021年炼丹笔记最受欢迎的10篇技术文章 | 2022-03-06 17:14:45 |
| 32 | 关于多目标任务有趣的融合方式 | 2022-03-01 19:45:12 |
| 33 | 对比学习必知要点 | 2022-02-26 18:42:24 |
| 34 | 对比表示学习必知的几种训练目标 | 2022-02-26 18:41:26 |
| 35 | 召回:是"塔",是"塔",但不是双塔! | 2022-02-26 18:33:43 |
| 36 | 2021年Kaggle所有赛事TOP方案汇总 | 2022-02-26 18:30:40 |
| 37 | 深度学习模型的多Loss调参技巧 | 2022-02-25 09:50:48 |
| 38 | 三种Target Encoding方式总结 | 2022-02-11 21:53:31 |
| 39 | 如何解决高维稀疏的user-item矩阵推荐问题? | 2022-02-08 16:07:00 |
| 40 | 双塔模型没效果了?请加大加粗! | 2022-01-23 14:43:21 |
| 41 | 文本摘要方法总结 | 2022-01-23 14:16:02 |
| 42 | 就知道调bert,都不知道加个对比学习吗? | 2022-01-15 16:20:52 |
| 43 | AI圈最新深度学习量化算法! | 2022-01-12 20:37:37 |
| 44 | Prompt-Tuning这么好用? | 2022-01-08 14:51:31 |
| 45 | No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning | 2022-01-05 21:24:22 |
| 46 | 搜索算法相似度问题之BM25 | 2022-01-05 21:19:20 |
| 47 | NLP中对"困惑度"感到困惑? | 2021-12-25 14:37:14 |
| 48 | 不加样本就能做数据增强?还能提效? | 2021-12-25 14:32:09 |
| 49 | 关于"知识蒸馏",你想知道的都在这里! | 2021-12-18 14:22:27 |
| 50 | 炼丹秘术:给Embedding插上翅膀 | 2021-12-18 14:12:56 |
| 51 | 从用户反馈的可解释性提升推荐模型 | 2021-12-18 14:08:36 |
| 52 | 时间序列里面最强特征之一 | 2021-12-12 15:36:25 |
| 53 | 自监督学习和对比学习 | 2021-12-05 15:37:18 |
| 54 | 网络越"深"越"好"? | 2021-12-05 15:32:37 |
| 55 | Trapper: Transformer模型都在此! | 2021-12-05 15:29:50 |
| 56 | 10大最受欢迎的时间序列Github项目 | 2021-12-05 15:26:12 |
| 57 | 数据清洗该怎么做? | 2021-11-20 15:04:33 |
| 58 | self-attention竟然没用? | 2021-11-14 13:10:41 |
| 59 | 如何评估序列推荐模型? | 2021-11-05 16:58:30 |
| 60 | 模型的燃料,数据采样的秘密 | 2021-11-05 16:55:39 |
| 61 | Transformers中的位置编码到底是什么? | 2021-10-30 13:41:10 |
| 62 | 那些决定模型上限的操作 | 2021-10-30 13:37:16 |
| 63 | 炼丹知识点:模型评估里的陷阱 | 2021-10-24 13:42:47 |
| 64 | Short-Session的推荐如何做? | 2021-10-21 20:52:29 |
| 65 | 延迟反馈带来的样本偏差如何处理 | 2021-10-21 20:48:11 |
| 66 | 深度学习模型如何缩小到可以放到微处理器呢? | 2021-10-21 20:43:10 |
| 67 | 2021年三大顶会时间序列论文&代码整理 | 2021-10-21 20:39:47 |
| 68 | 微信大数据挑战赛决赛方案:微信视频号推荐算法 | 2021-09-25 11:14:22 |
| 69 | Transformer又又又升级了? | 2021-09-25 11:08:18 |
| 70 | 推荐系统里,可以用蒸馏吗? | 2021-09-25 11:04:40 |
| 71 | 神经网络调参经验大汇总 | 2021-09-14 17:11:26 |
| 72 | 淘宝搜索中基于embedding的召回 | 2021-09-14 16:58:38 |
| 73 | 点击率预估又有新花样? | 2021-09-04 14:27:45 |
| 74 | 双塔模型中的负采样 | 2021-09-04 14:22:23 |
| 75 | 推荐系统遇到曝光偏差怎么办?用对比学习! | 2021-08-21 17:38:46 |
| 76 | 内容流推荐中的个性化标题生成框架 | 2021-08-16 12:22:33 |
| 77 | PyCaret:又一个神仙ML库 | 2021-08-16 12:14:47 |
| 78 | 漫谈特征缩放 | 2021-08-16 12:08:13 |
| 79 | 再谈序列化推荐-集成item类目属性 | 2021-08-08 16:50:21 |
| 80 | 盘一盘推荐系统里值得一读的那些论文 | 2021-08-08 16:44:59 |
| 81 | 推荐竞赛金牌技能! | 2021-08-08 16:35:13 |
| 82 | 推荐系统里,你是怎么Embedding的? | 2021-08-08 16:31:13 |
| 83 | 特征筛选偷懒必备 | 2021-08-08 16:27:02 |
| 84 | 算法模型该如何解释? | 2021-07-24 16:46:59 |
| 85 | 从Deepwalk到Node2vec | 2021-07-17 15:30:53 |
| 86 | NLP十大数据扩充策略 | 2021-07-13 12:31:02 |
| 87 | 寻找不合群的数据(异常值) | 2021-07-13 12:21:34 |
| 88 | 推荐系统开源数据集 | 2021-07-13 12:15:42 |
| 89 | 大有可为的GNN:DeepWalk | 2021-07-13 12:11:52 |
| 90 | 负样本的艺术,再读Facebook双塔向量召回算法 | 2021-07-05 21:13:24 |
| 91 | "轻量"且"优秀"的序列推荐模型 | 2021-07-04 11:29:27 |
| 92 | 推荐系统中多值特征的八大处理技巧 | 2021-06-30 20:46:05 |
| 93 | 推荐系统中的长尾物品(Tail Items)推荐问题 | 2021-06-29 11:00:28 |
| 94 | 用 XGBoost 做 Learning To Rank | 2021-06-28 12:29:30 |
| 95 | 微信视频号推荐算法上分技巧 | 2021-06-25 18:47:37 |
| 96 | MLP is Best? | 2021-06-18 09:43:58 |
| 97 | 一文弄懂各大池化Pooling操作 | 2021-06-18 09:37:36 |
| 98 | FM又又又升级了? | 2021-06-17 12:29:20 |
| 99 | 神经网络十大学习率衰减提效策略 | 2021-06-09 15:18:02 |
| 100 | 兜兜转转一个圈,到底What is all you need? | 2021-06-08 12:29:13 |
| 101 | AutoDim:自动Embedding维度寻优,如何节省70%的存储空间同时还能大幅提效? | 2021-06-05 15:56:46 |
| 102 | 用XGBoost调XGBoost?"我"调"我"自己? | 2021-06-05 15:51:12 |
| 103 | 当推荐系统遇上多模态Embedding | 2021-05-31 20:24:08 |
| 104 | 用预训练GNN预估点击率有奇效? | 2021-05-31 12:35:48 |
| 105 | 曾几何时,我们炼的不是丹,是特征 | 2021-05-28 12:16:30 |
| 106 | 自动化Debias框架,一键去除推荐系统所有Bias | 2021-05-28 12:10:44 |
| 107 | 推荐系统User-Item Embedding图算法 | 2021-05-25 11:18:09 |
| 108 | 隐式反馈的去噪,模型取得巨大提升 | 2021-05-23 13:06:10 |
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| 110 | 微信视频号推荐算法方案分享 | 2021-05-23 12:52:37 |
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机智的叉烧
介绍: OPPO对话算法,公众号:CS的陋室,个人微信公众号:CS的陋室,NLP,搜索推荐,机器学习。北京科技大学统计学硕二毕业,OPPO算法。曾任去哪儿网产品数据,美团点评算法。微信: zgr950123。
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| 77 | 心法利器[18] | cqr&ctr:文本匹配的破城长矛 | 2021-12-22 21:44:54 |
| 78 | 心法利器[17] | 算法服务及其相关配件 | 2021-12-16 00:31:41 |
| 79 | 心法利器[16] | 向量表征和向量召回 | 2021-12-08 20:51:14 |
| 80 | 心法利器[14] | 任务方案思考:人工特征机器学习 | 2021-12-01 22:03:49 |
| 81 | 心法利器[13] | 任务方案思考:句子相似度和匹配 | 2021-12-01 22:02:17 |
| 82 | 心法利器[12] | 任务方案思考:序列标注(NER)篇 | 2021-12-01 21:58:53 |
| 83 | 心法利器[11] | 任务方案思考:文本分类篇 | 2021-11-24 23:22:52 |
| 84 | 心法利器[10] | 算法项目从1到N过程 | 2021-11-24 23:17:00 |
| 85 | 心法利器[9] | 算法项目的从0到1流程 | 2021-11-15 23:11:44 |
| 86 | 心法利器[8] | 模型热更新小记 | 2021-11-15 23:09:58 |
| 87 | 心法利器[7] | 漫谈语义相似度 | 2021-11-09 23:24:40 |
| 88 | 心法利器[6] | python grpc实践 | 2021-11-09 23:21:17 |
| 89 | 心法利器[5] | 聊自己非计算机专业做程序员的经验 | 2021-11-03 21:34:32 |
| 90 | 心法利器[4] | tf.keras文本分类小例子 | 2021-11-03 21:30:02 |
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| 98 | ML&DEV[17] | 算法工程师的技术深度 | 2021-08-22 20:10:24 |
| 99 | ML&DEV[16] | 算法工程师内功修炼 | 2021-08-22 20:08:13 |
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| 101 | ML&DEV[14] | 浅谈解决问题的能力 | 2021-07-26 09:56:04 |
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| 104 | 大学生技能大赛:为AI技能添砖加瓦 | 2021-05-09 19:34:03 |
| 105 | 20->21:算法工程师的成长思考 | 2021-01-10 21:21:05 |
| 106 | NLP.TM[37] | 深入讨论纠错系统 | 2021-01-04 23:07:03 |
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| 108 | NLP.TM[35] | 纠错:pycorrector的候选排序 | 2020-10-25 22:43:27 |
| 109 | NLP.TM[34] | 纠错:pycorrector的召回 | 2020-10-25 22:42:07 |
| 110 | NLP.TM[33] | 纠错:pycorrector的错误检测 | 2020-10-25 22:38:16 |
| 111 | NLP.TM[32] | 浅谈文本增强技术 | 2020-10-07 20:21:50 |
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| 113 | R&S[27] | 用户画像初探 | 2020-10-05 13:02:28 |
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| 115 | R&S[25] | 搜索中的意图识别 | 2020-10-03 16:35:08 |
| 116 | R&S[24] | 浅谈Query理解和分析 | 2020-04-26 00:47:35 |
| 117 | NLP.TM[31] | 2018年的一篇NER综述笔记 | 2020-04-19 23:24:08 |
| 118 | NLP.TM[30] | ner自动化打标方法 | 2020-04-19 23:20:18 |
| 119 | NLP.TM[27] | bert之我见-positional encoding | 2020-04-05 17:34:35 |
| 120 | NLP.TM | 近期做NER的反思 | 2020-04-05 17:28:10 |
| 121 | ML&DEV[13] | 快速从无到有建模完成思路 | 2020-03-22 19:52:54 |
| 122 | R&S[23] | 搜索中的纠错问题初探 | 2020-03-08 21:19:04 |
| 123 | ML&DEV[13] | bad case分析 | 2020-02-23 20:39:11 |
| 124 | ML&DEV[12] | 再谈数学学习 | 2020-02-23 20:37:25 |
| 125 | ML&DEV[11] | 浅谈模型的局限性 | 2020-02-23 20:33:26 |
| 126 | NLP.TM[26] | bert之我见-attention篇 | 2020-01-29 19:53:06 |
| 127 | ML&DEV[10] | gRPC的应用 | 2020-01-27 22:13:06 |
| 128 | ML&DEV | gRPC初体验 | 2020-01-27 00:11:02 |
| 129 | NLP.TM[25] | CS224N学习小结 | 2020-01-26 17:00:31 |
| 130 | R&S[22] | 搜索系统中的召回 | 2020-01-13 00:01:58 |
| 131 | 学习周报 | 变形金刚-Transformer | 2020-01-12 23:48:19 |
| 132 | NLP.TM[24] | TextCNN的个人理解 | 2020-01-12 23:41:11 |
| 133 | 学习周报 | CS224N | 2020-01-01 18:35:25 |
| 134 | 学习周报 | charNER,bert系列的NER | 2020-01-01 18:34:46 |
| 135 | 学习周报 | NER综述 | 2020-01-01 18:33:40 |
| 136 | 学习周报 | BILSTM-CRF,BERT | 2020-01-01 18:32:46 |
| 137 | NLP.TM[23] | NLP学习线路推荐 | 2020-01-01 18:31:27 |
| 138 | 算法在岗一年的工作总结 | 2019-12-07 20:55:52 |
| 139 | 学习周报 | 语义相似度,Tensorflow | 2019-12-07 20:54:11 |
| 140 | R&S[21] | 搜索系统中涉及的算法问题 | 2019-12-07 20:53:12 |
| 141 | 学习周报20191124 | BART,紧密度分析 | 2019-11-24 10:39:51 |
| 142 | NLP.TM[22] | 如何修正NLP问题的bad case | 2019-11-24 10:36:12 |
| 143 | NLP.TM[21] | 语言模型发展思路 | 2019-11-17 12:46:38 |
| 144 | 学习周报20191109 | LM,term weighting | 2019-11-09 01:11:59 |
| 145 | NLP.TM[20] | 词权重问题 | 2019-11-09 01:07:56 |
| 146 | NLP.TM[19] | 条件随机场知识整理(超长文) | 2019-10-27 20:31:51 |
| 147 | NLP.TM[18] | 搜索中的命名实体识别 | 2019-10-20 19:18:42 |
| 148 | NLP.TM[1] | (老文)NLP.TM系列正式开始 | 2019-10-13 23:51:42 |
| 149 | ML&DEV[7] | 所谓算法工程师的工程能力是什么意思 | 2019-10-13 23:43:45 |
| 150 | ML&DEV[6] | 算法工程师Linux必知必会 | 2019-10-07 21:13:47 |
| 151 | ML&DEV[5] | 系统理解特征工程 | 2019-09-30 00:44:05 |
| 152 | R&S[19] | 学习排序入门级概述 | 2019-09-17 00:26:09 |
| 153 | ML&DEV[4] | 机器学习进阶线路 | 2019-09-09 18:30:01 |
| 154 | ML&DEV[3] | 机器学习入门线路 | 2019-08-30 22:00:04 |
| 155 | R&S[18] | SIGIR2018:深度学习匹配在搜索与推荐中的应用 | 2019-08-24 14:56:04 |
| 156 | ML&DEV[2] | 机器学习开发技能入门线路 | 2019-08-17 18:10:48 |
| 157 | ML&DEV[1] | 机器学习数学基础入门线路 | 2019-08-10 08:52:28 |
| 158 | 201907:月度总结与计划 | 2019-08-01 22:59:07 |
| 159 | NLP.TM[16] | SIGIR2019: 深度NLP在搜索系统中的应用 | 2019-07-28 21:34:49 |
| 160 | NLP.TM[15] | 基于卷积神经网络的短文本相似度模型 | 2019-07-20 14:44:37 |
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| 169 | 做算法?数学专业的我教你突破数学关 | 2019-06-12 21:31:44 |
| 170 | 评价指标设计 | 2019-06-05 22:53:55 |
| 171 | R&S | 手把手搞推荐[4]:打分预估模型 | 2019-05-24 21:24:14 |
| 172 | R&S | 手把手搞推荐[3]:数据集存取 | 2019-05-21 20:19:23 |
| 173 | R&S 手把手搞推荐[2]:特征工程指南 | 2019-05-11 01:12:07 |
| 174 | R&S | 手把手搞推荐[1]:数据探索 | 2019-05-08 20:11:45 |
| 175 | R&S | 手把手搞推荐[0]:推荐入门小结 | 2019-05-06 21:34:46 |
| 176 | R&S | 爱奇艺搜索启发 | 2019-05-04 19:30:07 |
| 177 | 我的NLP学习之路 | 2019-04-27 22:47:30 |
| 178 | RS | 论文阅读:用于YouTube推荐的深度神经网络 | 2019-04-25 15:04:55 |
| 179 | RS | 深度讨论FM和FFM:不仅是推荐 | 2019-04-22 11:58:20 |
| 180 | RS | 推荐系统的基本结构 | 2019-04-22 11:53:31 |
| 181 | NLP.TM | GloVe模型的原理和实现 | 2019-03-26 08:11:42 |
| 182 | 【NLP.TM】后面开始写点NLP的东西吧 | 2018-01-04 00:42:38 |
| 183 | 2017年,我读了这些书 | 2017-12-30 17:15:23 |
| 184 | 数据科学家必备技能(软件篇) | 2017-12-21 23:02:02 |
| 185 | 数据科学家必备技能 | 2017-12-15 01:16:14 |
大师兄
介绍: 《深度学习高手笔记》系列丛书作者,通过和 @人民邮电出版社 的合作,目前此专栏的大部分内容经过反复的校正和排版已发布成书籍《深度学习高手笔记——卷1:基础算法》和《深度学习高手笔记——卷2:前沿应用》,内容经过作者和出版社的专业审核人员的10余轮的教改,内容的丰富性,算法讲解的精确性,文字描述的流畅度已大幅提升。目前卷1已多平台上架,欢迎大家点击下面链接购买。
https://item.jd.com/13484669.html。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 条件扩散模型:Classifier-Guidance | 2024-03-13 20:22:57 |
| 2 | DiT详解 | 2024-02-23 17:28:45 |
| 3 | LDM(Latent Diffusion Model)详解 | 2024-02-21 17:57:38 |
| 4 | AFT(Attention Free Transformer )详解 | 2024-02-01 19:00:53 |
| 5 | AdaLoRA(Adaptive LoRA)详解 | 2023-11-17 19:48:09 |
| 6 | 连续提示学习概述(Continue Prompt Learning) | 2023-09-13 11:05:11 |
| 7 | 提示学习:PET for BERT | 2023-07-18 18:27:59 |
| 8 | 预训练语言模型:GLM | 2023-07-04 21:55:32 |
| 9 | 多模态大模型KOSMOS-1 | 2023-06-13 11:08:14 |
| 10 | GPT-4核心技术探秘 | 2023-05-03 18:05:25 |
| 11 | 扩散模型:DDPM | 2023-03-16 15:55:24 |
| 12 | 对比学习之SimCSE | 2023-03-07 15:31:15 |
| 13 | 对比学习之SimCLR | 2023-02-25 20:04:38 |
| 14 | ChatGPT/InstructGPT详解 | 2022-12-08 18:53:46 |
| 15 | UniLM详解 | 2022-11-17 11:14:08 |
| 16 | 多模态预训练:BEiT v3(Image as a Foreign Language) | 2022-10-08 11:36:07 |
| 17 | 多模态预训练:VLMo(Vision Language pretrained Model) | 2022-09-27 17:03:14 |
| 18 | 图像预训练:BEiT v2 | 2022-09-20 23:52:33 |
| 19 | 图像预训练:BEIT | 2022-09-09 16:28:43 |
| 20 | 文本对抗之CLARE,BAE | 2022-08-11 15:22:23 |
| 21 | 文本对抗之BERT-Attack | 2022-08-08 19:00:42 |
| 22 | 文本对抗之TextFooler | 2022-08-01 18:12:20 |
| 23 | 稀疏Transformer(Sparse Transformer) | 2022-04-25 11:54:02 |
| 24 | 多模态预训练:DALL-E | 2022-03-15 10:43:19 |
| 25 | 多模态预训练CLIP | 2022-03-08 19:51:55 |
| 26 | Pix2PixHD | 2022-02-14 15:21:56 |
| 27 | 图像翻译之Pix2Pix | 2022-02-07 19:42:44 |
| 28 | 重读FPN(Feature Pyramid Network) | 2022-01-22 18:41:51 |
| 29 | ConvNeXt详解 | 2022-01-18 22:52:59 |
| 30 | 多模态预训练ViLBERT | 2021-12-24 15:16:09 |
| 31 | 可逆Transformer:ReFormer | 2021-12-12 17:09:35 |
| 32 | 可逆残差网络RevNet | 2021-11-23 12:05:40 |
| 33 | 3D分割V-Net | 2021-11-10 23:57:54 |
| 34 | BERT魔改II之BERT-WWM,SpanBERT,BART,MASS | 2021-11-08 16:54:49 |
| 35 | 模型结构搜索之RegNet | 2021-10-25 18:33:17 |
| 36 | GAN详解 | 2021-09-09 21:10:23 |
| 37 | 场景文字检测之EAST | 2021-08-19 18:16:12 |
| 38 | Anchor-Free之FCOS | 2021-08-11 20:37:12 |
| 39 | 可变形卷积网络之DCN v1和DCN v2 | 2021-08-01 17:50:17 |
| 40 | Dropout详解 | 2021-07-19 11:19:13 |
| 41 | Vision Transformer 之 CSWin Transformer | 2021-07-09 15:59:27 |
| 42 | Transformer目标检测之DETR | 2021-07-06 14:30:49 |
| 43 | 语义分割之Deeplab系列 | 2021-06-30 11:39:16 |
| 44 | 人像抠图之Background Matting v2 | 2021-06-18 17:11:09 |
| 45 | NIC之Show Attend and Tell | 2021-06-15 14:58:47 |
| 46 | 语义分割之FCN | 2021-06-09 21:04:47 |
| 47 | 网络结构搜索之EfficientDet | 2021-06-04 14:39:03 |
| 48 | 骨干网络搜索之NAS-FPN | 2021-06-01 16:13:55 |
| 49 | 损失函数之Focal-EIoU Loss | 2021-05-27 16:01:45 |
| 50 | 损失函数之DIoU Loss和CIoU Loss | 2021-05-24 19:53:50 |
| 51 | 损失函数之GIoU Loss | 2021-05-22 16:23:12 |
| 52 | 双向融合:PANet | 2021-05-20 17:47:17 |
| 53 | 全连接?:MLP-Mixer | 2021-05-12 16:45:22 |
| 54 | 单阶段检测之YOLO v4 | 2021-05-07 18:45:59 |
| 55 | Anchor Free之CornerNet Lite | 2021-04-30 18:37:32 |
| 56 | Anchor Free之CenterNet | 2021-04-27 11:48:15 |
| 57 | Anchor Free之CornerNet | 2021-04-23 15:01:00 |
| 58 | 模型结构搜索之MobileNet v3 | 2021-04-15 16:43:18 |
| 59 | BERT魔改之MT-DNN,RoBERTa,XLM,ALBERT | 2021-04-09 16:32:23 |
| 60 | 模型搜索之EfficientNet v2 | 2021-04-06 22:34:39 |
| 61 | CV+Transformer之Swin Transformer | 2021-03-31 17:46:08 |
| 62 | 词向量之ERNIE(百度)和ERNIE 2.0 | 2021-03-27 16:23:45 |
| 63 | 词向量之ERNIE-T(清华大学) | 2021-03-23 22:21:09 |
| 64 | 模型结构搜索之MNasNet | 2021-03-12 18:25:49 |
| 65 | 模型搜索之EfficientNet | 2021-03-09 11:58:07 |
| 66 | 词向量之XLNet | 2021-03-05 18:01:53 |
| 67 | iGPT详解 | 2021-02-23 16:48:37 |
| 68 | DPN详解(Dual Path Networks) | 2021-02-18 13:09:23 |
| 69 | 预训练语言模型之GPT-1,GPT-2和GPT-3 | 2021-02-08 14:54:45 |
| 70 | 词向量之ELMo | 2021-01-28 21:04:00 |
| 71 | HAN详解(Heterogeneous graph attention network) | 2021-01-24 17:34:32 |
| 72 | Attention 图解 | 2021-01-06 11:59:24 |
| 73 | GAT详解 | 2020-12-23 20:58:13 |
| 74 | GraphSAGE详解 | 2020-12-11 18:19:05 |
| 75 | 详解Transformer-XL | 2020-11-02 17:55:46 |
| 76 | 基于Seq2Seq的公式识别引擎 | 2020-08-13 19:35:29 |
| 77 | Background Matting详解 | 2020-06-14 19:34:20 |
| 78 | MTL for OCR源码解析 | 2020-02-25 23:32:46 |
| 79 | OCR之Bi-STR | 2020-02-24 22:10:05 |
| 80 | OCR之PixelLink | 2020-02-13 23:53:37 |
| 81 | Image Caption: Show and Tell | 2019-11-17 22:45:34 |
| 82 | 模型优化之Switchable Normalization | 2019-02-27 12:33:04 |
| 83 | AmoebaNet详解 | 2019-02-23 16:21:17 |
| 84 | 文档分类之HAN | 2019-02-19 16:03:08 |
| 85 | 模型优化之Group Normalization | 2019-02-13 16:42:43 |
| 86 | 模型优化之Instance Normalization | 2019-02-12 19:22:42 |
| 87 | 图像风格迁移详解 | 2019-01-29 13:07:11 |
| 88 | RNN语言模型 | 2019-01-28 14:41:10 |
| 89 | 模型优化之Weight Normalization | 2019-01-17 16:25:54 |
| 90 | 模型优化之Layer Normalization | 2019-01-10 14:41:45 |
| 91 | 模型优化之Batch Normalization | 2019-01-06 14:54:01 |
| 92 | 实例解析:12306验证码破解 | 2018-12-26 15:18:00 |
| 93 | 卷积网络综述(从AlexNet到PNASNet) | 2018-12-24 23:51:29 |
| 94 | PNASNet详解 | 2018-12-19 20:16:44 |
| 95 | NASNet详解 | 2018-12-17 20:50:55 |
| 96 | NAS详解 | 2018-12-15 19:21:04 |
| 97 | PolyNet详解 | 2018-12-11 18:27:26 |
| 98 | CondenseNet详解 | 2018-12-10 14:04:12 |
| 99 | ShuffNet v1 和 ShuffleNet v2 | 2018-12-04 18:54:29 |
| 100 | ResNeXt详解 | 2018-11-28 17:06:24 |
| 101 | Xception详解 | 2018-11-26 18:14:13 |
| 102 | MobileNet v1 和 MobileNet v2 | 2018-11-16 10:43:18 |
| 103 | SqueezeNet详解 | 2018-11-12 17:10:54 |
| 104 | 物体检测之Focal Loss及RetinaNet | 2018-11-08 16:39:12 |
| 105 | 词向量之BERT | 2018-11-05 16:41:21 |
| 106 | 详解Transformer (Attention Is All You Need) | 2018-11-04 15:25:46 |
| 107 | Squeeze-and-Excitation Networks | 2018-10-23 22:47:19 |
| 108 | 物体检测之SNIPER | 2018-10-15 16:01:48 |
| 109 | OCR之RRPN | 2018-09-27 19:27:38 |
| 110 | UnitBox详解 | 2018-09-12 09:19:37 |
| 111 | OCR之HMCP | 2018-09-10 14:15:58 |
| 112 | 人脸检测之DenseBox | 2018-09-07 22:19:32 |
| 113 | 图像分割之U-Net | 2018-09-06 19:27:37 |
| 114 | 边缘检测之HED | 2018-09-03 10:41:16 |
| 115 | 基于CNN的端到端文字检测与识别 | 2018-08-29 23:05:34 |
| 116 | 物体检测历史 | 2018-08-29 08:52:17 |
| 117 | OCR之CTPN | 2018-08-28 13:50:57 |
| 118 | OCR之RARE | 2018-08-27 14:30:01 |
| 119 | OCR之Deep TextSpotter | 2018-08-27 09:08:40 |
| 120 | OCR之DeepText | 2018-08-24 15:56:21 |
| 121 | 物体检测之YOLOv3 | 2018-08-24 15:40:17 |
| 122 | 物体检测之YOLOv2 | 2018-08-24 15:26:50 |
| 123 | 物体检测之R-FCN | 2018-08-24 14:51:19 |
| 124 | 物体检测之SSD | 2018-08-23 21:30:45 |
| 125 | 物体检测之YOLO | 2018-08-23 15:38:53 |
| 126 | 物体检测之MaskX R-CNN | 2018-08-23 11:21:03 |
| 127 | 物体检测之FPN及Mask R-CNN | 2018-08-23 11:03:12 |
| 128 | 物体检测之Faster R-CNN | 2018-08-23 10:38:10 |
| 129 | 物体检测之Fast R-CNN | 2018-08-23 10:12:47 |
| 130 | 物体检测之SPP-Net | 2018-08-23 08:54:34 |
| 131 | 物体检测之R-CNN | 2018-08-23 08:40:33 |
| 132 | Attention in RNN | 2018-08-23 00:03:15 |
| 133 | RNN Encoder-Decoder and GRU | 2018-08-22 23:45:41 |
| 134 | 详解CTC | 2018-08-22 22:46:48 |
| 135 | 详解LSTM | 2018-08-22 22:14:36 |
| 136 | DenseNet | 2018-08-22 19:41:59 |
| 137 | 详解残差网络 | 2018-08-22 19:30:49 |
| 138 | GoogLeNet, Maxout and NIN | 2018-08-22 19:04:58 |
| 139 | VGG | 2018-08-22 17:23:22 |
| 140 | LeNet5 and AlexNet | 2018-08-22 17:01:02 |
| 141 | Spatial Transformer Networks | 2018-08-22 16:44:27 |
刘聪NLP
介绍: 专业炼丹师,专治疑难杂症,NLP算法工程师,个人微信:logCong,添加时请备注:知乎—姓名—公司/研究方向。。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 如何快速提高大模型的向量表征效果能力? | 2024-04-11 22:36:46 |
| 2 | RAG系统中答案无关片段对LLMs生成答案有何影响? | 2024-04-08 20:50:36 |
| 3 | Qwen1.5开源32B模型-将开源进行到底 | 2024-04-06 20:45:13 |
| 4 | InternLM2技术报告 | 2024-04-01 21:48:21 |
| 5 | Qwen1.5-MoE模型:2.7B的激活参数量达到7B模型的性能 | 2024-03-29 03:19:23 |
| 6 | RAG与Long-Context之争—没必要争 | 2024-03-25 21:08:08 |
| 7 | 大型语言模型场景调优实践|打造「贺岁灵感模型」 | 2024-03-22 20:56:23 |
| 8 | 指令微调数据的高效筛选方法-排序&聚类-CaR方法 | 2024-03-19 09:33:31 |
| 9 | 自我蒸馏方法-减轻大模型微调过程中的灾难性遗忘 | 2024-03-12 09:57:25 |
| 10 | Yi技术报告细节分享 | 2024-03-08 22:26:04 |
| 11 | Anthropic发布Claude3,效果已超越GPT4 | 2024-03-04 23:30:01 |
| 12 | Mistral AI发布Mistral Large模型 | 2024-02-27 10:58:14 |
| 13 | 大模型增量预训练新技巧-防止模型灾难性遗忘 | 2024-01-23 22:06:39 |
| 14 | 智谱GLMs初体验 | 2024-01-16 15:30:45 |
| 15 | 如何提高LLMs的文本表征(Text Embedding)能力? | 2024-01-08 10:04:45 |
| 16 | DEITA-大模型指令微调的数据高效筛选方法 | 2024-01-03 21:56:40 |
| 17 | 1-2B参数规模大模型使用心得及模型汇总 | 2023-12-21 11:10:38 |
| 18 | 大模型微调项目-更新说明 | 2023-12-13 16:33:09 |
| 19 | 大模型微调技巧 | 高质量指令数据筛选方法-MoDS | 2023-12-08 17:26:53 |
| 20 | 辟谣!微软撤回声称ChatGPT为20B参数的论文,并给出解释。 | 2023-11-02 10:13:37 |
| 21 | 通义千问-Qwen技术报告细节分享 | 2023-09-26 00:16:39 |
| 22 | 如何从数据集中自动识别高质量的指令数据-IFD指标的使用 | 2023-09-24 17:34:47 |
| 23 | BaiChuan2技术报告细节分享&个人想法 | 2023-09-16 00:18:11 |
| 24 | 领域大模型-训练Trick&落地思考 | 2023-08-08 19:12:15 |
| 25 | 大模型LLM微调项目-更新 | 2023-08-06 17:32:42 |
| 26 | 是我们在训练大模型,还是大模型在训练我们? | 2023-07-22 13:18:35 |
| 27 | “NLP工作站”成立技术交流群 | 2023-07-21 21:40:53 |
| 28 | Llama2技术细节&开源影响 | 2023-07-20 00:16:38 |
| 29 | 水可载舟亦可覆舟-AI,可信AI! | 2023-07-18 12:04:29 |
| 30 | 垂直领域大模型的一些思考及开源模型汇总 | 2023-07-10 14:40:18 |
| 31 | LLMs评估综述 | 2023-07-07 14:36:32 |
| 32 | 大模型流水线并行(Pipeline)实战 | 2023-06-13 09:58:50 |
| 33 | 支持多模态的ChatGLM模型-VisualGLM-6B | 2023-05-18 10:29:56 |
| 34 | 大模型时代-不进则退 | 2023-04-29 23:50:22 |
| 35 | 大模型LLM-微调经验分享&总结 | 2023-04-11 11:41:51 |
| 36 | 官方ChatGLM-6B模型微调方法 | 2023-03-31 14:22:00 |
| 37 | ChatGPT-所见、所闻、所感 | 2023-02-11 01:26:56 |
| 38 | CORGI-PM:首个中文性别偏见探索和缓解数据集 | 2023-02-03 17:31:42 |
| 39 | 中文多模态对话数据集-TikTalk | 2023-01-21 11:41:55 |
| 40 | 事件抽取数据增强方法-Mask-then-Fill | 2023-01-20 10:06:40 |
| 41 | AAAI2023 | 基于统一语义匹配的通用信息抽取框架-USM | 2023-01-13 19:56:27 |
| 42 | Dual-Cross-Encoder:面向稠密向量检索的Query深度交互的文档多视角表征 | 2022-08-15 22:45:23 |
| 43 | 清华开源了1300亿开源的双语预训练模型-GLM-130B | 2022-08-05 14:16:37 |
| 44 | IJCAI2022 | DictBert:采用对比学习的字典描述知识增强的预训练语言模型 | 2022-08-04 22:43:44 |
| 45 | neo4j学习笔记-持续更新ing | 2022-07-07 22:38:01 |
| 46 | CC-Riddle:汉字谜语问答数据集 | 2022-07-04 21:50:04 |
| 47 | 中文NER数据集整理 | 2022-06-16 11:09:17 |
| 48 | ACL2022 | DCSR:一种面向开放域段落检索的句子感知的对比学习方法 | 2022-06-11 12:45:55 |
| 49 | ACL2022 | NoisyTune:微调前加入少量噪音可能会有意想不到的效果 | 2022-06-03 10:50:10 |
| 50 | ACL2022 | DictBERT:通过低频词典增强预训练模型表征方法 | 2022-06-02 15:27:03 |
| 51 | ACL2022论文分类汇总-Prompt、句子表征、检索排序&摘要 | 2022-05-25 21:15:13 |
| 52 | 总结|Prompt在NER场景的应用 | 2022-05-22 11:47:21 |
| 53 | EASE:一种融合实体信息的句子嵌入对比学习方法 | 2022-05-17 22:35:22 |
| 54 | NAACL2022-Prompt相关论文&对Prompt的看法 | 2022-05-10 17:42:34 |
| 55 | PolyLoss:一种将分类损失函数加入泰勒展开式的损失函数 | 2022-05-07 11:33:32 |
| 56 | PERT:一种基于乱序语言模型的预训练模型 | 2022-05-05 15:41:39 |
| 57 | DiffCSE:结合句子间差异的无监督句子嵌入对比学习方法 | 2022-04-29 12:51:25 |
| 58 | SIGIR2022论文筛选 | 2022-04-27 15:04:52 |
| 59 | 算法不会前端,也可以做出好看的界面-Streamlit | 2022-02-20 11:46:28 |
| 60 | OpenAI:基于对比学习的预训练文本&代码表征技术 | 2022-02-19 12:53:29 |
| 61 | PairSCL:句子对级别的有监督对比学习方法 | 2022-02-04 16:06:40 |
| 62 | COLD:中文冒犯性语言检测数据集 | 2022-02-01 11:48:51 |
| 63 | SNCSE:一种基于软负例的无监督句向量对比学习方法 | 2022-01-30 11:04:21 |
| 64 | ExtraPhrase:一种针对抽象式(生成式)摘要的数据增强方法 | 2022-01-27 17:41:29 |
| 65 | MatchSum-一种基于语义匹配的抽取式摘要框架 | 2022-01-26 17:05:30 |
| 66 | BertSum-基于BERT模型的抽取式文本摘要 | 2022-01-25 20:43:48 |
| 67 | CPT模型:一种中文兼顾NLU和NLG的非平衡预训练语言模型 | 2022-01-12 21:29:31 |
| 68 | 中文文本匹配数据集整理 | 2022-01-06 21:01:22 |
| 69 | SimCSE论文精读 | 2022-01-03 21:04:58 |
| 70 | EMNLP2021 Findings会议-305篇长文及119篇短文分类-附论文链接(下) | 2021-11-07 20:47:49 |
| 71 | EMNLP2021 Findings会议-305篇长文及119篇短文分类-附论文链接(上) | 2021-11-07 20:46:38 |
| 72 | EMNLP2021主会议-191篇短文分类-附论文链接 | 2021-11-06 17:13:46 |
| 73 | EMNLP2021主会议-656篇长文分类-附论文链接(下) | 2021-11-03 23:58:54 |
| 74 | EMNLP2021主会议-656篇长文分类-附论文链接(上) | 2021-11-03 23:56:41 |
| 75 | 一个使模型训练速度提升20%的Trick-BlockShuffle | 2021-09-28 20:21:27 |
| 76 | EMNLP2021会议PaperList | 2021-09-26 11:05:54 |
| 77 | 带有详细注释的PaddlePaddle的情绪识别项目 | 2021-09-21 14:11:36 |
| 78 | EMNLP 2021之SF:一种预训练语言模型的片段微调(Span Fine-tuning)方法 | 2021-09-15 22:52:00 |
| 79 | EMNLP2021之AEDA:一种更简单的文本分类数据增强技术 | 2021-09-09 22:47:03 |
| 80 | 常用预训练语言模型(PTMs)总结 | 2021-09-03 21:53:13 |
| 81 | 回顾BART模型 | 2021-08-12 20:50:51 |
| 82 | 中文机器阅读理解(片段抽取)数据集整理 | 2021-08-03 22:30:12 |
| 83 | ACL2021论文之ChineseBERT:融合字形与拼音信息的中文预训练模型 | 2021-07-28 22:29:16 |
| 84 | 授人以鱼不如授人以渔-如何高效获取前沿论文? | 2021-07-07 22:04:04 |
| 85 | ACL2021 Findings论文汇总及分类 | 2021-07-03 15:46:08 |
| 86 | ACL2021主会议论文汇总及分类 | 2021-06-29 23:32:50 |
| 87 | ACL2021论文 | 2021-06-28 17:31:32 |
| 88 | 难负例如何影响向量检索模型? | 2021-06-27 23:38:08 |
| 89 | SIGIR2021论文:基于Text-to-Text多视图学习的段落重排序 | 2021-06-22 21:54:42 |
| 90 | SIGIR2021之DvBERT模型:双视图蒸馏的句向量BERT模型 | 2021-06-15 22:13:24 |
| 91 | SIGIR2021之IDCM模型: 文档内部级联选择段落服务于文档排序 | 2021-06-12 15:33:08 |
| 92 | SIGIR 2021论文筛选 | 2021-06-08 14:46:41 |
| 93 | 小布助手对话短文本语义匹配-周周星分享 | 2021-03-29 18:16:50 |
| 94 | 中文摘要数据集汇总 | 2021-01-02 21:04:25 |
| 95 | 超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目 | 2020-12-21 09:21:20 |
| 96 | 一种新的涨分神器!构造code-switching增广数据进行fine-tuning! | 2020-09-27 14:47:43 |
| 97 | MacBERT:MLM as correction BERT | 2020-09-20 17:55:30 |
| 98 | BERT-QE: 基于上下文化查询扩展的文档ReRank | 2020-09-20 15:31:42 |
| 99 | AMBERT模型:一个多粒度Tokenization的预训练语言模型 | 2020-09-04 00:31:25 |
| 100 | SIGIR 2020之MarkedBERT模型:加入传统检索线索的Rerank模型 | 2020-08-30 11:16:44 |
| 101 | 夸夸式闲聊机器人之Unilm对话生成 | 2020-08-07 23:11:02 |
| 102 | SIGIR 2020之DC-BERT模型:解耦问题-文档编码,提速QA-Rerank模块 | 2020-08-02 13:47:44 |
| 103 | SIGIR会议之文本表征、检索重排序、阅读理解论文整理 | 2020-07-26 11:05:23 |
| 104 | 开源啦!开源啦!UNILM中文模型开源啦! | 2020-07-25 17:44:42 |
| 105 | ACL2020论文整理之问题生成、自然语言推理、预训练语言模型及部分应用、QA问答系统及机器阅读理解 | 2020-07-05 20:16:35 |
| 106 | 教你如何动态配置词权重,检索系列文章之HDCT论文笔记 | 2020-06-21 11:46:52 |
| 107 | 智能扩充机器人的“标准问”库之Query生成 | 2020-06-20 13:18:47 |
| 108 | Web服务部署深度学习模型-续集 | 2020-06-14 15:05:01 |
| 109 | 教你如何动态配置词权重,检索系列文章之DeepCT论文笔记 | 2020-06-14 12:32:51 |
| 110 | Web服务部署深度学习模型 | 2020-05-26 16:09:53 |
| 111 | Sentence-Bert论文笔记 | 2020-03-29 20:51:04 |
| 112 | UniLM-v2论文阅读笔记 | 2020-03-26 11:30:29 |
| 113 | UniLM论文阅读笔记 | 2020-03-20 21:11:18 |
| 114 | 传统方法BM25解决短文本相似度问题 | 2020-03-16 20:01:10 |
| 115 | 传统方法TF-IDF解决短文本相似度问题 | 2020-03-14 10:16:08 |
| 116 | 你保存的BERT模型为什么那么大? | 2020-03-08 11:31:49 |
| 117 | 短文本相似度算法研究 | 2020-03-07 10:09:47 |
| 118 | 阅读笔记:开放域检索问答(ORQA) | 2020-02-17 21:43:17 |
| 119 | NEZHA(哪吒)论文阅读笔记 | 2019-12-29 22:09:40 |
| 120 | DuReader数据集之数据预处理代码解析 | 2019-12-29 15:21:54 |
| 121 | 机器阅读理解之DuReader数据集描述 | 2019-11-29 22:32:32 |
| 122 | 文本蕴含之孪生网络(Siamese Network) | 2019-07-27 11:27:35 |
| 123 | 论文阅读笔记:文本蕴含之DIIN | 2019-07-20 09:24:39 |
| 124 | 论文阅读笔记:文本蕴含之ESIM | 2019-07-13 13:18:02 |
| 125 | 论文阅读笔记:文本蕴含之BiMPM | 2019-07-06 11:49:24 |
北冥乘海生
介绍: 大数据仁波切 公号“计算广告”(Comp_Ad),《计算广告》作者,微信公号“计算广告”。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 聊聊商业化必备的"底线思维" | 2024-03-24 21:25:16 |
| 2 | 从手游到小游戏,“全场景增长”怎么做 | 2024-02-01 16:23:59 |
| 3 | 打通公私域的科学化经营时代来了! | 2024-01-29 08:41:49 |
| 4 | 这6个词,为你照亮24年的商业化道路 | 2024-01-17 14:20:53 |
| 5 | 用上GroMore智能管家,“躺平”也能多挣钱 | 2024-01-12 07:48:51 |
| 6 | AI 做的创意,是怎么比我们还懂生意的? | 2024-01-10 08:36:47 |
| 7 | 2024商业化新机:混合变现双赢之路 | 2024-01-06 10:14:48 |
| 8 | 买量难+成本高,用户增长卷又卷不赢,躺也躺不平? | 2023-12-14 08:43:07 |
| 9 | 深度解析扬楫:AI广告引擎如何工作 | 2023-11-28 11:19:52 |
| 10 | 厂商营销不止应用市场! | 2023-11-06 11:00:03 |
| 11 | 换个思路,撬动十倍增长! | 2023-08-21 11:57:55 |
| 12 | 游戏增长,不再是买量游戏! | 2023-08-15 10:17:21 |
| 13 | 版号常态化发放时代,游戏的“全生命周期智能增长” | 2023-07-07 12:26:55 |
| 14 | 生成式AI,将如何重塑营销? | 2023-06-25 18:30:32 |
| 15 | 裁掉的码农,不过是戏里的龙套 | 2023-06-24 07:42:29 |
| 16 | 做营销,大模型真的有用么? | 2023-06-21 10:26:50 |
| 17 | 开发者青睐的变现平台,要有“专业性” | 2023-06-20 09:56:07 |
| 18 | 大模型只有"大"一条路吗? | 2023-05-25 21:24:42 |
| 19 | 巨量千川全面升级,助力商家高效经营 | 2023-04-29 19:33:17 |
| 20 | 工具开发者的新春天,就要来了! | 2023-04-27 12:04:47 |
| 21 | 你卖的不是广告,是商品! | 2023-04-12 14:33:22 |
| 22 | 瑞士,扯下了"规矩"的底裤 | 2023-04-05 08:14:38 |
| 23 | 巨量千川商品卡推广——抖音电商卖家的新型武器 | 2023-03-22 13:30:20 |
| 24 | ChatGPT吹牛逼大赛,谁能胜出? | 2023-02-17 08:53:00 |
| 25 | 2023,广告平台变迁的七大趋势 | 2023-01-19 12:41:34 |
| 26 | 让变现“润物细无声”,优量汇与开发者的共同探索 | 2023-01-05 12:30:47 |
| 27 | 增长变现一体化的利器,现在开放了! | 2022-12-16 11:05:15 |
| 28 | 广告营销怎样摆脱玄学? | 2022-10-16 17:02:15 |
| 29 | 🦊连线王玥波:互联网就是个江湖 | 2022-09-23 09:36:46 |
| 30 | 全局一盘棋,聊聊投放一体化与降本增效 | 2022-09-19 09:35:25 |
| 31 | 穿山甲大开放:从变现工具到商业生态 | 2022-08-30 21:33:49 |
| 32 | 算法监管:碳与硅的博弈 | 2022-07-09 15:45:13 |
| 33 | 千亿参数的广告模型,是怎样炼成的? | 2022-07-02 09:43:53 |
| 34 | 酒香怎破巷子深?从“激活七留双出价”看智能投放进展 | 2022-06-30 13:35:33 |
| 35 | 你要润么?先想清几件事…… | 2022-06-17 17:30:02 |
| 36 | 防疫长城背后的云端政务,强在何处? | 2022-04-19 19:16:46 |
| 37 | 数字营销正走向全域经营 | 2022-01-26 15:49:48 |
| 38 | 2022,开发者变现的生机何在? | 2022-01-06 10:06:24 |
| 39 | 浓眉大眼的谷歌也“叛变”了么?从Adsense放弃二价谈起 | 2021-11-09 17:18:55 |
| 40 | 许家印与袁世凯的信息茧房 | 2021-10-13 11:28:46 |
| 41 | 产品经理的哲学三问 | 2021-07-19 18:49:05 |
| 42 | 网服广告商品化——与广告主共创未来增长点 | 2021-06-23 11:05:47 |
| 43 | 在大厂上班,你牛逼什么劲? | 2021-06-17 08:42:23 |
| 44 | 找准“增值”突破口,金融行业营销的“道”与“数” | 2021-06-17 08:38:48 |
| 45 | 数字营销服务,是独善其身还是百花齐放? | 2021-06-02 08:47:10 |
| 46 | 进击的315,没落的央视 | 2021-03-26 10:08:06 |
| 47 | 广告主玩数据,有个大误区 | 2021-03-05 19:17:59 |
| 48 | 我们做了个“自动卖货引擎” | 2021-02-25 18:41:26 |
| 49 | 粗放式增长过后,“分层拉活”正兴起 | 2021-01-21 08:31:27 |
| 50 | 猝死码农的半生福报,垄断巨头的三把镰刀 | 2021-01-12 18:25:10 |
| 51 | 白手起家的三条土豪路,你选哪条? | 2021-01-07 18:36:03 |
| 52 | 数据产品叫好不叫座,该如何破局 | 2020-12-08 20:52:56 |
| 53 | 大公司,你不讲武德! | 2020-12-03 08:16:45 |
| 54 | 职业教育增长,正在“电商化” | 2020-11-30 17:54:22 |
| 55 | 蚂蚁市值25万亿?互联网的“后棚”买卖,你我都逃不过 | 2020-10-30 08:54:38 |
| 56 | 源代码审查能否成为国际惯例? | 2020-10-07 21:48:34 |
| 57 | 从流量到增长,营销产品有何趋势? | 2020-09-25 20:46:06 |
| 58 | 广告优化是一门玄学么? | 2020-09-25 16:58:12 |
| 59 | 捉放Tiktok,特朗普摆了一场鸿门宴 | 2020-09-22 10:24:17 |
| 60 | 听完吴声的演讲,我感觉智商梗阻了 | 2020-08-27 13:22:02 |
| 61 | 干掉Tiktok只是打响了第一枪 | 2020-08-07 10:33:39 |
| 62 | 腾讯广告终于迎来全面整合 | 2020-07-07 19:10:09 |
| 63 | KPI是怎样凑出来的? | 2020-06-17 21:38:52 |
| 64 | 约炮,是权与利交易的剪彩仪式 | 2020-04-28 12:37:39 |
| 65 | 平地抠饼型公司,CXO们怎么分工? | 2020-04-27 11:10:37 |
| 66 | 隐私保护,在法规以外更依赖技术 | 2020-04-03 18:22:54 |
| 67 | 被谷歌剪掉命根子的出海应用,没几个冤枉的 | 2020-03-21 19:51:46 |
| 68 | 谁家公司还没几个F4呢? | 2020-02-28 08:01:31 |
| 69 | 这场疫情,敲响了电影院线的丧钟 | 2020-01-28 20:54:18 |
| 70 | 职场新人打怪升级,这两招最管用 | 2020-01-07 17:43:06 |
| 71 | 愤青是怎样炼成的 | 2019-12-30 15:54:28 |
| 72 | 真的有人想反作弊吗? | 2019-12-11 20:24:09 |
| 73 | 关于品效合一的经济学分析 | 2019-10-30 20:00:22 |
| 74 | 天下产品一大抄 | 2019-10-10 11:29:59 |
| 75 | 25岁的年轻人,要想清两件事 | 2019-09-10 20:33:12 |
| 76 | 互联网贪腐见闻拾萃 | 2019-08-28 07:40:22 |
| 77 | 一文搞懂互联网广告的计算原理 | 2019-07-04 19:59:29 |
| 78 | 素质教育,让令郎输在受精卵上 | 2019-06-13 07:20:19 |
| 79 | 深受读者爱戴的十大负能量雄文 | 2019-05-16 07:41:25 |
| 80 | 996其实没什么卵用 | 2019-04-17 18:32:52 |
| 81 | 愿你饱览群书,归来仍是屌丝 | 2019-04-03 17:55:08 |
| 82 | 没事少听创业导师们瞎逼逼 | 2019-02-27 20:59:07 |
| 83 | 后AI时代的没羞没臊生活指南 | 2019-01-23 21:50:54 |
| 84 | 去中心化交易能比VISA还快么? | 2018-12-26 18:48:29 |
| 85 | 为什么外企有那么多奇葩老板? | 2018-09-28 21:11:43 |
| 86 | 互联网+拯救不了强哥奶茶的品味 | 2018-09-03 13:39:40 |
| 87 | 为什么说大多数ICO都是诈骗? | 2018-08-29 18:33:28 |
| 88 | 码农四十不如狗 | 2018-08-06 22:20:22 |
| 89 | 做劣币,挣大钱 | 2018-06-28 20:44:48 |
| 90 | 图灵测试离我们还有多远? | 2018-06-07 20:41:33 |
| 91 | 我怀了谁的孩子?——一部安卓手机的情感史 | 2018-05-28 20:02:48 |
| 92 | 如何迅速提高公司估值? | 2018-05-22 21:21:31 |
| 93 | 财务自由是个大骗局 | 2018-05-02 22:02:07 |
| 94 | 怎样收智商税 | 2018-03-27 22:20:57 |
| 95 | 勤劳致贫 | 2018-03-04 22:43:17 |
| 96 | 2018,广告技术公司路在何方? | 2018-01-25 09:51:48 |
| 97 | 被叔叔猥亵,我有亲身经历 | 2017-12-06 22:12:09 |
| 98 | 怎样在大公司混成中层干部? | 2017-11-23 20:56:49 |
| 99 | 产品狗的圣战 | 2017-10-18 09:04:17 |
| 100 | 二十年前的北京四中到底哪里牛? | 2017-10-01 21:26:07 |
| 101 | 从薛之谦到林心如,大V们有多少僵尸粉? | 2017-09-27 22:39:58 |
| 102 | 从初夜权到在线广告——拍卖中的趣味与玄机 | 2017-09-19 22:47:37 |
| 103 | 假装成功是成功之母——屌丝测不准原理 | 2017-08-31 20:10:54 |
| 104 | 印度,一个盛产高管与狗的国度 | 2017-08-15 22:05:14 |
| 105 | 为什么你挣钱比别人慢?——屌丝第一守恒定律 | 2017-07-27 22:10:35 |
| 106 | 从马云斗王卫,看互联网的三场大战 | 2017-07-04 15:31:40 |
| 107 | 20万、50万、100万的算法工程师,到底有什么区别? | 2017-05-23 22:52:56 |
| 108 | 魏方丹、李静思:下流才是内容创业的王道 | 2017-05-05 08:37:08 |
| 109 | 月月灵欠的三千万广告费,小红还能要回来么? | 2017-04-12 22:05:49 |
| 110 | 局长私访售楼处,怒了! | 2017-04-09 21:27:42 |
| 111 | 一个大数据屌丝的一天 | 2017-03-22 22:06:31 |
| 112 | 共享经济+坐台=? | 2017-03-14 21:20:31 |
| 113 | 手把手教你互联网流量作弊 | 2017-03-09 20:46:20 |
| 114 | Facebook的广告效果真的那么好么? | 2017-03-01 17:45:40 |
| 115 | 数据分析真的能驱动用户快速增长么? | 2016-07-31 11:10:48 |
李rumor
介绍: 公众号「李rumor」,AI算法小姐姐,谷歌开发者专家,还没呢。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 大模型对齐阶段的Scaling Laws | 2024-04-01 09:52:29 |
| 2 | APO|利用GAN的思想训练RLHF中的RM | 2023-12-27 12:00:07 |
| 3 | OpenAI的Weak-to-Strong在说什么 | 2023-12-21 13:10:21 |
| 4 | 一些RLHF的平替汇总(2023.11) | 2023-11-16 13:20:33 |
| 5 | 临近23年底,有哪些GenAI产品做起来了? | 2023-09-19 21:51:10 |
| 6 | 百川的大模型KnowHow | 2023-09-13 11:53:05 |
| 7 | OpenAI的Superalignment策略:计算为王 | 2023-08-21 09:40:22 |
| 8 | 蹲一个CV的ChatGPT时刻 | 2023-06-27 13:54:37 |
| 9 | RLHF的其他优化方向 | 2023-03-09 13:10:28 |
| 10 | 复现ChatGPT的难点与平替 | 2023-02-20 13:35:36 |
| 11 | 如何优化大模型的In-Context Learning效果? | 2023-01-06 13:36:41 |
| 12 | 2022年对话技术梳理:科研进展、产品创新 | 2022-11-08 13:08:10 |
| 13 | 虚拟角色对话:AI产品新花样 | 2022-10-13 18:04:48 |
| 14 | Action Transformer(ACT-1),通用AI助手 | 2022-09-16 13:13:26 |
| 15 | MetaAI的融合怪:BlenderBot | 2022-08-19 12:44:28 |
| 16 | 最近一些Embodied AI工作的总结(SayCan/LM-Nav/WebShop/Gato/VPT/MINEDOJO) | 2022-07-14 13:25:06 |
| 17 | HuggingFace推出Evaluate库!所以它赚钱了吗? | 2022-06-02 13:10:04 |
| 18 | 文本匹配|双塔的效果如何追上交互? | 2022-05-23 13:10:38 |
| 19 | DeepMind出手!多模态小样本打败精调 | 2022-05-09 13:04:56 |
| 20 | 预训练模型的下一步?突破Impossible Triangle | 2022-04-19 19:41:39 |
| 21 | 谷歌PaLM|推理能力大幅提升,Pathways给出的第一份答卷 | 2022-04-06 13:13:47 |
| 22 | 腾讯SkillNet|NLU任务的全能网络,对Pathways架构的初步尝试 | 2022-03-09 18:15:26 |
| 23 | 谷歌LaMDA|工业级端到端预训练对话模型 | 2022-01-26 13:03:50 |
| 24 | 预训练时代下的文本生成|模型&技巧 | 2022-01-18 12:17:37 |
| 25 | 【急招】美团-NLP中心图学习(GNN)方向实习生 | 2022-01-05 09:47:42 |
| 26 | 清华x商汤|统一21年的各类对比学习框架 | 2021-12-28 13:44:38 |
| 27 | 开放域问答综述|四种方案+数据集 | 2021-12-10 13:28:25 |
| 28 | PromptBERT|结合Prompt+对比学习,超越SimCSE两个多点 | 2021-12-03 13:53:40 |
| 29 | GPT3 API 「全面」开放,变现模式开启 | 2021-11-22 09:41:28 |
| 30 | 清华P-tuning v2、谷歌SPoT|Prompt可以超过精调了吗? | 2021-10-19 18:54:10 |
| 31 | 哈工大|15种NLP数据增强方法总结与对比 | 2021-10-11 18:48:30 |
| 32 | 谷歌UDG|Prompt新用法,直接生成训练数据 | 2021-09-23 22:04:55 |
| 33 | Instruction Tuning|谷歌Quoc V.Le团队提出又一精调范式 | 2021-09-08 12:09:49 |
| 34 | Sentence-T5|谷歌提出文本表示新SOTA | 2021-08-24 18:05:08 |
| 35 | Prompt范式第二阶段|Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning | 2021-08-17 19:14:06 |
| 36 | Prompt范式的缘起|Pattern-Exploiting Training | 2021-08-06 12:59:15 |
| 37 | 业界总结|搜索中的Query理解 | 2021-07-28 13:13:12 |
| 38 | ERNIE3.0 Demo试玩,被卷到了 | 2021-07-08 09:44:34 |
| 39 | 43页预训练模型综述(清华、复旦、人大) | 2021-06-16 20:14:09 |
| 40 | ConSERT|用对比学习做NLP都有哪些坑? | 2021-06-07 13:06:25 |
| 41 | 盘点文本相关性在搜索、广告、推荐三大场景中的应用 | 2021-04-27 12:53:51 |
| 42 | 21个经典深度学习句间关系模型|代码&技巧 | 2021-03-17 18:00:55 |
| 43 | 深度学习文本分类模型综述+代码+技巧 | 2021-02-03 19:04:38 |
| 44 | 2021年NLP入门书籍推荐|理论&实践 | 2021-01-07 09:52:05 |
| 45 | GPT-2的信息泄漏问题 | 2020-12-17 19:58:31 |
| 46 | 自监督对比学习(Contrastive Learning)综述+代码 | 2020-12-08 19:53:24 |
| 47 | BERT-flow:CMUx字节提出的文本表示新SOTA | 2020-11-28 18:36:34 |
| 48 | CCKS20参会小结:知识图谱在工业界的落地 | 2020-11-19 19:14:45 |
| 49 | 如何用对比学习提升BERT?斯坦福+Facebook的最新力作 | 2020-11-07 20:54:02 |
| 50 | BERT模型蒸馏完全指南(原理/技巧/代码) | 2020-11-04 13:37:39 |
| 51 | Bort: 亚马逊最新4层小模型,效果超越BERT-large | 2020-10-22 13:19:25 |
| 52 | Cross-Thought:微软为文本表示打造的全新预训练任务 | 2020-10-10 09:43:42 |
| 53 | 关于校招Offer选择的一些建议 | 2020-10-09 12:07:33 |
| 54 | 谷歌pQRNN:轻量级文本分类模型 | 2020-10-02 18:14:57 |
| 55 | ACL2020奇葩论文标题大赏 | 2020-07-18 14:08:53 |
| 56 | DynaBERT:动态伸缩训练 | 2020-05-22 18:38:21 |
| 57 | Arxiv每日论文小工具 | 2020-05-07 00:10:02 |
| 58 | FastBERT:又快又稳的推理提速方法 | 2020-04-09 12:14:33 |
| 59 | BatchNorm在NLP任务中的问题与改进 | 2020-04-07 22:55:20 |
| 60 | 谈谈我对ELECTRA源码放出的看法 | 2020-03-12 23:08:01 |
| 61 | 神经网络分布式训练、混合精度训练、梯度累加...一文带你优雅地训练大型模型 | 2020-03-02 11:36:25 |
| 62 | 一文搞懂NLP中的对抗训练FGSM/FGM/PGD/FreeAT/YOPO/FreeLB/SMART | 2020-01-20 18:50:03 |
| 63 | 结构剪枝:要个4层的BERT有多难? | 2019-11-22 18:51:07 |
| 64 | ELECTRA: 超越BERT, 19年最佳NLP预训练模型 | 2019-11-02 11:54:27 |
| 65 | NLP极简数据增强+源码 | 2019-10-29 10:04:22 |
| 66 | Google T5速读 | 2019-10-24 21:38:42 |
| 67 | BERT句子表示的可视化 | 2019-10-22 18:05:55 |
| 68 | Google ALBERT原理讲解 | 2019-09-27 21:07:50 |
| 69 | 一文搞懂神经网络混合精度训练 | 2019-09-26 13:31:20 |
| 70 | 英伟达Fastertransformer源码解读 | 2019-09-03 19:49:29 |
| 71 | 神经网络模型Inference推理速度优化 | 2019-08-18 00:12:54 |
| 72 | NLP基础模型之词向量 | 2019-07-15 21:17:25 |
| 73 | 深度神经网络模型蒸馏Distillation | 2019-07-03 11:20:12 |
| 74 | TF XLNet源码解读 | 2019-06-26 19:29:40 |
| 75 | Google XLNet原理解读 | 2019-06-21 22:50:17 |
| 76 | 神经网络分布式训练 | 2019-06-10 21:05:09 |
| 77 | BERT生成式之UNILM解读 | 2019-06-07 23:46:37 |
| 78 | BERT生成式之MASS解读 | 2019-05-31 23:34:05 |
| 79 | ELMo/GPT/BERT对比 | 2019-04-22 20:57:03 |
| 80 | OpenAI GPT2原理解读 | 2019-02-20 23:37:08 |
| 81 | MT-DNN原理解读 | 2019-02-16 14:44:45 |
| 82 | Tensorflow版BERT中文模型踩坑总结 | 2018-12-06 20:21:35 |
| 83 | NLP分词算法深度综述 | 2018-11-24 16:20:38 |
| 84 | You May Not Need Attention详解 | 2018-11-03 20:49:17 |
| 85 | 【NLP】Google BERT模型原理详解 | 2018-10-13 15:15:01 |
| 86 | Universal Transformers原理解读 | 2018-09-16 15:02:11 |
| 87 | 【NLP】Transformer模型原理详解 | 2018-09-14 19:52:21 |
| 88 | NLP中的Attention原理和源码解析 | 2018-09-01 15:50:38 |
| 89 | NLP之语言模型和迁移学习 | 2018-08-21 21:01:24 |
鱼遇雨欲语与余
介绍: 公众号:Coggle数据科学,《机器学习算法竞赛实战》作者,一对一学习指导,可私信我。
数据算法竞赛爱好者,国内竞赛方案最佳分享者,目前已获得五冠六亚一季的成绩。
2022,WSDM-xmRec cup,亚军
2020,腾讯广告算法大赛,冠军
2020,TIANCHI-数字中国创新大赛-智慧海洋建设,冠军
2019,TIANCHI-全球数据智能大赛【赛场二】,亚军
2019,TIANCHI-安泰杯--跨境电商智能算法大赛,冠军
2019,腾讯广告算法大赛,冠军
2019,KDD Cup: Context-Aware Multi-Modal Transportation Recommendation,亚军
2018,科大讯飞营销算法大赛,冠军
2019,TIANCHI-OGeek算法挑战赛,亚军
2019,JDATA-用户对品类下店铺的购买预测,亚军
2019,第四届魔镜杯大赛数据应用大赛,亚军
2019,TIANCHI-全球城市AI挑战赛,季军。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 时隔两年!我的《机器学习算法竞赛实战》英文版 在Springer 发布啦! | 2023-12-13 15:57:56 |
| 2 | 深入理解推荐系统:微软xDeepFM原理与实践 | 2022-06-21 11:31:28 |
| 3 | 深入理解推荐系统:大厂如何进行CTR增量训练 | 2022-06-21 11:27:38 |
| 4 | 深入理解推荐系统:阿里DIN原理与实践 | 2022-06-21 11:23:17 |
| 5 | 深入理解推荐系统:CTR平滑问题 | 2022-06-21 11:18:37 |
| 6 | 2022 WSDM-Xmrec:跨境电商推荐挑战赛题方案 | 2022-06-21 11:11:31 |
| 7 | GraphEmbedding实战系列:Node2vec原理与代码实战 | 2022-06-21 11:07:11 |
| 8 | 深入理解推荐系统:如何多种业务场景合并建模 | 2022-06-21 11:02:56 |
| 9 | 科大讯飞:电信客户流失预测赛方案 | 2022-06-21 10:54:15 |
| 10 | 我的新书「机器学习算法竞赛实战」,专注竞赛 | 2021-09-25 23:46:54 |
| 11 | 冠军10w美金 ! ! ! 备战2021腾讯广告算法大赛最新指南 | 2021-03-02 16:21:02 |
| 12 | 消费金融场景下的用户购买预测【冠军方案】分享 | 2021-02-06 01:29:45 |
| 13 | Kaggle知识点:文本相似度计算方法 | 2021-02-06 01:22:37 |
| 14 | Kaggle知识点:类别特征处理 | 2021-02-06 01:13:48 |
| 15 | Kaggle知识点:缺失值处理 | 2021-02-05 16:39:46 |
| 16 | 深入理解推荐系统:超长用户行为序列建模 | 2020-12-14 23:33:53 |
| 17 | 机器学习中“距离与相似度”计算汇总 | 2020-12-14 23:24:03 |
| 18 | 时序预测竞赛之异常检测算法综述 | 2020-12-14 23:03:13 |
| 19 | 数据竞赛之常见数据抽样方式 | 2020-12-10 18:00:15 |
| 20 | 深入理解推荐系统:特征交叉组合模型演化简史 | 2020-10-29 11:03:30 |
| 21 | 深入理解推荐系统:推荐系统中的attention机制 | 2020-10-29 09:36:42 |
| 22 | 2020腾讯广告算法大赛方案分享(亚军) | 2020-08-16 00:21:03 |
| 23 | 2020腾讯广告算法大赛方案分享(冠军) | 2020-08-05 00:06:28 |
| 24 | 深入理解推荐系统:Fairness、Bias和Debias | 2020-07-23 14:53:24 |
| 25 | 厦门国际银行 “数创金融杯”数据建模大赛-冠军分享 | 2020-06-22 13:49:01 |
| 26 | 竞赛总结:天池OGeek算法挑战赛 | 2020-06-18 00:38:52 |
| 27 | 2020腾讯广告算法大赛:高分进阶 | 2020-06-07 09:43:41 |
| 28 | 2020腾讯广告算法大赛:如何突破分数瓶颈? | 2020-05-24 12:59:32 |
| 29 | 2020腾讯广告算法大赛:赛题理解与解题思路 | 2020-05-16 00:49:30 |
| 30 | 深入理解推荐系统:排序 | 2020-05-07 00:04:15 |
| 31 | 2020 KDD Cup:Debiasing phase4 baseline 0.25 | 2020-05-04 10:56:16 |
| 32 | 冠军7w美金,2020腾讯广告算法大赛正式开始!!! | 2020-04-15 17:17:46 |
| 33 | KDD Cup 2020 推荐系统赛道—数据分析 | 2020-04-10 00:09:21 |
| 34 | 备战2020腾讯广告算法大赛:武功秘籍 | 2020-04-06 18:54:58 |
| 35 | 深入理解推荐系统:召回 | 2020-04-01 21:01:44 |
| 36 | 深入理解YouTube推荐系统算法 | 2020-03-24 01:26:01 |
| 37 | 深入理解XGBoost:分布式实现 | 2020-03-15 00:55:23 |
| 38 | 基于GNN的图表示学习及其应用 | 2020-03-14 22:09:50 |
| 39 | 天池-安泰杯跨境电商智能算法大赛分享(冠军) | 2020-01-03 11:38:53 |
| 40 | 一文梳理2017腾讯广告算法大赛决赛方案 | 2019-12-05 00:45:21 |
| 41 | 2019CCF-BDCI-乘用车细分市场销量预测方案(Top1%) | 2019-11-25 22:17:00 |
| 42 | TIANCHI-全球数据智能大赛【赛场二】算法赛方案分享(亚军) | 2019-10-29 21:48:59 |
| 43 | 一文梳理2019年腾讯广告算法大赛冠军方案 | 2019-10-07 23:51:29 |
| 44 | 一文总结机器学习常见知识点 | 2019-10-07 21:56:37 |
| 45 | CCF乘用车细分市场销量预测-0.63模型框架 | 2019-09-13 20:44:36 |
| 46 | CCF乘用车细分市场销量预测baseline(0.51+) | 2019-08-27 10:48:40 |
| 47 | 【震惊】2019腾讯广告算法大赛-冠军代码复盘解析 | 2019-08-21 09:33:50 |
| 48 | 这两年:我的数据竞赛之路 | 2019-08-17 00:18:40 |
| 49 | GNN 系列(三):GraphSAGE | 2019-08-09 10:13:18 |
| 50 | GNN 系列(二):图神经网络的“开山之作”GCN模型 | 2019-08-05 08:13:48 |
| 51 | GNN 系列(一):Graph 基础知识介绍 | 2019-08-01 13:08:08 |
| 52 | 拍拍贷第四届魔镜杯大赛-冠亚季军方案梳理 | 2019-08-01 00:46:40 |
| 53 | 第四届魔镜杯大赛数据应用大赛方案分享(亚军) | 2019-07-23 00:46:22 |
| 54 | TIANCHI安泰杯 —跨境电商智能算法大赛Baseline | 2019-07-18 10:34:31 |
| 55 | 2019腾讯广告算法大赛方案分享(冠军) | 2019-07-14 13:43:28 |
| 56 | 2019腾讯广告算法大赛-冠军之路 | 2019-07-09 03:07:48 |
| 57 | 2019JDATA-用户对品类下店铺的购买预测方案及代码分享(亚军) | 2019-07-02 21:59:14 |
| 58 | 2019腾讯广告算法大赛方案分享(初赛冠军) | 2019-06-25 14:39:51 |
| 59 | 2019腾讯广告算法大赛初赛分享-Part3(冠军篇) | 2019-05-23 13:34:56 |
| 60 | 2019腾讯广告算法大赛入门-Part2(初赛生存篇) | 2019-05-11 17:42:16 |
| 61 | 2019腾讯广告算法大赛入门-Part1(竞赛小白晋升之路) | 2019-04-25 16:35:40 |
| 62 | TIANCHI-全球城市计算挑战赛-完整方案及关键代码分享(季军) | 2019-04-13 14:23:27 |
| 63 | DF消费者人群画像—信用智能评分方案分享(top5) | 2019-04-13 12:20:55 |
| 64 | 2019腾讯广告算法大赛开始报名啦! | 2019-03-26 11:17:02 |
| 65 | TIANCHI全球城市计算AI挑战赛baseline | 2019-03-21 23:28:37 |
| 66 | TIANCHI-津南数字制造算法挑战赛【赛场一】基本分析&Baseline | 2018-12-31 18:55:13 |
| 67 | TIANCHI天池-OGeek算法挑战赛分享及完整代码(亚军) | 2018-12-03 12:02:08 |
| 68 | 2018 CCF《套餐个性化匹配模型》(亚军)分享 | 2018-12-03 00:12:37 |
| 69 | JDD2018-人口动态普查与预测baseline0.1417 | 2018-11-22 21:09:09 |
| 70 | TF-IDF与余弦相似度 | 2018-11-18 01:22:08 |
| 71 | JDATA如期而至-用户购买时间预测Rank9 | 2018-10-29 18:50:02 |
| 72 | 2018科大讯飞AI营销算法大赛总结及完整代码(冠军) | 2018-10-27 16:15:55 |
| 73 | 天池-OGeek算法挑战赛Baseline(0.7016) | 2018-10-11 12:38:42 |
| 74 | 2018科大讯飞AI营销算法大赛Baseline0.4255 | 2018-09-20 00:02:55 |
| 75 | 2018腾讯广告算法大赛总结/0.772229/Rank11 | 2018-06-13 14:16:24 |
| 76 | IJCAI-18 阿里妈妈搜索广告转化预测总结( 29 / 0.13939 ) | 2018-05-20 02:06:43 |
| 77 | 机器学习/数据挖掘面试总结 | 2018-03-29 14:59:28 |
| 78 | 机器学习面试干货精讲 | 2018-02-15 22:52:24 |
| 79 | 数论及数论四大定理 | 2018-02-06 01:52:13 |
| 80 | 动态规划问题总结 | 2018-02-05 00:36:39 |
| 81 | 机器学习进阶:我的竞赛之路 | 2018-01-09 21:00:23 |
| 82 | 特征选择 | 2018-01-09 19:04:08 |
| 83 | LDA线性判别分析 | 2018-01-05 21:41:54 |
| 84 | 判别模型与生成模型 | 2018-01-05 14:53:23 |
| 85 | 模型选择之交叉验证 | 2018-01-04 20:17:51 |
| 86 | 奇异值分解(SVD)原理 | 2018-01-04 14:24:44 |
| 87 | 集成学习概述 | 2018-01-01 17:51:07 |
| 88 | PCA主成分分析学习总结 | 2017-12-28 15:41:23 |
亦一
介绍: 公众号:播播笔记(推荐算法),吾之(生活思考),在不堪一击的现实里还孤行一意地保有百无一用的浪漫主义;欢迎关注公众号:播播笔记 (推荐算法相关) ,吾之 (生活体验)。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 大模型 | meta2024 wukong: 推荐模型本身如何做大 | 2024-04-15 00:00:02 |
| 2 | 粗排|三塔: 缺交叉就补交叉 | 2024-04-04 08:38:37 |
| 3 | 特征交叉 | autoInt: 将attention运用于交叉 | 2024-03-05 22:59:30 |
| 4 | 粗排系列汇总 | 2024-02-07 19:03:50 |
| 5 | 粗排|基于整个推荐链路看粗排 | 2024-01-28 13:40:01 |
| 6 | 《围城》:为什么方鸿渐桃花运不断 | 2023-10-15 23:08:47 |
| 7 | 多场景多目标系列总结 | 2023-10-03 16:10:23 |
| 8 | 多场景多目标 | 多场景模块基于POSO思路 | 2023-10-03 15:55:53 |
| 9 | 特征交叉 | 业界方法实际应用与思考总结 | 2023-08-16 19:47:31 |
| 10 | 值得去一次的地方 | 2023-08-16 09:18:55 |
| 11 | 特征交叉 | CAN: LR思路巧用MLP后重获活力 | 2023-07-31 21:28:13 |
| 12 | 多场景多目标 | [快手2023]PEPNet 模型如何做到大而全 | 2023-07-22 21:44:32 |
| 13 | 多场景 | 基于独立建模的信息融合 | 2023-07-22 10:26:10 |
| 14 | 损失函数 | weighted log loss: 基于交叉熵分类损失实现回归问题 | 2023-07-01 11:21:24 |
| 15 | 损失函数: triplet loss | 2023-06-24 11:10:02 |
| 16 | 损失函数:focal loss | 2023-06-23 13:41:57 |
| 17 | 损失函数:交叉熵损失 | 2023-06-18 12:32:21 |
| 18 | 损失函数:常用的分类和回归损失 | 2023-06-17 16:51:47 |
| 19 | 去海口可以玩什么 | 2023-06-11 11:38:18 |
| 20 | 多目标模型结构如何一步步从简到繁 | 2023-04-29 12:35:39 |
| 21 | 多目标 | 样本权重: DTP以结果反馈为导向双管齐下 | 2023-04-22 11:21:07 |
| 22 | 多目标 | 样本权重:概览 | 2023-04-16 15:28:39 |
| 23 | 《围城》:人会在生活里找到生活的逻辑 | 2023-04-09 19:02:52 |
| 24 | 《围城》:命运偏爱地给了方鸿渐一段爱情 | 2023-04-08 22:31:44 |
| 25 | 多目标 | 模型结构: (AAAI2023)FDN引入约束做特征分解,缓解负迁移 | 2023-04-05 18:56:24 |
| 26 | 多目标 | 模型结构: PLE显式细化expert表征 | 2023-04-04 22:36:16 |
| 27 | 多场景 | 联合建模: star结构在参数层面拆分与融合 | 2023-04-02 19:31:19 |
| 28 | 损失函数:模型学习的指挥棒 | 2023-03-31 21:53:24 |
| 29 | 多场景 | 联合建模: mmoe拆分信息表征 | 2023-03-19 14:43:28 |
| 30 | 多目标 | 模型结构: MMoE实际应用,改进必不可少 | 2023-03-18 14:43:30 |
| 31 | 多目标 | 模型结构:MMoE开辟新方向 | 2023-03-15 23:56:30 |
| 32 | 多目标 | 模型结构: ESM2细化目标依赖路径 | 2023-03-13 22:39:45 |
| 33 | 多目标 | 模型结构: ESMM从目标关系出发 | 2023-03-12 23:04:08 |
| 34 | 多目标汇总 | 2023-03-11 10:17:50 |
| 35 | 多场景 | 联合建模: bias tower另起炉灶学习场景信息 | 2023-03-09 00:34:41 |
| 36 | 多场景 | 联合建模: 巧用poso gate强化场景信息 | 2023-03-07 00:47:18 |
| 37 | 多场景 | 联合建模: hard-share未必不行 | 2023-03-05 16:39:03 |
| 38 | 多场景系列汇总 | 2023-03-05 16:24:56 |
| 39 | 多场景建模 | 概览 | 2023-03-04 15:39:19 |
| 40 | 长序列建模 | ETA: 端到端建模实现目标一致性 | 2023-02-25 08:18:29 |
| 41 | 长序列建模 | SIM: 朴素的往往是有效的 | 2023-02-15 22:31:10 |
| 42 | 特征交叉 | xDeepFM: 站在DeepFM和DCN的肩膀上 | 2023-01-19 20:23:42 |
| 43 | 特征交叉 | DCN-m: 显式高阶特征交叉进阶版 | 2023-01-14 09:50:31 |
| 44 | 特征交叉 | DCN-v: 显式高阶特征交叉不是梦 | 2023-01-07 20:43:43 |
| 45 | 特征交叉 | DCN系列:解放高阶交叉的人工设计 | 2023-01-07 19:31:15 |
| 46 | BN有效性分析及其应用 | 2023-01-03 09:58:27 |
| 47 | 一文读懂Batch Normalization | 2022-12-31 11:07:25 |
| 48 | 神经网络基础知识汇总 | 2022-12-31 11:04:35 |
| 49 | 推荐基础知识汇总 | 2022-12-31 10:58:41 |
| 50 | 用户行为序列建模汇总 | 2022-12-31 10:47:26 |
| 51 | 特征交叉方法汇总 | 2022-12-31 10:40:59 |
| 52 | 特张交叉 | DeepFM: 绕不开的业界强base | 2022-12-19 13:51:13 |
| 53 | 特征交叉 | PNN: product层实现特征交叉 | 2022-12-19 13:38:02 |
| 54 | 特征交叉 | FNN和NFM: FM与DNN输入的结合 | 2022-12-17 11:13:44 |
| 55 | 特征交叉 | FwFM和AFM: 显式特征交叉权重精细化 | 2022-12-11 21:36:01 |
| 56 | 特征交叉 | FFM: 显式特征交叉按域精细化 | 2022-12-08 21:54:42 |
| 57 | 特征交叉 | FM:embedding化特征交叉鼻祖 | 2022-12-03 14:09:55 |
| 58 | 特征交叉:wide&deep开启DNN模型特征交叉时代 | 2022-11-29 22:57:17 |
| 59 | 用户行为长序列建模MIMN方法和思考 | 2022-11-19 20:08:23 |
| 60 | 过拟合-dropout原理和在模型中多种应用 | 2022-11-06 19:01:51 |
| 61 | 用户行为长序列建模SDM方法 | 2022-10-29 20:52:01 |
| 62 | 用户行为长序列建模概览 | 2022-10-29 20:36:31 |
| 63 | AUC离线和在线表现不一致问题:两个维度 | 2022-10-16 15:40:54 |
| 64 | 用户行为序列建模din系列方法总结 | 2022-10-01 13:11:02 |
| 65 | 用户行为序列建模dsin方法 | 2022-09-30 22:08:28 |
| 66 | 用户行为序列建模dien方法 | 2022-09-24 16:18:41 |
| 67 | 用户行为序列建模din方法和实际应用 | 2022-09-11 11:43:55 |
| 68 | 用户行为序列建模self attention和具体实现 | 2022-09-06 23:52:53 |
| 69 | 用户行为序列建模概览 | 2022-08-24 21:52:32 |
| 70 | 多目标样本权重-DTP和不确定性加权 | 2022-08-08 20:25:35 |
| 71 | 多目标样本权重-GradNorm和DWA原理详解和实现 | 2022-07-16 13:27:26 |
| 72 | POSO方法的实际应用和分析思考 | 2022-07-01 22:11:25 |
| 73 | 用户冷启POSO论文详读 | 2022-06-26 19:55:18 |
| 74 | 多目标模型结构PLE详解和效果分析 | 2022-06-18 17:42:13 |
| 75 | 多目标模型结构-MMoE和实际应用思考 | 2022-06-10 21:49:22 |
| 76 | 多目标模型结构-ESMM和ESM2 | 2022-06-04 19:14:19 |
| 77 | 推荐中多目标的必要性和实现思路 | 2022-05-14 12:40:15 |
| 78 | 激活函数选择和具体应用以及相关面试题 | 2022-05-03 09:16:49 |
| 79 | 深入理解深度学习中常见激活函数 | 2022-05-01 20:20:17 |
| 80 | ctr模型特征交叉结构总结与业务应用和思考 | 2022-04-16 22:26:55 |
| 81 | 特征交叉 | 从曾将的王者LR开始 | 2022-03-04 16:05:37 |
| 82 | 一句话理解tensorflow中的乘法 | 2022-02-25 18:54:59 |
| 83 | 如何防止过拟合(1)-正则化 | 2022-02-20 15:28:52 |
| 84 | 从偏差方差角度理解过拟合 | 2022-02-06 19:56:13 |
| 85 | 如何计算AUC | 2022-01-28 16:31:01 |
| 86 | 什么是好的推荐,重新理解AUC | 2022-01-22 13:27:55 |
| 87 | 为什么需要推荐 | 2022-01-16 15:35:17 |
| 88 | 写在前面 | 2022-01-16 15:28:14 |
张小磊
介绍: 小小又大大的梦想,小小又大大的梦想。
sliderSun
介绍: https://github.com/sliderSun,https://blog.csdn.net/weixin_37947156。
绝密伏击
介绍: 九天惊雷撼乾坤,一指破空九万里,一位篮球爱好者。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 挑战 Transformer:全新架构 Mamba 详解 | 2024-02-28 17:44:37 |
| 2 | Sora技术报告——世界模拟器 | 2024-02-17 22:19:11 |
| 3 | 假如GPT-4目前只能解决人类任务的10%,GPT-5应该是15%或者20% | 2024-01-21 21:04:45 |
| 4 | 深入浅出ChatGPT:技术原理一探究竟 | 2024-01-20 20:49:14 |
| 5 | RoPE外推优化——支持192K上下文长度 | 2024-01-19 20:38:38 |
| 6 | 群魔乱舞:MoE大模型详解 | 2024-01-15 21:05:42 |
| 7 | 再论大模型位置编码及其外推性 | 2023-12-29 23:20:21 |
| 8 | 大模型混合精度训练 | 2023-12-22 19:15:59 |
| 9 | 如何构建自己的大模型(万字长文) | 2023-12-21 11:38:53 |
| 10 | 用户序列建模 | 2023-12-01 18:02:38 |
| 11 | 大模型轻量级微调(LoRA):训练速度、显存占用分析 | 2023-11-09 21:53:40 |
| 12 | 一文读懂Llama 2(从原理到实战) | 2023-08-30 20:09:45 |
| 13 | LLaMa-1 技术详解 | 2023-08-08 19:15:58 |
| 14 | 大模型文本生成——解码策略(Top-k & Top-p & Temperature) | 2023-08-04 19:10:29 |
| 15 | 十分钟读懂旋转编码(RoPE) | 2023-08-01 18:52:37 |
| 16 | Sparse Transformer | 2023-07-15 23:28:57 |
| 17 | 6年推荐系统经验总结——「推荐系统技术原理与实践」 | 2023-07-03 16:13:22 |
| 18 | 清华大学通用预训练模型:GLM | 2023-06-17 20:16:34 |
| 19 | 循环神经网络详解(RNN/LSTM/GRU) | 2023-06-13 21:16:42 |
| 20 | 压缩即智能:为什么 ChatGPT 拥有智能? | 2023-06-02 20:12:29 |
| 21 | 谷歌大模型指令微调:The Flan Collection | 2023-05-31 14:51:51 |
| 22 | 大模型CoT(思维链)总结 | 2023-05-13 21:14:31 |
| 23 | 大模型微调实践:ChatGLM-6B全参数微调 | 2023-05-08 19:49:43 |
| 24 | 大模型微调总结 | 2023-05-08 15:59:14 |
| 25 | LORA:大模型轻量级微调 | 2023-04-21 17:58:02 |
| 26 | ChatGPT技术原理解析 | 2023-03-31 20:52:49 |
| 27 | OpenAI ChatGPT(四):十分钟读懂 GPT-3 | 2023-03-25 19:32:34 |
| 28 | GPT-4技术文档 | 2023-03-16 18:36:09 |
| 29 | OpenAI ChatGPT(三):Tensorflow实现GPT-2 | 2023-03-14 21:17:17 |
| 30 | OpenAI ChatGPT(三):十分钟读懂 GPT-2 | 2023-03-14 18:32:03 |
| 31 | OpenAI ChatGPT(二):Tensorflow实现GPT-1 | 2023-02-15 17:26:01 |
| 32 | OpenAI ChatGPT(二):十分钟读懂 GPT-1 | 2023-02-09 20:45:42 |
| 33 | ChatGPT Is All you Need | 2023-02-04 21:43:02 |
| 34 | OpenAI ChatGPT(一):Tensorflow实现Transformer | 2023-02-03 20:55:02 |
| 35 | OpenAI ChatGPT(一):十分钟读懂 Transformer | 2023-01-28 00:04:49 |
| 36 | 十分钟读懂Stable Duffision | 2023-01-20 21:00:06 |
| 37 | 十分钟读懂Diffusion:图解Diffusion扩散模型 | 2023-01-18 19:03:44 |
| 38 | 爆火的ChatGPT,到底怎么样? | 2022-12-29 20:44:06 |
| 39 | AIGC爆火的背后——扩散模型DDPM浅析 | 2022-12-11 00:10:56 |
| 40 | AIGC爆火的背后——对抗生成网络GAN浅析 | 2022-11-04 19:14:25 |
| 41 | 长序列建模(二):美团SDIM(Sampling-based Deep Interest Modeling)模型 | 2022-09-02 20:17:26 |
| 42 | 阿里ETA模型——实践篇 | 2022-08-21 20:07:02 |
| 43 | 长序列建模(一):阿里ETA(End-to-end Target Attention)模型 | 2022-07-28 20:05:56 |
| 44 | SIGIR2022:阿里多任务学习最新论文ESCM2 | 2022-06-09 18:36:04 |
| 45 | 多场景建模 | 2021-12-17 16:30:26 |
| 46 | 【总结】推荐系统——精排篇【3】DIN/DIEN/BST/DSIN/MIMN/SIM/CAN | 2021-11-14 18:29:53 |
| 47 | 【总结】推荐系统——精排篇【2】WDL/DCN/DCN-v2 | 2021-11-14 13:19:41 |
| 48 | 【总结】推荐系统——精排篇【1】FM/FFM/GBDT+LR/MLR | 2021-11-13 21:21:44 |
| 49 | 元学习在推荐系统中的应用 | 2021-11-12 19:31:58 |
| 50 | 【总结】推荐系统中知识蒸馏应用 | 2021-05-16 15:41:44 |
| 51 | 知识蒸馏在推荐系统中的应用 | 2021-04-22 16:27:54 |
| 52 | 【总结】推荐系统——召回篇【4】 | 2021-03-19 21:41:33 |
| 53 | 【总结】推荐系统——召回篇【3】 | 2021-03-09 20:52:33 |
| 54 | 【总结】推荐系统——召回篇【2】 | 2021-03-01 19:45:10 |
| 55 | 【总结】推荐系统——召回篇【1】 | 2021-02-21 22:29:45 |
| 56 | 推荐系统中的用户留存优化 | 2021-02-08 17:05:35 |
| 57 | SIGIR2020最佳论文:如何消除推荐系统中的曝光偏差 | 2020-12-23 21:04:12 |
| 58 | 多目标学习在推荐系统的应用(MMOE/ESMM/PLE) | 2020-11-14 04:25:24 |
| 59 | 模型的参数初始化 | 2020-04-26 20:40:48 |
| 60 | RALM: 实时Look-alike 算法在微信看一看中的应用 | 2020-01-20 10:52:22 |
| 61 | 回顾阿里经典CTR预估模型DIN | 2020-01-17 15:23:22 |
| 62 | 深度学习中激活函数总结 | 2020-01-10 18:26:35 |
| 63 | 回顾Google经典CTR预估模型WDL | 2020-01-03 21:53:46 |
| 64 | 回顾阿里经典CTR预估模型MLR | 2020-01-01 13:59:27 |
| 65 | 回顾阿里经典CTR预估模型:MLR(mixed logistic regression) | 2019-12-31 17:07:07 |
| 66 | 2019年度总结:深度学习在推荐系统中的应用 | 2019-12-26 23:10:00 |
| 67 | 有趣的证明 | 2019-12-13 16:09:49 |
| 68 | 推荐系统论文DSIN:Deep Session Interest Network | 2019-12-12 22:29:10 |
| 69 | 推荐系统论文:Behavior Sequence Transformer | 2019-12-09 20:33:42 |
| 70 | 行列式点过程DPP在推荐系统中的应用(续) | 2019-12-06 15:17:41 |
| 71 | 行列式点过程DPP在推荐系统中的应用 | 2019-12-05 22:08:58 |
| 72 | 深度学习中Batch Normalization和Dice激活函数 | 2019-08-19 18:44:15 |
| 73 | LR训练优化-稀疏特征过滤 | 2018-12-09 17:57:16 |
| 74 | 优先队列的使用 | 2018-11-04 20:26:19 |
| 75 | 阿里论文《Deep Interest Evolution Network》 | 2018-09-25 18:21:53 |
Houye
介绍: 化学本,计算机博。私信不看,有问题付费咨询。,微信Houye93 公众号:【图与推荐】,有问题欢迎值乎。。
Microstrong
介绍: 微信公众号:Microstrong,大规模分布式算法工程师,欢迎关注微信公众号【Microstrong】,我写过4年Android代码,了解前端、熟悉后台,现在主要的研究兴趣是机器学习、深度学习、推荐系统、自然语言处理等相关内容,喜欢分享在学习过程中的读书、思考笔记。欢迎加我微信:Microstrong_AI,一起学习交流进步!
我的CSDN博客:https://microstrong.blog.csdn.net/
我的GitHub地址:https://github.com/Microstrong0305。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | AUC详解与Python实现 | 2023-09-02 20:08:18 |
| 2 | 涨点利器:推荐系统中对双塔模型的各种改造升级 | 2023-01-28 16:06:11 |
| 3 | 推荐系统在工业界的N+1条实战经验 | 2022-02-11 00:33:00 |
| 4 | 变分自编码器(VAEs)在协同过滤中的应用论文精读 | 2021-10-04 16:07:51 |
| 5 | KDD'2018 Best Paper-Embedding技术在Airbnb实时搜索排序中的应用 | 2021-09-18 23:01:32 |
| 6 | YouTube采样修正的双塔模型论文精读 | 2021-05-31 02:16:17 |
| 7 | 深度学习中的知识蒸馏技术(下)-知识蒸馏与推荐系统 | 2021-03-22 00:26:14 |
| 8 | 深度学习中的知识蒸馏技术 | 2021-01-19 01:51:52 |
| 9 | 多目标学习在推荐系统中的应用 | 2020-11-06 22:17:16 |
| 10 | BERT4Rec:使用Bert进行序列推荐 | 2020-10-15 01:36:02 |
| 11 | BERT模型精讲 | 2020-07-05 02:51:45 |
| 12 | From Static Embedding to Contextualized Embedding | 2020-06-21 14:10:27 |
| 13 | 一张图搞懂《从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史》 | 2020-06-11 19:58:28 |
| 14 | 基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发 | 2020-06-07 19:28:36 |
| 15 | 深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法(下) | 2020-05-23 18:07:21 |
| 16 | 深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法(上) | 2020-05-11 01:02:33 |
| 17 | Doc2vec原理解析及代码实践 | 2020-04-25 00:10:26 |
| 18 | Embedding技术在房产推荐中的应用 | 2020-04-19 23:51:29 |
| 19 | 深入浅出Word2Vec原理解析 | 2020-03-26 22:49:23 |
| 20 | 智能推荐算法在直播场景中的应用 | 2020-03-14 23:00:10 |
| 21 | XLNet详解 | 2020-03-07 22:00:53 |
| 22 | NLP的任务 | 2020-02-27 00:33:31 |
| 23 | 从BERT到ALBERT | 2020-02-23 01:02:29 |
| 24 | 从Transformer到BERT模型 | 2020-02-21 19:05:16 |
| 25 | Self-Attention与Transformer | 2020-02-19 19:52:23 |
| 26 | 词向量与ELMo模型 | 2020-02-16 23:34:20 |
| 27 | 深入理解CatBoost | 2020-02-10 19:34:14 |
| 28 | 2019已结束,2020再出发 | 2020-01-12 22:22:53 |
| 29 | 一张图搞懂《推荐系统技术演进趋势:从召回到排序再到重排》 | 2020-01-08 01:02:20 |
| 30 | 深入理解LightGBM | 2020-01-04 21:19:46 |
| 31 | 深入理解XGBoost | 2019-12-22 02:04:11 |
| 32 | 深入理解GBDT多分类算法 | 2019-11-27 21:15:16 |
| 33 | 深入理解GBDT二分类算法 | 2019-11-14 02:07:18 |
| 34 | 对数损失函数 | 2019-11-01 13:34:02 |
| 35 | 深入理解GBDT回归算法 | 2019-10-26 02:58:41 |
| 36 | 梯度提升(Gradient Boosting)算法 | 2019-10-13 04:29:21 |
| 37 | 深入理解提升树(Boosting tree)算法 | 2019-10-01 04:42:28 |
| 38 | Regression Tree 回归树 | 2019-09-16 02:05:19 |
| 39 | 机器学习中的判别式模型和生成式模型 | 2019-08-25 16:39:01 |
| 40 | 《生成式对抗网络GAN的研究进展与展望》论文笔记 | 2019-08-15 01:24:39 |
| 41 | 一张图搞懂《GAN万字长文综述》 | 2019-08-14 22:37:44 |
| 42 | 2019秋招算法岗复盘 | 2019-07-07 22:48:56 |
| 43 | 基于随机森林的电信用户流失模型 | 2019-05-17 16:40:49 |
| 44 | 理解LSTM网络 | 2019-04-30 12:24:53 |
| 45 | 带师妹轻松过笔试 | 2019-02-26 20:41:53 |
| 46 | 聊天机器人的各种架构剖析 | 2019-01-18 20:56:49 |
| 47 | 机器学习在自动驾驶(计算机视觉)中的案例分析 | 2019-01-17 23:25:52 |
| 48 | 如何给文章自动生成摘要 | 2019-01-11 10:35:52 |
| 49 | 我的2018年总结 | 2019-01-04 17:42:23 |
| 50 | 深度学习中的注意力机制 | 2018-12-25 21:26:24 |
| 51 | 卷积神经网络(CNN)综述 | 2018-12-11 16:26:48 |
| 52 | 循环神经网络(RNN) | 2018-11-03 22:59:11 |
| 53 | Code2Pix-用于图形用户界面的深度学习编译器 | 2018-11-01 12:14:50 |
| 54 | 美团大脑智享生活 | 2018-10-24 22:33:34 |
| 55 | Linux基本操作(一) | 2018-10-08 17:27:59 |
| 56 | EM算法详解 | 2018-07-31 21:25:33 |
| 57 | 贝叶斯分类器 | 2018-07-27 01:25:39 |
| 58 | 对Dilated Convolution理解 | 2018-07-12 22:31:44 |
| 59 | 卷积神经网络中感受野的详细介绍 | 2018-07-08 12:06:45 |
| 60 | 偏差(Bias)与方差(Variance) | 2018-07-04 13:25:52 |
| 61 | 深度学习优化方法-AdaGrad | 2018-06-20 21:25:00 |
| 62 | 深度学习中Dropout原理解析 | 2018-06-18 21:56:30 |
| 63 | 主成分分析(PCA)原理详解 | 2018-06-08 22:00:45 |
| 64 | 机器学习中SVD总结 | 2018-05-20 15:23:32 |
| 65 | 分类中解决类别不平衡问题 | 2018-05-10 20:21:59 |
| 66 | 用Tensorflow构建一个神经网络 | 2018-05-04 15:57:47 |
石塔西
介绍: CDA持证人,推荐算法说书人~公众号:推荐道,如果有问题咨询,请走“付费咨询”渠道,谢谢理解支持。。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 新年杂感:从4号坦克谈到大模型与NFT | 2024-02-19 09:57:43 |
| 2 | 《互联网大厂推荐算法实战》出版上架了! | 2024-01-05 09:15:17 |
| 3 | 大步向前:评Google针对推荐场景改进的Adagrad算法 | 2023-10-16 16:23:53 |
| 4 | 忽冷忽热:简评腾讯的Cold & Warm Net | 2023-09-27 14:57:04 |
| 5 | 简评Airbnb基于多任务学习的搜索算法Journey Ranker | 2023-09-08 09:43:52 |
| 6 | 似曾相识:评阿里促销季CVR预估算法HDR | 2023-09-04 07:22:33 |
| 7 | Fresh Attention: 评Google的多通道物料冷启算法 | 2023-09-01 11:53:42 |
| 8 | 个性化目标权重:简评Pinterest的TransAct | 2023-08-25 06:04:04 |
| 9 | 禁止摸鱼:简评用户长期兴趣召回模型PinnerFormer | 2023-08-24 06:51:31 |
| 10 | 似曾相识:谈Google CDN长尾物料推荐 | 2023-08-23 05:59:08 |
| 11 | 脚踏实地:来自Google的企业级推荐算法实践 | 2023-06-02 16:30:50 |
| 12 | 授人以渔:学算法,我是如何记笔记的? | 2023-05-19 07:22:28 |
| 13 | 《互联网大厂推荐算法实战》思维导图福利 | 2023-05-10 11:43:46 |
| 14 | 互联网大厂的这些推荐算法面试题,你都能答上来吗? | 2023-05-08 08:42:45 |
| 15 | 《互联网大厂推荐算法实战》上线啦! | 2023-04-23 08:59:12 |
| 16 | 《互联网大厂推荐算法实战》的目录 | 2023-03-28 12:47:12 |
| 17 | 一桥飞架双塔:腾讯“虚拟内核”双塔 | 2022-08-22 08:04:04 |
| 18 | 再见Attention:建模用户长期兴趣的新范式 | 2022-07-12 11:48:47 |
| 19 | 三问阿里的TDM召回 | 2022-06-29 16:03:46 |
| 20 | 一文搞懂Approximate Softmax:从公式到代码 | 2022-06-15 07:55:09 |
| 21 | 算法周报:再思考PDN与DC-GNN | 2022-05-25 11:51:47 |
| 22 | 推荐算法遇到后悔药:评蚂蚁的ESCM2模型 | 2022-05-17 16:10:56 |
| 23 | 算法周报220510:Online Learning怎么才能学了不忘 | 2022-05-11 10:36:08 |
| 24 | 动态权重:推荐算法的新范式 | 2022-04-19 08:49:12 |
| 25 | 日久见人心:论建模用户长期兴趣的几种姿势 | 2022-04-08 08:45:14 |
| 26 | 新手福利!数据科学面试中的回家作业 | 2022-03-25 21:32:04 |
| 27 | 重温经典之ps-lite源码解析(4):实现分布式FM | 2022-02-15 14:35:51 |
| 28 | 重温经典之ps-lite源码解析(3):顾客、工人和服务器 | 2022-02-15 14:23:57 |
| 29 | 重温经典之ps-lite源码解析(2):邮局和邮车 | 2022-02-15 14:16:06 |
| 30 | 重温经典之ps-lite源码解析(1):基础 | 2022-02-15 12:43:06 |
| 31 | 授人以渔:分享我的算法学习经验 | 2022-01-28 20:46:04 |
| 32 | 初来乍到:帮助新用户冷启的算法技巧 | 2022-01-18 11:19:57 |
| 33 | 刀功:谈推荐系统特征工程中的几个高级技巧 | 2021-12-22 20:08:52 |
| 34 | 先入为主:将先验知识注入推荐模型 | 2021-12-08 18:01:43 |
| 35 | 少数派报告:谈推荐场景下的对比学习 | 2021-11-21 16:08:52 |
| 36 | 久别重逢话双塔 | 2021-11-02 10:24:49 |
| 37 | 万变不离其宗:用统一框架理解向量化召回 | 2021-01-19 12:32:13 |
| 38 | FM:推荐算法中的瑞士军刀 | 2021-01-10 10:12:12 |
| 39 | 四化大业:论算法工程师的自我修养 | 2021-01-02 15:42:14 |
| 40 | 推荐算法的"五环之歌" | 2020-12-13 18:56:19 |
| 41 | 阿里ESAM:用迁移学习解决召回中的样本偏差 | 2020-12-10 14:14:05 |
| 42 | 无中生有:论推荐算法中的Embedding思想 | 2020-11-29 19:24:20 |
| 43 | 知识图谱上的双塔召回:阿里的IntentGC模型 | 2020-11-25 20:50:13 |
| 44 | Google PPRGo: 两分钟分类千万节点的最快GNN | 2020-11-17 17:44:30 |
| 45 | 亲兄弟明算账:快速了解阿里的M2GRL模型 | 2020-11-11 18:42:05 |
| 46 | PinSAGE有伴了! 快速了解PinnerSAGE模型 | 2020-11-10 20:07:27 |
| 47 | GraphSAGE+FM+Transformer强强联手:评微信的GraphTR模型 | 2020-11-08 15:08:23 |
| 48 | PinSAGE召回模型及源码分析(3):PinSAGE模型及训练 | 2020-11-06 15:06:58 |
| 49 | PinSAGE召回模型及源码分析(2):数据管道 | 2020-11-06 14:54:37 |
| 50 | PinSAGE 召回模型及源码分析(1): PinSAGE 简介 | 2020-11-06 14:49:36 |
| 51 | 负样本为王:评Facebook的向量化召回算法 | 2020-07-29 17:28:39 |
| 52 | 再评Airbnb的经典Embedding论文 | 2020-07-21 15:21:27 |
| 53 | 一图胜千言: 解读阿里的Deep Image CTR Model | 2019-02-19 10:48:32 |
| 54 | 也评Deep Interest Evolution Network | 2019-01-14 18:28:33 |
| 55 | 用NumPy手工打造 Wide & Deep | 2018-12-24 14:53:50 |
| 56 | 走马观花Google TF-Ranking的源代码 | 2018-12-15 15:32:53 |
| 57 | 看漫画学强化学习 | 2018-12-05 19:33:09 |
| 58 | 学习Airbnb是如何将"业务"与"算法"结合的 | 2018-11-16 15:27:44 |
| 59 | 看Google如何实现Wide & Deep模型(3) | 2018-11-01 20:38:56 |
| 60 | 用TensorFlow实现支持多值、稀疏、共享权重的DeepFM | 2018-10-30 20:18:00 |
| 61 | 看Google如何实现Wide & Deep模型(2.2) | 2018-10-29 21:03:52 |
| 62 | 看Google如何实现Wide & Deep模型(2.1) | 2018-10-29 20:55:25 |
| 63 | 看Google如何实现Wide & Deep模型(1) | 2018-10-21 16:10:44 |
| 64 | 看Youtube怎么利用深度学习做推荐 | 2018-10-15 21:12:14 |
阿水
介绍: 公众号【Coggle数据科学】,数据挖掘/计算机视觉从业者
数据竞赛爱好者。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 优化预测速度 部署ML模型的7个要点 | 2023-01-07 15:41:45 |
| 2 | Python知识点:调试和优化代码 | 2022-09-02 06:32:39 |
| 3 | 时序资料汇总:模型和常见库对比 | 2022-08-12 17:53:46 |
| 4 | 60种特征工程操作:使用自定义聚合函数 | 2022-07-13 15:51:08 |
| 5 | Kaggle知识点:XGBoost迭代读取数据集 | 2022-06-27 11:22:16 |
| 6 | 从0学习CV:科大讯飞神经影像疾病预测 | 2022-06-23 11:34:32 |
| 7 | 竞赛总结:CHIP2020医学命名实体识别 | 2022-06-23 10:32:59 |
| 8 | 科大讯飞活跃竞赛汇总(推荐/NLP/CV) | 2022-06-23 10:28:34 |
| 9 | Kaggle知识点:缺失值处理方法 | 2021-10-26 23:19:00 |
| 10 | 薅羊毛 Colab使用外部数据的7种方法! | 2021-09-13 13:23:34 |
| 11 | 拉通对齐 梳理Kaggle竞赛组合拳! | 2021-09-10 07:13:36 |
| 12 | Kaggle时间序列比赛汇总 | 2021-09-10 07:09:54 |
| 13 | 竞赛总结:Kaggle外星信号搜索 | 2021-08-26 21:18:37 |
| 14 | Kaggle知识点:深度学习代码规范 | 2021-08-14 10:54:31 |
| 15 | Pytorch Debug指南:15条重要建议 | 2021-08-14 10:48:30 |
| 16 | NeurIPS 2021 比赛汇总 | 2021-07-31 11:35:13 |
| 17 | Kaggle知识点:40个Linux资源查看命令 | 2021-07-13 10:15:37 |
| 18 | Kaggle从零到实践:使用Word2Vec和BILSTM识别Quora重复提问 | 2021-07-11 09:43:33 |
| 19 | 如何一小时杀入天池OCR比赛前排? | 2021-07-10 16:38:19 |
| 20 | Kaggle从零到实践:Bert中文文本分类 | 2021-07-09 08:46:52 |
| 21 | 竞赛总结:Kaggle Shopee多模态检索 | 2021-05-21 09:48:05 |
| 22 | 竞赛总结:Kaggle HuBMAP肾小球比赛 | 2021-05-14 08:45:37 |
| 23 | ICCV 2021竞赛汇总 | 2021-05-12 14:20:06 |
| 24 | Kaggle知识点:内存优化方法 | 2021-03-25 06:55:38 |
| 25 | 竞赛总结:京东AI时尚挑战赛 | 2021-03-13 10:36:24 |
| 26 | CVPR 2021 竞赛汇总 | 2021-03-05 21:02:43 |
| 27 | Treelite:树模型部署加速工具(支持XGBoost、LightGBM和Sklearn) | 2021-01-27 21:14:36 |
| 28 | Coggle一周年:与竞赛爱好者一路同行 | 2020-12-17 02:19:44 |
| 29 | CCF贝壳房产聊天问答匹配高分思路 | 2020-11-25 23:26:59 |
| 30 | 你应该知道的LightGBM各种操作! | 2020-10-19 20:54:51 |
| 31 | SMP2020微博情绪分类比赛总结 | 2020-10-11 18:52:28 |
| 32 | KDD Cup历年比赛介绍合集 | 2020-10-06 23:24:44 |
| 33 | 打包带走,竞赛必备的NLP库 | 2020-09-25 21:39:34 |
| 34 | 竞赛总结:Cornell Birdcall比赛复盘 | 2020-09-25 20:49:02 |
| 35 | DCIC算法分析赛完整方案分享 | 2020-09-14 19:44:43 |
| 36 | Kaggle知识点:入门到进阶的10个问题 | 2020-09-05 13:02:09 |
| 37 | 算法分析赛:从数据中挖掘价值,72万奖金,DCIC 2020 大数据赛道来了! | 2020-09-03 23:19:10 |
| 38 | 竞赛总结:Kaggle SIIM-ISIC比赛复盘 | 2020-08-24 11:52:09 |
| 39 | 竞赛总结:海南大数据创新算法赛 | 2020-08-11 23:40:13 |
| 40 | 竞赛总结:新冠期间饿了么骑士行为预估 | 2020-07-25 07:52:10 |
| 41 | Kaggle年度竞赛:谷歌地标检索 | 2020-07-15 04:13:57 |
| 42 | Kaggle知识点:时序数据与Embedding | 2020-05-27 19:02:20 |
| 43 | 零基础入门CV赛事:赛题介绍与Baseline | 2020-05-23 00:03:26 |
| 44 | Kaggle知识点:数据分析EDA | 2020-05-17 10:34:47 |
| 45 | Kaggle知识点:Adversarial Validation | 2020-04-24 21:21:37 |
| 46 | Kaggle知识点:数据扩增方法 | 2020-04-18 18:47:17 |
| 47 | 视频版权检测优胜解决方案 | 2020-04-05 20:18:11 |
| 48 | Kaggle Bengali 比赛完整总结 | 2020-03-27 14:39:38 |
| 49 | 数据竞赛2019年度年鉴发布(250页竞赛方案独家呈现) | 2020-02-18 19:37:57 |
| 50 | DCIC 2020-天池智慧海洋建设算法赛:独家Baseline! | 2020-01-06 17:41:25 |
| 51 | DataFountain | 工件负荷率预测冠军分享 | 2020-01-01 10:24:53 |
| 52 | 爱可可推荐!关于竞赛思路,方法和代码实践,Datawhale数据竞赛Baseline开源分享! | 2019-12-15 20:21:43 |
| 53 | FFmpeg视频抽帧那些事 | 2019-10-11 17:35:26 |
| 54 | 【竞赛分享】首届中诚信征信比赛冠军MOMO总结 | 2019-09-22 18:10:40 |
| 55 | 阿水总结的数据竞赛Tricks | 2019-09-14 12:44:10 |
| 56 | Pandas常见的性能优化方法 | 2019-09-07 20:26:01 |
| 57 | 阿水TopLine比赛开源-带你上TOP5 | 2019-08-31 17:01:08 |
| 58 | 【竞赛分享】VideoNet视频内容识别挑战赛 | 2019-08-24 16:09:41 |
| 59 | 【竞赛总结】从Quick Draw看图像分类比赛 | 2019-08-17 17:56:45 |
| 60 | 【竞赛分享】第三届阿里云安全赛季军-0day | 2019-08-10 14:40:13 |
| 61 | 【竞赛分享】JDATA绝对语义识别挑战赛-季军 | 2019-08-03 17:38:18 |
| 62 | 【竞赛分享】TinyMind人民币面值及编码识别-第五名 | 2019-07-27 11:37:20 |
吴海波
介绍: 机器学习,蘑菇街VP,WeShop全球化。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | WeShop 2023秋冬季客户案例精选 | 2024-02-19 16:41:27 |
| 2 | 我们发布了WeShop商拍1.5版----分享一些最近的思考 | 2024-02-05 20:28:10 |
| 3 | 以WeShop为例尝试回答一些经常被问的AIGC产品业务问题 | 2023-07-29 18:18:38 |
| 4 | 谈谈做WeShop过程中对AIGC产品的一些思考----写在WeShop正式版上线 | 2023-05-31 12:53:45 |
| 5 | 和大家汇报下我们电商AI模特产品WeShop beta版本开放测试 | 2023-05-13 23:54:47 |
| 6 | 电商数字模特生成技术实践分享 | 2023-04-14 17:18:07 |
| 7 | 应用视角下ChatGPT背后的关键技术讨论 | 2023-02-26 20:31:01 |
| 8 | Diffusion Models导读 | 2022-12-14 12:51:07 |
| 9 | MakeItTalk之Speech Content分支训练总结 | 2022-01-07 14:46:07 |
| 10 | 关于talking face generation两篇论文解读 | 2021-11-07 17:42:50 |
| 11 | 电商直播流量分配算法优化总结 | 2020-07-06 21:05:00 |
| 12 | 强烈推荐一个播放几十万的B站机器学习UP主shuhuai008 | 2019-09-20 18:48:48 |
| 13 | 如果你恰好对春秋战国感兴趣,大概没有比这更好的入门书了 | 2019-08-24 22:49:42 |
| 14 | 如果你恰好对春秋战国感兴趣,大概没有比这更好的入门书了 | 2019-08-14 23:35:16 |
| 15 | 以youtube的RL论文学习如何在推荐场景应用RL | 2019-08-10 14:39:43 |
| 16 | 电商多目标优化小结 | 2019-08-02 20:20:29 |
| 17 | 知乎机器学习精华整理【持续更新-7.31】 | 2019-07-31 18:34:28 |
| 18 | 建了个新专栏 | 2019-07-18 22:09:02 |
| 19 | 强化学习入门简述 | 2019-04-29 13:20:21 |
| 20 | 入门推荐:只用numpy 200行python代码撸一个玩具DNN | 2019-01-22 22:57:30 |
| 21 | 2018年读过的书(非技术) | 2019-01-22 08:56:50 |
| 22 | 2018我的深度学习应用落地元年 | 2019-01-03 19:58:37 |
| 23 | 乱弹机器学习评估指标AUC | 2018-12-21 11:32:06 |
| 24 | 记在2018杭州Google GDG上的分享 | 2018-11-26 13:11:28 |
| 25 | 推荐一个非常优秀的深度学习教程:斯坦福CS231n | 2018-11-22 22:50:58 |
| 26 | 一个值得讨论的问题:word2vec与SVD/LSA等的关系 | 2018-11-16 18:59:39 |
| 27 | 不一样的论文解读2018 KDD best paper: Embeddings at Airbnb | 2018-11-13 14:19:04 |
| 28 | 谈谈机器学习算法相关配套系统 | 2018-11-09 08:19:45 |
| 29 | Github上7k+星的Pytorch教程和2w+星的tensorflow教程推荐 | 2018-11-06 22:54:27 |
| 30 | 算法工程师又不只是工程师 | 2018-11-01 19:27:19 |
| 31 | 读《枪炮、病菌和钢铁》 | 2018-10-15 18:25:16 |
| 32 | NLP应用之智能会话机器人(BOT)技术综述 | 2018-10-08 20:41:09 |
| 33 | 论算法工程师首先是个工程师之深度学习在排序应用踩坑总结 | 2018-09-12 00:07:20 |
| 34 | 为腾讯开源的PS平台Angel打call | 2018-08-21 18:29:49 |
| 35 | AUC和线上点击率指标不一致问题分析 | 2018-08-20 20:16:41 |
| 36 | 一个有意思的话题:A/B测试的理论基础 | 2018-08-17 22:46:34 |
| 37 | 基于深度学习的电商服饰搭配推荐实践讨论 | 2018-07-31 17:45:49 |
| 38 | Tensorflow实践问题总结系列一 | 2018-07-15 08:42:50 |
| 39 | NLP入门课程推荐:斯坦福cs224N | 2018-06-22 20:17:02 |
| 40 | 大规模特征构建实践总结 | 2018-05-31 20:34:07 |
| 41 | 搜索下拉框的算法和实践 | 2018-05-09 17:29:51 |
| 42 | 在线学习(Online Learning)导读 | 2018-05-04 13:05:19 |
| 43 | 写在校招季,谈谈互联网公司机器学习从业者的Offer选择 | 2018-04-21 09:42:17 |
| 44 | 神经网络基础 | 2018-04-19 23:57:36 |
| 45 | Embedding向量召回在蘑菇街的实践 | 2018-04-10 12:33:52 |
| 46 | 换个角度谈谈优秀的机器学习团队 | 2018-01-31 14:02:59 |
| 47 | 2017年专栏总结及展望 | 2018-01-04 17:57:36 |
| 48 | 试玩RNN | 2017-11-30 18:33:29 |
| 49 | 基于spark大规模LR模型调优总结 | 2017-11-22 20:43:51 |
| 50 | 计算广告学&专有名词 | 2017-07-21 10:09:52 |
| 51 | 蘑菇街推荐工程实践 | 2017-07-20 18:07:24 |
| 52 | 基于深度学习的图像搜索系统 | 2017-07-19 17:59:37 |
| 53 | 电商搜索广告召回匹配 | 2017-07-12 21:02:17 |
| 54 | 美丽联合(蘑菇街)业务升级下的机器学习应用 | 2017-05-03 10:09:17 |
王喆
介绍: 广告/推荐 Engineering Manager,广告/推荐, Engineering Manager, 主页http://wzhe.me, 知乎专栏/微信公众号:王喆的机器学习笔记。
zenRRan
介绍: 公众号:「深度学习自然语言处理」,小小NLPer~,不做螺丝钉,学以致用撒~。
琦琦
介绍: 一个爱跳舞 的程序猿,建议尽量不要私信我,极有可能漏看。
有疑问可在文章下评论,我看到了会回复的谢谢。
吴恩达
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 吴恩达来信:智能体设计模式3:工具使用 | 2024-04-04 11:34:05 |
| 2 | 吴恩达来信: 智能体设计模式2:Reflection | 2024-03-28 11:50:19 |
| 3 | 吴恩达来信:智能体如何优化LLM性能 | 2024-03-21 12:00:17 |
| 4 | 吴恩达来信:低数据重力下的发展 | 2024-03-14 11:20:33 |
| 5 | 吴恩达来信:AI智能体的黎明时刻 | 2024-03-07 20:01:06 |
| 6 | 吴恩达来信:Python包的管理难题 | 2024-02-29 14:55:06 |
| 7 | 吴恩达来信:AI企业家们的三个主题 | 2024-02-22 15:06:00 |
| 8 | 吴恩达来信:大型语言模型变成商品会怎么样? | 2024-02-12 13:08:17 |
| 9 | 吴恩达来信:这个世界需要智能 | 2024-02-05 11:16:41 |
| 10 | 吴恩达:席卷世界经济论坛的AI议题 | 2024-01-26 11:24:07 |
| 11 | 吴恩达来信:实现AGI的最简单方法 | 2024-01-22 17:03:24 |
| 12 | 吴恩达来信:纽约时报与OpenAI和微软的版权较量 | 2024-01-05 13:29:29 |
| 13 | 吴恩达来信:迎接2024的变与不变 | 2024-01-01 20:11:49 |
| 14 | 吴恩达来信:蓬勃发展的LLM | 2023-12-04 12:20:24 |
| 15 | 吴恩达来信:勇敢发声,为AI发展助力! | 2023-11-23 17:10:08 |
| 16 | 吴恩达:AI Fund建立初创公司的小心得 | 2023-09-18 11:52:12 |
| 17 | 吴恩达来信:学习AI for Good, then do good! | 2023-09-07 17:17:19 |
| 18 | 吴恩达来信:很久以前,LLMs...... | 2023-08-31 12:11:12 |
| 19 | 吴恩达来信:多了解LLMs一点吧~ | 2023-08-24 13:52:31 |
| 20 | 吴恩达来信:基于LLMs构建应用程序的小tips | 2023-08-17 17:01:09 |
| 21 | 吴恩达来信:LLMs能否理解世界? | 2023-08-10 20:06:24 |
| 22 | 吴恩达来信:将一项工作分解为多个任务 | 2023-08-03 14:22:44 |
| 23 | 吴恩达来信:加注水印的利与弊 | 2023-07-27 18:28:48 |
| 24 | 吴恩达来信:进一步完善AI相关版权法 | 2023-07-21 10:05:48 |
| 25 | 吴恩达来信:快速构建,悉心调试 | 2023-07-13 13:40:13 |
| 26 | 吴恩达来信:基于提示的开发在加速 | 2023-07-10 17:00:14 |
| 27 | 吴恩达来信:关于AI监管 | 2023-06-29 17:06:12 |
| 28 | 吴恩达来信:AI的民主化 | 2023-06-15 12:52:59 |
| 29 | 吴恩达来信:吴老师喊你上课啦! | 2023-06-01 11:51:11 |
| 30 | 吴恩达来信:更“省”数据的大型预训练模型 | 2023-05-29 12:13:50 |
| 31 | 吴恩达来信:超越测试集——prompting改变了机器学习 | 2023-05-18 19:05:21 |
| 32 | 吴恩达来信:LLMs的美好未来 | 2023-04-21 11:14:50 |
| 33 | 吴恩达来信: 以合法和公平的方式向前发展 | 2023-04-07 12:44:05 |
| 34 | 吴恩达来信:此GPT非彼GPT | 2023-03-31 10:35:20 |
| 35 | 吴恩达来信:持续推动AGI发展 | 2023-03-24 11:28:53 |
| 36 | 吴恩达来信:风浪面前,团结就是力量! | 2023-03-16 13:05:15 |
| 37 | 吴恩达来信:区别人工智能生成与人类生成 | 2023-03-09 16:23:24 |
| 38 | 吴恩达来信:LandingLens震撼发布,免费羊毛等你来薅! | 2023-03-02 13:15:51 |
| 39 | 吴恩达来信:充满希望的chat-based search | 2023-02-23 15:30:04 |
| 40 | 吴恩达来信:ChatGPT很酷,RL也很酷 | 2023-02-16 13:20:19 |
| 41 | 吴恩达来信:合法vs公平 | 2023-02-09 17:04:03 |
| 42 | 吴恩达来信:靠语言进化的LLMs | 2023-02-02 13:43:21 |
| 43 | 吴恩达来信:来自LLMs的巨大“威胁”? | 2023-01-19 20:15:20 |
| 44 | 吴恩达来信:即将绽放的LLMs | 2023-01-12 15:42:34 |
| 45 | 吴恩达来信:2023人工智能热点展望 | 2023-01-05 11:30:41 |
| 46 | 吴恩达来信:一起畅想2023及未来吧! | 2022-12-29 15:25:59 |
| 47 | 吴恩达来信:人工智能的辉煌一年 | 2022-12-23 12:56:05 |
| 48 | 吴恩达来信:围绕内容审核建立信任并做出权衡 | 2022-12-15 17:10:14 |
| 49 | 吴恩达来信:建立能够展现不同置信度的模型 | 2022-12-08 18:58:02 |
阿里妈妈技术
蘑菇先生
介绍: 个人公众号: 蘑菇先生学习记 & 某大厂算法工程师。,胜不骄,败不馁。。
张俊林
介绍: 你所不知道的事,Heil Hydra!嗯。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 技术神秘化的去魅:Sora关键技术逆向工程图解 | 2024-03-20 08:45:41 |
| 2 | Sora能作为物理世界模拟器吗 | 2024-02-27 08:31:36 |
| 3 | 大模型“涌现现象”存在吗 | 2024-01-11 09:23:20 |
| 4 | 大语言模型为何拥有智能 | 2023-12-29 08:41:58 |
| 5 | AIGC优质模型导读:数据为王DALL-E 3 | 2023-11-30 09:34:42 |
| 6 | 世界的参数倒影:为何GPT通过Next Token Prediction可以产生智能 | 2023-05-28 15:07:48 |
| 7 | 当前炼制“大语言模型”的两个现象 | 2023-04-16 19:51:04 |
| 8 | 大语言模型的涌现能力:现象与解释 | 2023-04-12 20:17:37 |
| 9 | 通向AGI之路:大型语言模型(LLM)技术精要 | 2023-01-09 08:28:15 |
| 10 | ChatGPT会取代搜索引擎吗 | 2022-12-06 09:39:22 |
| 11 | 推荐系统排序环节的特征Embedding建模 | 2022-10-14 18:33:04 |
| 12 | 对比学习视角:重新审视推荐系统的召回粗排模型 | 2021-10-28 19:35:14 |
| 13 | 利用Contrastive Learning对抗数据噪声:对比学习在微博场景的实践 | 2021-05-09 10:26:26 |
| 14 | 对比学习(Contrastive Learning):研究进展精要 | 2021-04-24 10:41:59 |
| 15 | SENet双塔模型:在推荐领域召回粗排的应用及其它 | 2021-03-21 17:56:21 |
| 16 | 乘风破浪的PTM:两年来预训练模型的技术进展 | 2020-09-20 09:01:54 |
| 17 | 知识蒸馏在推荐系统的应用 | 2020-05-24 10:04:23 |
| 18 | 推荐系统中稀疏特征Embedding的优化表示方法 | 2020-05-17 09:49:00 |
| 19 | 推荐系统技术演进趋势:从召回到排序再到重排 | 2019-12-29 12:11:44 |
| 20 | 2019人工智能技术发展趋势 | 2019-11-22 21:21:34 |
| 21 | 对NLP以及推荐系统未来发展趋势的看法 | 2019-08-25 11:02:20 |
| 22 | XLNet:运行机制及和Bert的异同比较 | 2019-06-22 10:49:56 |
| 23 | Bert时代的创新(应用篇):Bert在NLP各领域的应用进展 | 2019-06-09 10:31:09 |
| 24 | FFM及DeepFFM模型在推荐系统的探索 | 2019-06-02 12:19:11 |
| 25 | Bert时代的创新:Bert应用模式比较及其它 | 2019-05-12 12:17:33 |
| 26 | 推荐系统召回四模型之二:沉重的FFM模型 | 2019-03-18 07:57:44 |
| 27 | 关于百度ERNIE及将知识图谱引入Bert | 2019-03-17 11:55:02 |
| 28 | 推荐系统召回四模型之:全能的FM模型 | 2019-03-03 10:55:41 |
| 29 | 效果惊人的GPT 2.0模型:它告诉了我们什么 | 2019-02-16 12:01:14 |
| 30 | 关于“中文字型深度学习模型Glyce+田字格CNN”的个人看法 | 2019-01-31 01:05:25 |
| 31 | 放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 | 2019-01-13 10:08:49 |
| 32 | 天空之城:拉马努金式思维训练法 | 2018-12-09 10:18:48 |
| 33 | 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 | 2018-11-11 15:00:27 |
| 34 | 深度学习中的Normalization模型 | 2018-08-28 23:55:15 |
| 35 | NF:集成人工生命和遗传算法自动发现神经网络最优结构 | 2018-08-16 23:41:48 |
| 36 | 机器码农:深度学习自动编程 | 2018-07-15 09:39:09 |
| 37 | Batch Normalization导读 | 2018-06-17 10:12:08 |
| 38 | 深度学习中的注意力模型(2017版) | 2018-06-02 09:45:57 |
| 39 | 2017年AI技术前沿进展与趋势 | 2018-05-19 22:27:39 |
大林
缄默笔记
介绍: 公众号"缄默笔记",分享推荐系统学习笔记,
King James
介绍: 公众号:KingJames讲策略,算法出身的策略产品;,1. 专注于策略产品领域,+:MonkeyELuff 进策略产品交流群,定期给大家分享前沿策略知识;公众号:KingJames讲策略;2.《策略产品经理实战培训课程》持续招生中,https://zhuanlan.zhihu.com/p/561585077;。
猛猿
介绍: 公众号:大猿搬砖简记,学习和职业历程:
会计➡️算法➡️大数据➡️算法
分享这段曲折自学转行路上的学习笔记,希望有相似经验的小伙伴不再孤单。
学习永远是进行时。。
李沐
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 用随机梯度下降来优化人生 | 2021-09-26 06:16:37 |
| 2 | 斯坦福2021秋季新课:实用机器学习 | 2021-08-30 00:45:20 |
| 3 | 动手学深度学习PyTorch篇直播总结 | 2021-08-26 09:00:01 |
| 4 | 工作五年反思 | 2021-05-24 13:41:29 |
| 5 | 动手学深度学习 v2 开课了! | 2021-03-15 06:41:27 |
| 6 | 《动手学深度学习》中文第二版预览版发布 | 2021-03-09 14:24:09 |
| 7 | 《动手学深度学习》新增TensorFlow实现 | 2020-07-08 05:28:01 |
| 8 | 《动手学深度学习》新增PyTorch实现 | 2020-06-05 00:53:44 |
| 9 | 在伯克利教深度学习 | 2019-05-17 08:18:50 |
| 10 | GluonCV v0.4:更多更快 | 2019-04-02 13:36:12 |
| 11 | GluonNLP v0.6: 让可复现的 BERT 模型走到你身边 | 2019-03-20 12:03:47 |
| 12 | 《动手学深度学习》英文预览版以及伯克利新课程 | 2018-11-29 09:20:52 |
| 13 | GluonNLP 0.3.3 新功能及重现报告 | 2018-08-07 07:30:17 |
| 14 | 跨卡同步 Batch Normalization | 2018-07-25 06:12:42 |
| 15 | GluonCV 0.2 — 计算机视觉工具包第二版 | 2018-06-26 13:41:33 |
| 16 | GluonNLP — 自然语言处理的深度学习工具包 | 2018-05-11 08:20:06 |
| 17 | MXBoard — 助力 MXNet 数据可视化 | 2018-04-30 12:49:24 |
| 18 | GluonCV — 计算机视觉的深度学习工具包 | 2018-04-26 08:10:13 |
| 19 | 十分钟从 PyTorch 转 MXNet | 2018-04-03 07:47:56 |
| 20 | 第十七课:GloVe、fastText和使用预训练的词向量 | 2018-01-26 03:12:55 |
| 21 | 第十六课:词向量(word2vec) | 2018-01-20 08:43:21 |
| 22 | 第十四课:实现、训练和应用循环神经网络 | 2018-01-04 03:47:31 |
| 23 | 第十三课:正向传播、反向传播和通过时间反向传播 | 2017-12-23 03:25:48 |
| 24 | 第七课:物体检测 | 2017-11-03 03:30:35 |
| 25 | 第六课:优化算法高级和计算机视觉 | 2017-10-26 07:22:25 |
| 26 | 第五课:Gluon高级和优化算法基础 | 2017-10-20 13:42:29 |
| 27 | 第四课:BatchNorm,更深的卷积神经网络,Hybridize和新的Kaggle练习 | 2017-10-12 06:47:57 |
| 28 | 第三课:深度卷积网络,如何使用Gluon,以及核武器购买指南 | 2017-09-22 14:12:08 |
| 29 | 第二课:过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络 | 2017-09-14 12:01:07 |
| 30 | 第一课:从上手到多类分类 | 2017-09-07 08:04:59 |
| 31 | 机器学习简介 | 2017-09-06 11:32:05 |
| 32 | 一起动手学习深度学习 | 2017-09-04 10:00:00 |
策略产品Arthur
Keep Learning
何枝
介绍: 欣赏每一个用逻辑阐述观点的人,不喜欢无论据的情绪输出。,笑一个吧,功成名就不是目的。。
潘润琦
介绍: 一只菜鸡 木有学上,
衣介书生
介绍: 打工人,公众号:后厂村搬砖工,欢迎关注,#打工人 #互联网 #推荐算法。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 推荐系统(二十五)序列建模思路梳理 | 2023-03-05 12:02:02 |
| 2 | 推荐系统(二十四)FM召回思路梳理 | 2023-03-04 22:07:04 |
| 3 | 推荐系统(二十三)双塔模型优化思路梳理(一) | 2023-02-18 11:40:14 |
| 4 | 推荐系统(二十二)AutoInt模型小结 | 2023-02-18 09:32:38 |
| 5 | 推荐系统(二十一)Facebook EBR模型小结 | 2023-01-29 16:29:03 |
| 6 | 推荐系统(二十)阿里DMR模型小结 | 2023-01-08 20:51:24 |
| 7 | 推荐系统(十九)京东DMT模型小结 | 2023-01-08 20:18:01 |
| 8 | 推荐系统(十八)阿里ETA算法 | 2023-01-08 20:05:52 |
| 9 | 推荐系统(十七)阿里SIM算法 | 2023-01-08 19:59:42 |
| 10 | 推荐系统(十六)GraphSAGE算法原理小结 | 2022-08-28 10:01:57 |
| 11 | 推荐系统(十五)蚂蚁SRGA学习笔记 | 2022-08-14 19:05:19 |
| 12 | 推荐系统(十四)DSIN学习笔记 | 2022-04-23 08:59:25 |
| 13 | 推荐系统(十三)阿里重排序算法:Personalized Re-ranking for Recommendation | 2022-04-09 17:35:12 |
| 14 | 推荐系统(十二)微信DFN模型学习笔记 | 2022-03-26 10:18:29 |
| 15 | 推荐系统(十一)阿里EGES算法学习笔记 | 2022-03-19 09:16:10 |
| 16 | 推荐系统(十)Google Wide&Deep模型学习笔记 | 2022-03-14 17:43:27 |
| 17 | 推荐系统(八)腾讯多任务学习模型PLE | 2022-02-28 21:18:55 |
| 18 | 推荐系统(七)京东DRM论文学习笔记 | 2022-02-26 23:38:46 |
| 19 | 推荐系统(六)MIND算法学习笔记 | 2022-02-12 12:51:07 |
| 20 | 推荐系统(五)DCN学习笔记 | 2022-02-08 23:38:00 |
| 21 | 推荐系统(四)谷歌双塔召回模型学习笔记 | 2022-02-06 23:55:56 |
| 22 | 推荐系统(三)DIEN算法学习笔记 | 2022-02-02 19:10:32 |
| 23 | 深度学习(四)GRU学习笔记 | 2022-02-01 20:52:52 |
| 24 | 深度学习(三)LSTM学习笔记 | 2022-01-31 17:11:27 |
| 25 | 推荐系统(二)FM算法学习笔记 | 2022-01-30 21:46:12 |
| 26 | 推荐系统(一)DIN论文学习笔记 | 2022-01-29 16:46:53 |
| 27 | 深度学习(二)DeepWalk算法原理小结 | 2022-01-28 15:12:45 |
| 28 | 深度学习(一)循环神经网络:BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸 | 2020-07-06 19:05:41 |
姚凯飞
介绍: 喜欢数学的算法工程师,码农,欢迎关注我的微信公众号: data_algorithm。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 活动推荐|上海交通大学品牌出海&跨境电商研修班第01期 | 2024-04-02 18:17:56 |
| 2 | 拼多多系列vol.4:Temu与跨境仓配的蛋鸡问题 | 2024-01-04 22:41:52 |
| 3 | 拼多多系列vol.3:多多买菜的奇袭与青年近卫军的崛起 | 2023-12-19 23:41:22 |
| 4 | 拼多多系列vol.2:拼多多的内部管理飞轮是怎么运转的? | 2023-12-18 21:33:54 |
| 5 | 拼多多系列vol.1:百亿补贴的台前幕后 | 2023-12-01 23:33:59 |
| 6 | 【彼岸花开】Vol.5-从TikTok Shop印尼封禁事件,看东南亚市场的变化与机遇 | 2023-11-28 23:25:28 |
| 7 | 拼多多的认知盘点一:差异化竞争 | 2023-11-07 23:21:05 |
| 8 | 黄峥公众号全文 | 2023-07-26 23:06:57 |
| 9 | 【岗位】国际化Saas产品经理实习生 | 2023-06-13 18:04:51 |
| 10 | 亚马逊体系解构-优化逻辑 | 2022-10-31 08:19:25 |
| 11 | 数据挖掘算法工程师-地点杭州 | 2022-10-31 08:14:00 |
| 12 | 企服思考(2)-SaaS入行的一点记录 | 2022-08-29 21:54:14 |
| 13 | 算法 + 数据改变电商世界综述(三) | 2022-05-24 08:47:17 |
| 14 | 算法 + 数据改变电商世界综述(二) | 2022-05-23 08:34:43 |
| 15 | 算法 + 数据改变电商世界综述(一) | 2022-05-20 08:54:07 |
| 16 | 推荐系统解构 | 2021-01-09 11:00:24 |
| 17 | 【五.推荐青铜时代-3】召回模块概述 | 2019-06-29 15:01:01 |
| 18 | 【五.推荐青铜时代-2】冲突与协调 | 2019-04-24 22:06:50 |
| 19 | 【五.推荐青铜时代-1】关联与个性化 | 2019-04-22 22:10:47 |
| 20 | 【四.推荐石器时代-2】马太效应及相关这一时期策略 | 2019-04-21 16:44:04 |
| 21 | 【四.推荐石器时代-1】前推荐时代 | 2019-04-20 17:06:05 |
| 22 | 【三.推荐系统的必备要素-2】ABtest框架 | 2019-03-14 23:06:22 |
| 23 | 【三.推荐系统的必备要素-1】数据 | 2019-02-26 22:15:52 |
| 24 | 【二.推荐系统评价】什么是好的推荐系统 | 2019-02-23 10:52:50 |
| 25 | 【一.概述-2】什么样的产品推荐效果明显 | 2019-02-21 22:18:13 |
| 26 | 【一.概述-1】推荐系统简介 | 2019-02-16 19:02:29 |
| 27 | 【零.前言】 | 2019-02-16 18:13:33 |
JioNLP团队
介绍: 开源JioNLP千星作者,公众号JioNLP,数据分析,jionlp团队,微信公众号:JioNLP,开源软件 JioNLP 同名在Github。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 傻X的 AI 公司太多,我只看好月之暗面 | 2024-03-04 22:12:37 |
| 2 | 为什么 OpenAI 能够制作出 GPT 和 Sora? | 2024-02-19 09:53:32 |
| 3 | 《西游记》本就是一场大型真人秀 | 2024-02-09 21:45:02 |
| 4 | 计算机视觉算法,难以落地无人机航拍应用,why? | 2024-02-06 19:57:51 |
| 5 | 从00后整顿职场看2023年出生人口数 | 2024-01-17 22:04:13 |
| 6 | 花了三周,我又更新了一版开源软件 ffio | 2024-01-16 16:33:52 |
| 7 | JioNLP 的 2023 年终总结,再立新一年的 flag | 2023-12-30 12:17:33 |
| 8 | 给大模型LLM评测画一个句号 | 2023-12-11 18:01:55 |
| 9 | 如何优雅地自动评测 LLM 模型质量 | 2023-11-09 19:03:40 |
| 10 | 简单预测一下2023年出生人口:847万 | 2023-10-14 23:06:49 |
| 11 | GPT4 图像理解能力体验 | 2023-10-07 13:57:04 |
| 12 | 花了两周,我又整了个开源软件 pyFFmpeg | 2023-09-20 16:46:42 |
| 13 | 炮打学而思的 MathGPT | 2023-08-30 20:08:02 |
| 14 | 上帝在嘲笑 CEC-IDE | 2023-08-26 23:28:16 |
| 15 | 大语言模型LLM可以解决数学问题吗? | 2023-08-09 17:28:59 |
| 16 | 裁员潮下,我拒绝了120万年薪的Offer | 2023-07-19 10:15:58 |
| 17 | 出一份试题,评测国内各种对标 ChatGPT 的大语言模型(二) | 2023-05-23 14:13:54 |
| 18 | 出一份试题,评测国内各种对标 ChatGPT 的大语言模型 | 2023-05-04 20:56:11 |
| 19 | 评价一下国内的类ChatGPT产品 | 2023-03-29 11:03:23 |
| 20 | ChatGPT、人口出生率与经济危机 | 2023-02-27 22:47:50 |
| 21 | ChatGPT这么强,会影响NLPer的就业环境吗 | 2023-02-12 16:14:44 |
| 22 | 避坑一个JIT库numba | 2023-01-11 15:03:42 |
| 23 | 未来人工智能畅想——从ChatGPT想到的 | 2022-12-12 14:45:21 |
| 24 | 一文读懂ChatGPT模型原理 | 2022-12-06 14:15:38 |
| 25 | JioNLP 数据分享,来看看这里有没有你想要的数据集 | 2022-11-29 10:38:47 |
Ostrich
介绍: 厚积薄发,分享互联网技术和成长经验。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | ChatGPT的朋友们:大语言模型经典论文一次读到吐 | 2023-04-08 15:35:44 |
| 2 | 电商商品理解:基础概念 | 2022-11-20 17:38:13 |
| 3 | 电商搜索QP:总结 | 2022-08-19 10:55:26 |
| 4 | 电商搜索QP:纠错 | 2022-08-10 11:32:49 |
| 5 | 电商搜索QP:Tagging | 2022-06-25 19:22:15 |
| 6 | 电商搜索QP:中文分词 | 2022-05-01 21:48:12 |
| 7 | 电商搜索工程:Rank | 2022-02-07 18:41:03 |
| 8 | 电商搜索工程:工程架构篇 | 2022-01-03 19:35:52 |
| 9 | 电商搜索:Query推荐 | 2021-12-19 16:45:40 |
| 10 | 电商搜索排序:重排 | 2021-12-12 17:35:57 |
| 11 | 电商搜索排序:精排 | 2021-11-14 20:43:26 |
| 12 | 电商搜索排序:粗排 | 2021-10-19 22:26:30 |
| 13 | 因果推断:NLP应用综述 | 2021-10-10 21:39:58 |
| 14 | 搜索排序-番外:简话模型演进(传统方法) | 2021-10-02 23:53:32 |
| 15 | 电商搜索排序-番外:特征工程 | 2021-09-23 23:21:01 |
| 16 | 电商搜索排序:向量召回(下) | 2021-08-25 22:59:08 |
| 17 | 电商搜索排序:向量召回(上) | 2021-08-11 11:57:42 |
| 18 | 电商搜索排序:召回 | 2021-08-02 23:46:56 |
| 19 | 电商搜索排序:总述 | 2021-07-25 21:01:30 |
| 20 | 电商搜索:相关性匹配 | 2021-02-18 09:32:05 |
| 21 | 电商搜索QP:Term Weighting | 2021-02-17 16:48:06 |
| 22 | 电商搜索QP:Query改写 | 2021-02-17 16:42:37 |
| 23 | 电商搜索QP:Query类目预测 | 2021-02-17 16:35:07 |
Young
介绍: 公众号【Young样说】探索前沿有趣的科技AI见闻,- 清华大学本科电子,博士计算机
- 推荐广告,智能风控,量化交易,AIGC
- 曾任互联网算法专家(2020阿里星)
- 个人编著书籍《Pytorch深度学习入门与实战》《Pytorch高级机器学习实战》。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 【2000个红包封面免费领】 | 2024-01-24 13:23:35 |
| 2 | Yoshua Bengio,埃隆马斯克联名呼吁:暂停AI研究6个月! | 2023-03-29 12:37:24 |
| 3 | PyTorch高级机器学习算法实战 | 2023-03-07 13:30:29 |
| 4 | OpenAI推出ChatGPT API,人工智能应用迎来新时代! | 2023-03-02 12:02:18 |
| 5 | ChatGPT引爆的智能工具风潮,让你的工作生活更高效 | 2023-03-01 23:43:30 |
| 6 | 不会写简历怎么办?ChatGPT一键帮你生成专业表达方式! | 2023-02-22 18:46:06 |
| 7 | ChatGPT来了,普通人如何抓住风口?50个精选AI工具网站帮你打开思路! | 2023-02-14 18:16:06 |
| 8 | AI音频生成模型引爆音乐行业?最新四篇AI音乐生成论文解读 | 2023-02-03 16:45:37 |
| 9 | Transformer可以读取整个代码库?Jeff Dean团队大规模扩展上下文长度 | 2023-01-31 12:22:15 |
| 10 | 2022年“神奇”AI论文回顾 | 2022-12-24 23:04:32 |
| 11 | 对于现在的年轻人而言,小红书的技术类岗位值得去吗? | 2022-09-16 16:59:07 |
| 12 | 使用AI 生成艺术设计博士论文封面 | 2022-08-30 09:51:52 |
| 13 | Paper Highlight:为什么基于树的模型在表格数据上仍然优于深度学习? | 2022-07-20 13:07:58 |
| 14 | 什么是SSIM? | 2022-07-14 09:53:43 |
| 15 | 扩展Pytorch:加速MixConv算子(三) | 2021-02-24 21:23:26 |
| 16 | 扩展Pytorch:利用CUDA实现算子(二) | 2021-02-15 21:47:02 |
| 17 | 扩展Pytorch:实现自定义算子(一) | 2021-02-13 21:36:25 |
| 18 | 利用Pytorch实现卷积操作 | 2021-02-06 16:46:00 |
| 19 | 今日对抗样本一则 | 2018-10-29 13:39:39 |
| 20 | Reproducible ECCV 2018 (More) | 2018-09-15 11:41:13 |
| 21 | Reproducible ECCV2018 (Oral) | 2018-09-01 11:10:58 |
| 22 | 今日对抗样本两则 | 2018-03-31 15:04:12 |
| 23 | 这个世界怎么会有这么多奇怪的羊。。。 | 2018-03-03 11:25:12 |
冯伟
介绍: 推荐系统,混迹推荐系统的小码农。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 推荐系统的计算资源节省问题 | 2020-10-18 06:14:23 |
| 2 | 推荐系统的去重问题 | 2020-10-11 06:31:07 |
| 3 | 推荐系统的实时性:生产侧 | 2020-10-04 07:35:16 |
| 4 | 推荐系统的实时性:用户侧 | 2020-09-27 07:54:00 |
| 5 | 推荐系统的多样性:内容生态视角 | 2020-09-20 09:01:03 |
| 6 | 推荐系统的多样性:用户视角 | 2020-09-13 08:20:24 |
| 7 | 推荐系统的公平性:生产侧 | 2020-09-06 07:41:16 |
| 8 | 推荐系统的公平性:用户侧 | 2020-08-30 07:09:40 |
| 9 | 码农的自我修养(三):向上管理 | 2019-12-21 14:58:30 |
| 10 | 码农的自我修养(二):自我管理 | 2019-12-15 15:34:41 |
| 11 | 码农的自我修养(一):向下管理 | 2019-12-08 15:42:42 |
| 12 | 强化学习基础篇: 策略迭代 (Policy Iteration) | 2018-02-25 22:45:24 |
| 13 | 强化学习基础篇: 价值迭代 (Value Iteration) | 2018-02-24 00:06:52 |
| 14 | 强化学习基础篇:马尔科夫决策过程 (MDP) | 2018-01-20 15:43:53 |
| 15 | 解析微软云Azure Decision Service | 2018-01-17 06:56:11 |
| 16 | 监督学习越来越准,我为什么要写bandit问题 | 2018-01-01 11:11:02 |
| 17 | Contextual Bandits: Thompson Sampling | 2017-12-28 23:40:11 |
| 18 | Multi-Armed Bandit: Thompson Sampling | 2017-12-28 10:48:30 |
| 19 | Contextual Bandits: LinUCB | 2017-12-27 16:55:29 |
| 20 | Multi-Armed Bandit: UCB (Upper Bound Confidence) | 2017-12-26 15:59:06 |
| 21 | Multi-Armed Bandit: epsilon-greedy | 2017-12-26 11:53:42 |
| 22 | 开栏:智能决策系列 | 2017-12-25 00:19:14 |
杨旭东
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | C++中为什么在类模板中不能特化成员函数模板? | 2023-12-18 10:35:44 |
| 2 | 如何做一个“编译器中立”的C++共享库,彻底解决未定义符号的问题 | 2023-12-11 10:27:48 |
| 3 | 推荐系统召回模型负采样 | 2023-09-24 20:58:08 |
| 4 | 你真正理解推荐系统中的协同过滤算法了吗? | 2023-08-30 21:55:22 |
| 5 | 有哪些能涨两分的推荐算法模型优化技巧? | 2023-08-28 20:46:59 |
| 6 | SimRank++算法原理解析 | 2023-08-24 14:38:50 |
| 7 | 推荐系统中的重排算法 | 2023-07-31 22:12:57 |
| 8 | EasyRec重磅升级:组件化开发深度学习模型 | 2023-07-21 00:10:55 |
| 9 | 谷歌出品深度学习调参指南详细版 | 2023-07-18 17:15:53 |
| 10 | 多样化个性化推荐算法:推荐多样性建模 | 2023-07-16 16:57:34 |
| 11 | 搜索推荐广告业务场景下的流量调控算法 | 2023-07-15 14:23:03 |
| 12 | 流量调控PID算法调参指南 | 2023-07-13 11:08:32 |
| 13 | 模型效果上限预估、分类模型Bad Case分析方法 | 2022-10-03 12:00:20 |
| 14 | 机器学习模型交叉验证脚本 | 2022-09-19 17:59:21 |
| 15 | 全网最浅显易懂的GBDT(xgboost)算法原理深入剖析 | 2022-09-03 16:30:47 |
| 16 | 机器学习模型超参数网格搜索脚本 | 2022-08-09 14:42:46 |
| 17 | 视觉多模态推荐算法综述:从入门到入门 | 2022-06-07 14:35:02 |
| 18 | 1天学会开发工业级推荐系统的特征工程:保姆级教程 | 2022-06-05 20:05:43 |
| 19 | 工业级推荐系统中的特征工程 | 2022-05-22 21:04:19 |
| 20 | 推荐模型离线评测效果好,线上效果却不佳的原因 | 2022-05-06 11:25:14 |
| 21 | 推荐算法效果不佳时的检查清单 | 2022-03-11 13:25:02 |
| 22 | 冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进 | 2022-03-03 10:55:20 |
iwtbs
介绍: 公众号:推荐广告算法小木屋,推荐算法工程师。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 推荐系统多目标优化专题(2)—融合公式设计思路 | 2022-04-18 11:41:53 |
| 2 | 推荐系统多目标优化专题(1)——深入理解推荐系统 | 2022-03-06 23:07:17 |
| 3 | 双塔召回模型的前世今生(下篇) | 2021-12-07 01:31:08 |
| 4 | 双塔召回模型的前世今生(上篇) | 2021-11-08 00:55:25 |
| 5 | nearline(近线)召回在阿里妈妈的实践 | 2021-09-23 23:35:46 |
| 6 | 《Embedding-based Retrieval in Facebook Search》论文精读 | 2021-08-01 23:04:16 |
| 7 | 蒸馏技术在推荐模型中的应用 | 2021-07-09 00:49:31 |
| 8 | 推荐中的多样性与生态建设 | 2021-06-17 20:02:13 |
| 9 | 推荐系统中的debias算法 | 2021-05-17 01:28:56 |
| 10 | 借Youtube论文,谈谈双塔模型的八大精髓问题 | 2021-05-01 00:41:05 |
| 11 | 推荐中的召回算法—总结串讲 | 2021-04-19 02:33:40 |
| 12 | 召回模型中的负样本构造 | 2021-03-21 01:05:14 |
| 13 | 推荐算法中的“多目标学习” | 2021-03-12 00:22:41 |
| 14 | 2021春招与暑期实习,一些感悟与建议【字节内推】 | 2021-03-02 00:34:53 |
| 15 | 推荐场景中一些反直觉的“坑” | 2021-01-16 22:13:48 |
| 16 | 业务增长的杀手锏—推荐算法的冷启动 | 2021-01-11 00:58:07 |
| 17 | 聊聊向量化召回的一些工程经验 | 2021-01-03 00:53:52 |
| 18 | 推荐系统中的bad case怎么debug | 2020-12-24 23:51:02 |
| 19 | 推荐场景中,线上线下指标不一致是为啥 | 2020-12-15 00:49:50 |
| 20 | 向量召回—近邻快速查找算法总结 | 2020-12-14 00:21:53 |
| 21 | 谈谈推荐算法中的‘trade-off’ | 2020-12-13 23:50:27 |
| 22 | 谈谈我眼中的“推荐算法” | 2020-12-13 23:46:27 |
萧瑟
介绍: 王哲,广告/推荐/深度学习/NLP,知乎专栏:炼丹实验室,http://freecoder.me。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 美团广告最新进展-深度上下文兴趣网络DCIN | 2023-11-13 17:02:59 |
| 2 | 美团广告平台模型组社招招聘(北京) | 2023-09-19 11:20:21 |
| 3 | 美团广告平台模型组科研实习生招聘 | 2023-07-11 17:30:27 |
| 4 | 美团广告平台模型组科研实习生招聘 | 2023-06-07 15:20:04 |
| 5 | 美团广告平台招聘(校招-北京/上海)求贤若渴 | 2023-04-18 10:43:46 |
| 6 | 美团广告平台模型组招聘(北京社招)求贤若渴 | 2022-10-11 18:07:48 |
| 7 | 美团广告平台模型组招聘(校招&社招)求贤若渴 | 2022-08-06 22:54:36 |
| 8 | 美团广告平台模型组招聘(北京)求贤若渴 | 2022-06-02 20:48:05 |
| 9 | 阿里广告技术最新突破:全链路联动-面向最终目标的全链路一致性建模 | 2021-09-23 19:29:48 |
| 10 | 「AI大咖谈」阿里算法专家谈大规模推荐系统粗排层的设计与实现 | 2021-05-10 16:05:08 |
| 11 | 阿里粗排技术体系与最新进展分享 | 2021-03-09 18:47:19 |
| 12 | 阿里定向广告最新突破:面向下一代的粗排排序系统COLD | 2020-08-17 01:07:24 |
| 13 | 阿里妈妈定向广告RANK团队-社招(北京)求贤若渴 | 2019-09-05 23:12:09 |
| 14 | 阿里妈妈定向广告RANK团队-社招(北京)求贤若渴 | 2019-09-05 22:58:49 |
| 15 | Character-based Joint Segmentation and POS Tagging for Chinese using Bidirectional RNN-CRF | 2017-04-06 15:20:44 |
| 16 | 当AI邂逅艺术:机器写诗综述 | 2017-02-04 17:50:26 |
| 17 | 如何获取最新的深度学习资源 | 2017-01-15 11:46:29 |
| 18 | Theano调试技巧 | 2017-01-13 01:43:41 |
| 19 | 深度学习网络调参技巧 | 2017-01-05 00:56:47 |
| 20 | 深度学习模型使用word2vec向量的方法总结 | 2016-08-15 12:52:55 |
| 21 | 深度学习网络调试技巧 | 2016-04-23 13:26:14 |
| 22 | 深度学习网络训练技巧汇总 | 2016-04-18 15:45:37 |
风控大鱼
介绍: 互联网风控/风险模型/反洗钱(公众号:风控大鱼),Nothing worth knowing can be taught.
有个公众号:【风控大鱼】。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | IPQualityScore (IPQS) 如何判断有没有使用代理? | 2024-02-28 14:35:26 |
| 2 | 设备指纹中所谓的bncode数据到底指啥? | 2024-02-27 17:43:27 |
| 3 | 跨境洗钱手法全面梳理 —— 跨境到底咋洗钱?资金不出境也能洗? | 2023-10-20 13:34:45 |
| 4 | 盘一盘支付风控系列(3)—— 大数据技术 | 2023-09-25 13:59:56 |
| 5 | 一年半支付风控工作复盘 | 2023-08-18 13:37:55 |
| 6 | 简单又好用的社区划分算法 —— Fast Unfolding | 2023-03-19 12:51:24 |
| 7 | 盘一盘支付风控系列(2)—— 风险防控技术(万字长文) | 2023-03-02 13:26:36 |
| 8 | 盘一盘支付风控系列(1)—— 支付风险类型 | 2023-02-25 17:28:46 |
| 9 | 机器学习在反洗钱中的应用(二) | 2023-01-19 17:46:54 |
| 10 | 机器学习在反洗钱中的应用(一) | 2023-01-15 16:52:05 |
| 11 | 反洗钱风控工作术语:AML, KYC, SDD, CDD, EDD 分别是什么? | 2022-08-05 19:35:44 |
| 12 | 反洗钱术语解读系列(1)—— 宣誓书 (Affidavit) | 2022-05-20 17:16:09 |
| 13 | 三年半大数据风控工作复盘 | 2022-03-20 19:00:35 |
| 14 | 常用风控评估指标汇总(混淆矩阵/ 准确率/精确率/召回率/F1值/AUC/ROC/KS/PSI/Lift/Gain等) | 2022-02-08 11:15:16 |
| 15 | 商业银行风险监管核心指标 | 2021-07-21 10:49:11 |
| 16 | 【项目总结】贷前评分卡建模全流程指南 | 2021-03-28 19:49:45 |
| 17 | 评分卡建模工具scorecardpy全解读 | 2021-03-05 11:12:00 |
| 18 | 大鱼风控笔记 3:量化风控政策的关注点 | 2021-02-20 22:11:07 |
| 19 | 大鱼风控笔记 2:量化风控体系的实现要求 | 2020-12-16 00:40:37 |
| 20 | 大鱼风控笔记 1:量化风控体系的风险板块 | 2020-11-12 10:08:54 |
| 21 | 中小银行二次风控能力建设 | 2020-10-09 16:05:15 |
一两赘肉无
介绍: 和鲸社区运营,heywhale.com,
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 50题真 • 一文入门TensorFlow2.x | 2020-03-05 15:44:01 |
| 2 | 全国人工智能大赛 行人重识别(Person ReID)赛项 季军团队方案分享 | 2020-02-29 13:28:16 |
| 3 | 全国人工智能大赛 AI+4K HDR赛项 冠军团队方案分享 | 2020-02-28 11:28:01 |
| 4 | 40题刷爆Keras,人生苦短我选Keras | 2020-01-16 15:36:14 |
| 5 | 90题细品吴恩达《机器学习》,感受被刷题支配的恐惧 | 2020-01-08 16:50:15 |
| 6 | 60题PyTorch简易入门指南,做技术的弄潮儿🌊 | 2019-12-25 13:49:57 |
| 7 | 50题matplotlib从入门到精通 | 2019-12-10 18:00:13 |
| 8 | 50道练习带你玩转Pandas | 2019-11-28 11:37:25 |
| 9 | 高校大数据挑战赛Rank2教学“新人如何参加一场数据科学类比赛” | 2019-11-21 15:31:42 |
| 10 | 比赛方案分享之“莱斯杯”Rank 1 | 2019-11-06 15:03:15 |
| 11 | 案例分享 | 文科生也能看懂的2019高校大数据挑战赛 Rank 2 案例 | 2019-10-30 14:22:59 |
| 12 | 机器学习教程【2】 | 2019-10-24 14:34:05 |
| 13 | 机器学习教程【1】 | 2019-10-17 14:05:22 |
| 14 | Plotly入门教程 | 2019-10-08 11:07:26 |
| 15 | 数据处理教程 | 2019-09-24 12:06:13 |
| 16 | 数据特征分析教程 | 2019-09-17 11:30:07 |
| 17 | TED演讲数据集探索之可视化分析 | 2019-09-10 10:09:52 |
| 18 | 如何用K-Lab做机器学习demo? | 2019-08-28 12:37:12 |
| 19 | 10套练习,教你如何用Pandas做数据分析【6-10】 | 2019-08-15 13:01:32 |
| 20 | 10套练习,教你如何用Pandas做数据分析【1-5】 | 2019-08-07 10:25:47 |
| 21 | 100道练习带你玩转Numpy | 2019-08-01 14:09:24 |
Peter PanXin
介绍: AI 大数据 分布式系统,Colossus, Spanner, IAM, TensorFlow, PaddlePaddle, Recommender System, AI Platform, Mobile AI。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 聊聊LM的故事和近况 | 2023-05-21 21:54:46 |
| 2 | 巨型AI模型背后的分布式训练技术(二) | 2023-05-15 19:06:57 |
| 3 | Diffusion的Noise, TextAlign, Aesthetic, RLHF思考 | 2023-04-14 19:34:52 |
| 4 | 语言和视觉生成大模型中数据和模型复杂度的关系 | 2023-03-28 22:10:34 |
| 5 | AIGC的可控图像编辑 | 2023-02-20 21:16:27 |
| 6 | 聊聊Diffusion和AIGC | 2022-12-04 21:12:46 |
| 7 | 深度学习的碳排放、算力,以及可持续性辩论 | 2022-10-07 19:05:44 |
| 8 | 端上AI体验个性化讨论 | 2022-10-01 15:47:03 |
| 9 | 整理一些生成模型笔记:Pix2Pix, CLIP, Diffusion Model, Dall-E 2 | 2022-06-12 16:57:14 |
| 10 | 关于联邦学习的调研总结 | 2022-05-16 11:52:21 |
| 11 | 聊聊谷歌的超级大模型PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways | 2022-04-09 20:48:39 |
| 12 | 聊聊Jeff新作PATHWAYS: ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED DATAFLOW FOR ML | 2022-04-01 21:12:31 |
| 13 | 回顾6年深度学习的算法实践和演进 | 2022-02-07 12:44:09 |
| 14 | 关于图灵机,人,人工智能能力边界的思考 | 2022-02-01 09:03:34 |
| 15 | 自适应AI系统 | 2021-12-31 17:22:50 |
| 16 | 巨型AI模型背后的分布式训练技术 | 2021-11-07 10:56:30 |
| 17 | 推荐广告模型的降本提效:压缩策略 | 2021-10-13 21:08:41 |
| 18 | 关于基于Foundation Model的推荐系统未来的思考 | 2021-09-23 10:04:05 |
| 19 | 从我开发的深度学习框架看深度学习这几年:TensorFlow, PaddlePaddle(飞桨), 无量 | 2021-04-08 17:00:40 |
| 20 | 机器学习平台接口设计 | 2021-01-22 20:06:43 |
归来仍是少年
介绍: 欢迎大家关注公众号《我爱自然语言处理》,做自然语言处理方向,kaggle比赛top1%一共七块奖牌,百度多形态信息抽取top1%,ccks2021因果抽取top11等,完成推荐系统,知识图谱,智能问答系统,信息检索系统,基于elasticsearch的高性能搜索系统,文本语义聚类,中文电子病历信息抽取,疾病风险预警模型,超长文本语义识别等落地项目。。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | GPT4最大的对手出现了,能否保持不败之地呢? | 2024-03-06 10:38:17 |
| 2 | GPT4霸主地位终于易主了,OpenAI慌了!!! | 2024-03-05 15:27:58 |
| 3 | 谷歌deepmind开源Gemma技术报告 | 2024-02-27 15:51:57 |
| 4 | 怎么阻止大模型说瞎话? | 2024-01-09 16:01:23 |
| 5 | 谁是大模型的显存救星? | 2023-11-22 23:20:40 |
| 6 | streaming-llm(无需微调无限扩展大模型输入)论文笔记 | 2023-10-13 11:38:15 |
| 7 | 【论文笔记】baichuan 2训练报告 | 2023-09-11 19:35:02 |
| 8 | 大模型中的人工反馈强化学习详解 | 2023-08-24 11:13:54 |
| 9 | 开源baichuan 7b聊天大模型 | 2023-08-14 16:33:11 |
| 10 | LLM(大语言模型)部署加速方法 | 2023-07-21 15:44:03 |
| 11 | LLM模型在公司场景中的应用探索 | 2023-07-06 22:51:55 |
| 12 | 开源LLM大模型位置编码探索 | 2023-05-22 10:20:56 |
| 13 | LLM大模型低资源微调p tuning v2和lora区别 | 2023-04-18 16:16:16 |
| 14 | 构建开放中文聊天生成模型(训练细节和代码开源) | 2023-04-03 16:41:56 |
| 15 | 动手训练个中文聊天小模型 | 2023-03-21 10:55:17 |
| 16 | TensorFlow2内存泄漏问题优化 | 2023-03-06 17:21:32 |
| 17 | 工业界信息抽取之负样本构造 | 2023-02-10 11:32:28 |
| 18 | chatgpt横空出世引发的一些思考 | 2023-01-25 14:56:53 |
Tang AI
介绍: 在机器学习中欲仙欲死,神经病王子,佛系,网瘾少年。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 一文说尽推荐系统的召回模型 | 2022-12-04 15:43:49 |
| 2 | 推荐算法的离线评价指标综述 | 2022-11-21 00:08:38 |
| 3 | 优化器综述 | 2022-11-19 17:53:46 |
| 4 | 激活函数综述 | 2022-11-17 22:12:39 |
| 5 | 损失函数综述 | 2022-11-16 22:16:17 |
| 6 | Bootstrap,Bagging与随机森林,Stacking | 2022-11-09 23:41:52 |
| 7 | 提升树-Adaboost,GBDT,XGBoost,LightGBM | 2022-11-06 22:20:59 |
| 8 | 决策树-ID3,C4.5,CART | 2022-10-31 00:24:59 |
| 9 | 凸优化的掌上明珠-回归问题 | 2022-10-29 14:27:07 |
| 10 | AI的优化起源-凸优化之美 | 2022-10-24 23:07:01 |
| 11 | 协同过滤算法系列(Collaborative Filtering,Swing,adamic-adar) | 2022-10-21 23:36:04 |
| 12 | 推荐算法之abtest实验设计 | 2022-10-15 15:42:06 |
| 13 | 推荐系统的架构-冷启动-召回-粗排-精排-重排 | 2022-10-14 22:23:34 |
| 14 | 特征工程之离散特征处理 | 2022-10-10 23:20:19 |
| 15 | 推荐算法的特征工程之连续值特征处理 | 2022-10-09 00:47:01 |
| 16 | 推荐算法的基石-数据 | 2022-10-03 21:24:26 |
| 17 | 推荐算法在工业界的应用 | 2022-09-27 23:52:59 |
| 18 | 推荐系统的历史 | 2022-09-20 22:29:43 |
Andy Yang
介绍: 生活、学习、思考和观察世界,自由之精神 独立之思想。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | RealFormer:Real 简单,Real 有效 | 2020-12-29 12:16:50 |
| 2 | AdaBelief:一个有“信仰”的优化器 | 2020-12-24 13:19:35 |
| 3 | 招个NLP算法实习生 | 2020-08-25 10:22:31 |
| 4 | PPLM: 四两拨千斤,Uber 可控语言生成框架 | 2019-12-09 10:29:47 |
| 5 | EMNLP 最佳论文解读:来自信息瓶颈的新语言学理论 | 2019-11-12 10:30:03 |
| 6 | 当我们说到机器“理解”到底在说什么? | 2019-11-06 18:29:12 |
| 7 | 子词技巧:The Tricks of Subword | 2019-11-05 08:56:01 |
| 8 | T5 模型:NLP Text-to-Text 预训练模型超大规模探索 | 2019-10-25 11:59:30 |
| 9 | BERT 瘦身之路:Distillation,Quantization,Pruning | 2019-10-16 08:25:27 |
| 10 | SemBERT: BERT 的语义知识增强 | 2019-09-09 23:40:52 |
| 11 | 语言生成:搜索 or 采样,that is the question | 2019-08-28 20:53:20 |
| 12 | 神经语言生成的非似然训练 | 2019-08-18 18:54:12 |
| 13 | RoBERTa:高级丹药炼制记录 | 2019-08-06 23:27:44 |
| 14 | ERNIE 2.0:芝麻街 2.0? | 2019-08-01 08:49:40 |
| 15 | SpanBert:对 Bert 预训练的一次深度探索 | 2019-07-30 22:01:48 |
机器学习推荐算法
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | WWW2024 | GraphPro: 高效融合图预训练和提示微调, 攻克实际动态推荐系统难题 | 2024-03-26 15:29:34 |
| 2 | PixelRec | 大规模短视频封面图像推荐数据集 | 2024-03-20 14:43:02 |
| 3 | 推荐新范式 | 以数据为中心的推荐系统 | 2024-03-08 10:57:27 |
| 4 | LLM-InS: 面向冷启动物品推荐的大语言模型交互模拟器 | 2024-03-01 11:24:49 |
| 5 | WSDM2024 | Adapter4Rec: 系统探究适配器微调对于可迁移推荐的影响 | 2024-02-28 15:54:00 |
| 6 | WWW2024推荐系统论文整理,包括大模型/跨域/序列/可信推荐等热门主题 | 2024-02-23 10:16:36 |
| 7 | ICDE2023推荐系统论文整理 | 2024-02-06 10:48:52 |
| 8 | MicroLens | 大规模内容驱动短视频推荐数据集 | 2023-12-29 16:19:06 |
| 9 | AAAI2024推荐系统论文集锦, 包含37篇相关论文及部分开源代码 | 2023-12-24 11:50:41 |
| 10 | WWW研讨会征稿 | 主题: Recommendation With Generative Models | 2023-12-13 10:05:19 |
| 11 | ICLR2024推荐系统投稿论文一览 | 2023-11-29 10:23:00 |
| 12 | NeurlPS2023推荐系统论文集锦 | 2023-11-09 09:01:09 |
yanianthe
介绍: 炒股被抄家的前大厂程序员@不掉发就是胜利。,你好呀,交个朋友。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 推荐系统工程(11):主流样本工程方案对比 | 2024-01-13 10:29:53 |
| 2 | ChatGPT使用-成为全栈工程师初体验 | 2023-05-01 17:13:52 |
| 3 | 推荐系统(10):样本拼接工程实践 | 2022-12-26 11:31:25 |
| 4 | 推荐系统(9):特征工程实践与方案总结 | 2022-09-19 18:57:30 |
| 5 | 推荐系统(8):如何构建序列特征服务 | 2022-05-04 20:18:43 |
| 6 | 推荐系统(7):特征在线服务设计 | 2022-04-09 18:27:49 |
| 7 | 推荐系统(6): 特征平台实践与思考 | 2022-03-30 20:57:57 |
| 8 | 推荐系统(5):粗排工程实践与思考 | 2022-03-02 20:38:07 |
| 9 | 推荐系统(4):万字长文深入浅出向量检索技术 | 2022-01-27 18:49:08 |
| 10 | 推荐系统(3):倒排索引在召回中的应用 | 2021-12-13 19:28:37 |
| 11 | 推荐系统(2):详解曝光去重实践 | 2021-11-28 12:49:39 |
| 12 | 推荐系统(1): 推荐系统架构 | 2021-11-21 14:09:47 |
王峰
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 特斯拉端到端演示视频分析 | 2024-03-01 12:45:41 |
| 2 | 远距离LiDAR感知 | 2024-01-31 23:37:08 |
| 3 | LiDAR R-CNN:一种快速、通用的二阶段3D检测器 | 2021-04-02 09:46:58 |
| 4 | Label Smoothing分析 | 2020-11-20 17:56:00 |
| 5 | Cross Entropy Regression | 2020-07-15 21:56:23 |
| 6 | 被忽略的Focal Loss变种 | 2019-04-13 17:40:28 |
| 7 | margin的自动化设置 | 2019-04-12 18:44:58 |
| 8 | Softmax理解之margin | 2018-12-17 17:33:03 |
| 9 | Softmax理解之Smooth程度控制 | 2018-12-11 10:22:14 |
| 10 | Softmax理解之二分类与多分类 | 2018-09-26 15:12:44 |
| 11 | 从最优化的角度看待Softmax损失函数 | 2018-09-25 17:06:05 |
| 12 | 人脸识别数据集的身份重合问题 | 2017-12-13 14:51:12 |
kaiyuan
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 跟Twitter学推荐系统:开源代码详细解读 | 2023-04-06 10:57:32 |
| 2 | 五万字综述!Prompt-Tuning:深度解读一种新的微调范式 | 2023-04-02 16:23:31 |
| 3 | 综述:NLP中的 Human in the Loop | 2023-02-20 11:37:36 |
| 4 | KDD'22 | 对比学习+知识蒸馏,Bing搜索广告最新利器! | 2022-09-01 20:40:30 |
| 5 | 电商搜索全链路(PART II)Query理解 | 2022-09-01 20:23:58 |
| 6 | 从各大顶会看对比学习在句子表征研究进展 | 2022-05-29 13:47:38 |
| 7 | 电商搜索全链路(一):Overview | 2022-05-08 20:57:47 |
| 8 | YYDS!对比学习还能这么用? | 2022-04-22 11:39:59 |
| 9 | 预训练新范式!为什么Prompt会更有效? | 2022-01-17 21:03:00 |
| 10 | 一篇就够!数据增强方法综述 | 2021-12-09 19:33:50 |
| 11 | 继续!从顶会论文看对比学习的应用! | 2021-12-03 13:53:18 |
| 12 | 从 Sentence-BERT 谈句子表征 | 2021-12-01 17:43:42 |
北冥有鱼
介绍: zepengzhang.com。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 【CS224W Lecture 17】Scaling Up Graph Neural Networks | 2021-07-29 20:34:41 |
| 2 | 【CS224W Lecture 16】Advanced Topics in Graph Neural Networks | 2021-07-29 17:12:34 |
| 3 | 【CS224W Lecture 14 & 15】Generative Models for Graphs | 2021-07-28 21:53:07 |
| 4 | 【CS224W Lecture 12 & 13】Subgraph Mining and Community Detection | 2021-07-26 21:41:03 |
| 5 | 【CS224W Lecture 10 & 11】Reasoning over Knowledge Graphs | 2021-07-22 22:02:22 |
| 6 | 【CS224W Lecture 8 & 9】Applications of Graph Neural Networks | 2021-07-21 16:50:43 |
| 7 | 【CS224W Lecture 6 & 7】Graph Neural Networks | 2021-07-21 11:58:12 |
| 8 | 【CS224W Lecture 5】Message Passing and Node Classification | 2021-07-09 10:23:02 |
| 9 | 【CS224W Colab0】Introduction of NetworkX and PyTorch Geometric | 2021-07-08 10:22:25 |
| 10 | 【CS224W Lecture 4】Graph as Matrix: Pagerank, Random walks and Embeddings | 2021-07-07 20:22:06 |
| 11 | 【CS224W Lecture 3】Node Embeddings | 2021-07-04 21:58:07 |
| 12 | 【CS224W Lecture 1 & 2】 图机器学习导论 & 传统图机器学习方法 | 2021-06-26 17:22:44 |
九老师
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 来新加坡Tiktok一年多了,给各位大佬做个汇报 | 2023-10-02 18:10:01 |
| 2 | 所谓技术深度 | 2022-09-10 07:04:02 |
| 3 | 推荐系统-你真的会看AB指标吗 | 2022-08-28 13:41:53 |
| 4 | 给校招算法同学的几点建议 | 2022-08-13 12:25:58 |
| 5 | 我在阿里遇到的牛人 | 2021-02-12 14:34:51 |
| 6 | 基于物品的协同过滤i2i--算法、trick及分布式实现 | 2021-02-12 09:57:15 |
| 7 | faiss-on-mr:推荐系统大规模离线向量检索工具 | 2021-01-20 14:30:53 |
| 8 | 简单题与难题逻辑 | 2021-01-06 07:06:11 |
| 9 | 2021年推荐系统相关会议投稿日程 | 2020-11-11 12:13:35 |
| 10 | 互联网管理里面的两个深坑——手表定律与责权不一 | 2020-11-07 08:44:17 |
| 11 | Scrapy-Splash爬虫实战——爬取JS渲染的动态页面信息【附货币基金爬取筛选代码】 | 2020-04-17 07:26:52 |
黑猫白猫cutecat
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 阿里京东流量端体验策略之“负反馈”过滤豁免策略 | 2023-02-24 08:39:00 |
| 2 | 什么是ChatGPT | 2023-02-13 00:02:03 |
| 3 | 推荐系统负反馈-DFN 详解 Deep Feedback Network for Recommendation | 2023-02-07 08:49:24 |
| 4 | 广告预估:负反馈目标建模 | 2023-01-31 23:33:30 |
| 5 | Multi-Task经典模型结构-MMoE | 2021-10-01 11:15:07 |
| 6 | Multi-Task经典模型结构:全空间多任务模型ESMM | 2021-09-19 10:07:21 |
| 7 | 推荐算法AutoInt模型:基于multi-head self-attention的特征高阶交叉 | 2021-09-12 11:21:17 |
| 8 | 微软深度CTR预估模型DeepCrossing:残差网络拟合特征的自动交叉 | 2021-09-05 18:57:09 |
| 9 | 微软深度CTR预估模型xDeepFM:融合显式和隐式特征交互信息 | 2021-08-26 12:54:34 |
| 10 | 淘宝推荐算法精排模型BST:Transformer建模用户行为序列 | 2021-08-25 12:02:42 |
| 11 | Google深度学习CTR预估模型DCN续集:DCN-v2 | 2021-08-20 18:20:16 |
arXivDaily
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 计算机视觉与模式识别学术速递[2022.12.29] | 2022-12-29 12:11:56 |
| 2 | 自然语言处理学术速递[2022.12.29] | 2022-12-29 12:08:04 |
| 3 | 人工智能学术速递[2022.12.29] | 2022-12-29 12:04:18 |
| 4 | 机器学习学术速递[2022.12.29] | 2022-12-29 12:00:44 |
| 5 | 语音|音频处理学术速递[2022.12.29] | 2022-12-29 11:57:01 |
| 6 | 金融|经济学术速递[2022.12.29] | 2022-12-29 11:53:01 |
| 7 | 机器人相关学术速递[2022.12.29] | 2022-12-29 11:49:30 |
| 8 | 统计学学术速递[2022.12.29] | 2022-12-29 11:45:48 |
| 9 | 计算机视觉与模式识别学术速递[2022.12.27] | 2022-12-27 11:40:26 |
| 10 | 自然语言处理学术速递[2022.12.27] | 2022-12-27 11:37:13 |
bytecoder
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 谈一谈多目标建模 | 2022-11-13 09:24:05 |
| 2 | 视频搜索精排满意度刻画 | 2022-11-05 11:56:40 |
| 3 | 做好搜索体验是否只要做好相关性就好了 | 2022-10-29 19:26:32 |
| 4 | 谈谈搜索语义相关性 | 2022-10-25 08:05:29 |
| 5 | 谈谈对比学习对语义召回的作用 | 2022-10-16 20:39:41 |
| 6 | 广告算法101 | 2022-10-12 23:49:56 |
| 7 | 语义召回浅析 | 2022-10-07 20:44:50 |
| 8 | 浅谈综合搜索过程指标 | 2022-10-07 16:47:58 |
| 9 | 像“蘑菇”那样思考 | 2022-10-07 16:44:16 |
| 10 | 新搜索的一点个人思考 | 2022-10-07 16:41:36 |
PaperWeekly
介绍: 欢迎关注同名微信公众号:PaperWeekly,厚积薄发。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 无需偏好数据也能RLHF?腾讯AI Lab提出对抗式偏好对齐方法 | 2023-12-01 20:46:52 |
| 2 | 全奖博士招生 | 香港科技大学(广州)李昊昂老师招收计算机视觉方向全奖博士/RA/实习生 | 2023-11-24 12:20:07 |
| 3 | COLING 2022 | 清华美团提出DABERT:针对匹配任务的双通道注意力增强预训练模型 | 2022-11-09 14:48:25 |
| 4 | 扩散模型初探:原理及应用 | 2022-11-04 12:06:03 |
| 5 | 复旦大学邱锡鹏组:CNN-NER——极其简单有效的嵌套命名实体识别方法 | 2022-09-19 10:00:27 |
| 6 | TPAMI 2022 | 上海交大张拳石组:知识蒸馏为什么有效?因为有老师给你划“重点” | 2022-09-15 11:27:23 |
| 7 | 神奇的大学习率:多大才算大,神奇的效用又为何? | 2022-09-09 16:11:04 |
| 8 | ECCV 2022 | 港中文MMLab:基于Transformer的光流 | 2022-09-05 10:38:27 |
| 9 | P-tuning:自动构建模版,释放语言模型潜能 | 2021-04-12 11:52:33 |
网络人工智能园地
介绍: 华为网络AI平台(NAIE)官方帐号,公众号:网络人工智能园地
官网:http://www.hwtelcloud.com
微信号:NAIE666。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 2020 AIIA杯人工智能5G网络应用大赛KPI异常检测冠军团队方案分享 | 2020-12-30 14:12:37 |
| 2 | GDE全球开发者大赛-KPI异常检测优秀奖方案(Excavator) | 2020-12-07 19:05:25 |
| 3 | GDE全球开发者大赛-KPI异常检测三等奖方案(复仇者联盟) | 2020-12-06 20:16:46 |
| 4 | GDE全球开发者大赛-KPI异常检测二等奖方案(sh) | 2020-12-04 09:04:07 |
| 5 | GDE全球开发者大赛-KPI异常检测一等奖方案 | 2020-12-03 09:28:38 |
| 6 | 第一届无线大数据竞赛:华为赛道-无线网络智能定位赛一等奖获奖心得 | 2020-09-18 11:24:43 |
| 7 | 2020深圳开放数据应用创新大赛生活垃圾图片分类冠军方案分享 | 2020-07-31 20:39:58 |
| 8 | 2020海华AI挑战赛·垃圾分类 技术组第一名方案分享 | 2020-06-08 20:01:21 |
| 9 | 2020海华AI挑战赛·垃圾分类 技术组第三名方案分享 | 2020-06-04 09:01:51 |
小潄
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 如何在工业界优化点击率预估:(一)开篇 | 2022-04-11 00:05:40 |
| 2 | 如何在工业界优化点击率预估:(二)样本 | 2022-04-11 00:00:39 |
| 3 | 如何在工业界优化点击率预估:(三)特征 | 2022-04-10 23:59:55 |
| 4 | 如何在工业界优化点击率预估:(四)兴趣|序列建模 | 2022-04-10 23:59:07 |
| 5 | 如何在工业界优化点击率预估:(五)特征交叉建模 | 2022-04-10 23:58:33 |
| 6 | 如何在工业界优化点击率预估:(六)多场景建模 | 2022-04-10 23:57:56 |
| 7 | 如何在工业界优化点击率预估:(七)图建模和预训练 | 2022-04-10 23:57:04 |
| 8 | 如何在工业界优化点击率预估:(八)Debias&Loss&校准 | 2022-04-10 23:56:18 |
| 9 | 如何在工业界优化点击率预估:(九)集成学习&模型压缩 | 2022-04-10 22:58:45 |
阿泽
介绍: 公众号:阿泽的学习笔记,程序员 摄影师
爱健身 高颜值 五迷 暖男 厨神 都是假的
学习知识主要是为了愉悦自己的大脑,其次才是让自己生存。。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 【DL】数据规范化:你确定了解我吗? | 2020-06-29 22:28:33 |
| 2 | 【DL】参数初始化:你真的了解我吗? | 2020-06-13 11:09:06 |
| 3 | 【Code】关于 GCN,我有三种写法 | 2020-05-09 21:43:49 |
| 4 | 【GNN】万字长文带你入门 GCN | 2020-03-29 17:53:41 |
| 5 | 【机器学习】决策树(下)——XGBoost、LightGBM(非常详细) | 2019-11-01 20:32:24 |
| 6 | 【机器学习】决策树(中)——Random Forest、Adaboost、GBDT (非常详细) | 2019-10-20 22:15:28 |
| 7 | 【机器学习】决策树(上)——ID3、C4.5、CART(非常详细) | 2019-10-09 11:21:37 |
朱小强
介绍: 技术探险者,正在开启新的旅程。。
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 屠龙少年与龙:漫谈深度学习驱动的广告推荐技术发展周期 | 2021-08-09 22:55:57 |
| 2 | 你真的懂点击率(CTR)建模吗? | 2021-05-13 20:58:53 |
| 3 | 算力经济时代:阿里展示广告引擎的"柔性"变形之路 | 2020-12-30 17:59:02 |
| 4 | 《深度学习推荐系统》序言电子版 | 2020-04-28 22:23:31 |
| 5 | 阿里核心广告技术团队-大规模社招 | 2020-04-27 20:28:50 |
| 6 | KDD workshop征文:第一届面向高维稀疏数据的深度学习实践国际研讨会 | 2019-04-04 18:24:46 |
| 7 | 镶嵌在互联网技术上的明珠:漫谈深度学习时代点击率预估技术进展 | 2019-01-14 20:23:53 |
Aston Zhang
介绍: 《动手学深度学习》 https://zh.d2l.ai,
| 序号 | 佳作 | 时间 |
|---|---|---|
| 1 | 守得云开见月明——《动手学深度学习(PyTorch版)》终于出版 | 2023-02-09 11:47:48 |
| 2 | 《动手学深度学习》中文版2.0beta版发布! | 2021-12-09 08:04:57 |
| 3 | 《动手学深度学习》英文版 Dive into Deep Learning 预览版(v0.7)发布 | 2020-01-09 08:22:17 |
| 4 | [更新视频]《动手学深度学习》番外篇:注意力机制概述 | 2019-06-27 15:38:56 |
| 5 | [第一季完结] 第十九课:应用seq2seq和注意力机制:机器翻译 | 2018-02-09 11:29:13 |
| 6 | 第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制 | 2018-02-03 01:57:31 |
其它
| 序号 | 佳作 | 作者 | 时间 |
|---|---|---|---|
| 1 | #PaperCarrier | LPD-GCN:具有图上下文感知节点表示的保留局部性密集图卷积网络 | 萌酱还是萌萌子 | 2020-10-14 16:38:00 |
| 2 | 盘点 | AAAI2020中的四篇推荐系统好文 | 萌酱还是萌萌子 | 2020-10-09 18:29:09 |
| 3 | 围观RecSys2020 | 推荐系统顶会说了啥?(附论文下载) | 萌酱还是萌萌子 | 2020-09-28 20:14:54 |
| 4 | #PaperCarrier | 半监督的迁移协同过滤推荐 | 萌酱还是萌萌子 | 2020-09-21 23:47:20 |
| 5 | #PaperCarrier | 基于图卷积的价格感知推荐 | 萌酱还是萌萌子 | 2020-09-20 15:42:58 |
| 6 | 多语言预训练模型调研(持续更新,23-2-19updated) | 王大可 | 2023-02-19 00:47:59 |
| 7 | 从BERT到23年间的NLP预训练模型(最近2-19更新) | 王大可 | 2023-02-19 00:47:08 |
| 8 | 知识图谱之同义词近义词query扩展挖掘 | 王大可 | 2023-02-16 01:40:24 |
| 9 | 知识图谱及图谱构建(持续update 23-02-08) | 王大可 | 2023-02-07 01:31:54 |
| 10 | 知识图谱及(多模态)实体链接的定义和进展 | 王大可 | 2023-02-05 01:48:16 |
| 11 | 【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做二分类,多分类以及回归任务 | QLMX | 2019-08-29 23:10:19 |
| 12 | 【lightgbm/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类,多分类以及回归任务 | QLMX | 2019-08-22 23:36:15 |
| 13 | 【lightgbm/xgboost/nn代码整理二】xgboost做二分类,多分类以及回归任务 | QLMX | 2019-08-19 12:23:06 |
| 14 | 【lightgbm/xgboost/nn代码整理一】lightgbm做二分类,多分类以及回归任务 | QLMX | 2019-08-04 17:34:35 |
| 15 | 第四届拍拍贷魔镜杯冠军方案分享 | QLMX | 2019-07-25 20:04:36 |
| 16 | CornerNet算法解读 | 逍遥王可爱 | 2018-12-27 11:06:57 |
| 17 | 超详细的Yolo检测框预测分析 | 逍遥王可爱 | 2018-11-15 22:15:55 |
| 18 | RefineDet详细介绍 | 逍遥王可爱 | 2018-11-15 20:35:38 |
| 19 | Focal loss论文详解 | 逍遥王可爱 | 2018-11-15 20:01:51 |
| 20 | BAT算法面试该如何准备?简历+Coding+话术指南 | Luke | 2020-03-25 18:35:44 |
| 21 | Kaggle TensorFlow 2.0 Question Answering 21名复盘总结 | Luke | 2020-01-29 12:28:12 |
| 22 | 深入理解NLP Subword算法:BPE、WordPiece、ULM | Luke | 2019-10-16 14:30:52 |
| 23 | Kaggle首战Top 2%, APTOS 2019复盘总结+机器学习竞赛通用流程归纳 | Luke | 2019-09-08 17:56:13 |
| 24 | CIKM2020|京东DMT模型:电商推荐系统用多个Transformers 进行多目标学习 | Upper | 2020-11-02 22:31:25 |
| 25 | 推荐算法最前沿|ACM RecSys2020推荐系统论文一览 | Upper | 2020-10-20 21:17:40 |
| 26 | NeurIPS 2020|京东基于卡尔曼滤波的注意力机制—广告点击率预估中的用户行为建模(下) | Upper | 2020-10-18 10:48:19 |
| 27 | 2021电子科技大学图推荐最新综述! | 郭达森 | 2021-09-21 19:39:18 |
| 28 | 最新SIGIR2021论文录取名单! | 郭达森 | 2021-04-28 10:51:05 |
| 29 | Benchmarking Recommendation | 郭达森 | 2020-10-18 19:20:51 |
| 30 | 【TensorFlow实现机器学习方法】KNN(K近邻算法)实现预测房屋价格 | AI蜗牛车 | 2020-02-08 10:42:37 |
| 31 | 【资源分享】对于时间序列,你所能做的一切. | AI蜗牛车 | 2020-01-05 15:29:48 |
| 32 | 【Deep Learning】详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别 | AI蜗牛车 | 2019-09-13 12:57:12 |
| 33 | 《推荐系统》系列之十一:以用户为中心的对话推荐系统 | 朱勇椿 | 2022-05-13 22:53:10 |
| 34 | 多视图多行为对比学习推荐系统 | 朱勇椿 | 2022-03-22 11:02:34 |
| 35 | WWW2022推荐系统、计算广告论文汇总 | 朱勇椿 | 2022-02-28 11:37:09 |
| 36 | DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析 | 珍妮的选择 | 2021-01-07 08:23:15 |
| 37 | FM 算法介绍以及 libFM 源码简析 | 珍妮的选择 | 2020-12-22 23:51:24 |
| 38 | DIN 深度兴趣网络介绍以及源码浅析 | 珍妮的选择 | 2020-12-20 11:51:31 |
| 39 | fastSum: 一款开源的文本摘要工具包 | 邱锡鹏 | 2021-06-14 21:17:02 |
| 40 | 如何简单高效地加速基于BERT的序列标注模型?细粒度早退机制可能会优于模型蒸馏 | 邱锡鹏 | 2021-06-11 18:31:19 |
| 41 | 推荐系统之Position-Bias建模 | billlee | 2020-11-25 18:03:39 |
| 42 | 推荐系统之多目标优化小结 | billlee | 2020-11-18 21:04:21 |
| 43 | 全稀疏的3D物体检测器 | 明月不谙离苦 | 2022-11-13 20:58:42 |
| 44 | SST:单步长稀疏Transformer 3D物体检测器 | 明月不谙离苦 | 2022-03-08 19:21:46 |
| 45 | 有没有二代征信报告样本,产品解读双报告? | FAL金科应用研究院 | 2020-02-04 17:43:50 |
| 46 | FSTQPD逾期指标如何运用于策略和模型 | FAL金科应用研究院 | 2019-11-29 15:40:42 |
| 47 | CTR/推荐系统 踩坑和经验类文章汇总 | 乌克兰老司机 | 2022-06-21 21:44:44 |
| 48 | CTR/推荐系统 冷启动Exploitation & Exploration文章汇总 | 乌克兰老司机 | 2022-06-19 23:43:28 |
| 49 | 科大讯飞工程机械核心部件寿命预测挑战赛冠军分享 | 大风君heart | 2019-11-30 18:30:59 |
| 50 | (目前TOP1 baseline分享)科大讯飞工程机械核心部件寿命预测挑战赛 | 大风君heart | 2019-07-13 18:27:04 |
| 51 | 电商搜索query-database | 王盛玉 | 2020-03-14 23:34:56 |
| 52 | 浅谈电商类目预测 | 王盛玉 | 2019-11-08 19:39:36 |
| 53 | 【知识图谱】实体链接:一份“由浅入深”的综述 | Nicolas | 2019-12-30 19:55:43 |
| 54 | 【炼丹技巧】功守道:NLP中的对抗训练 + PyTorch实现 | Nicolas | 2019-11-11 16:20:19 |
| 55 | 用于语言生成的数据相关高斯先验目标函数 | Jsgfery | 2020-01-24 15:30:58 |
| 56 | Encoding Word Order in Complex Embeddings | Jsgfery | 2019-12-22 14:25:28 |
| 57 | 图片修补 EdgeConnect 论文的阅读与翻译:生成边缘轮廓先验,再填补缺失内容 | 曾伊言 | 2019-02-20 17:12:32 |
| 58 | CycleGAN论文的阅读与翻译,无监督风格迁移 | 曾伊言 | 2018-10-25 16:35:43 |
| 59 | 文章索引:视觉、文本表征和大模型 | 菜人卷 | 2024-03-24 18:42:00 |
| 60 | 一文看完多模态:从视觉表征到多模态大模型 | 菜人卷 | 2024-02-29 09:45:28 |
| 61 | NLP实验之新词挖掘+预训练模型继续预训练,打造适应任务的PTM | 周俊贤 | 2021-09-27 08:31:38 |
| 62 | NLP系列之论文研读:P-tuning,自动寻找prompt,进一步激发预训练潜能 | 周俊贤 | 2021-06-30 16:47:43 |
| 63 | 华为、人大、清华和港中文联合发布推荐系统的Benchmark | 推荐与广告 | 2021-09-21 12:54:26 |
| 64 | KDD|2021 推荐系统中不使用嵌入表的方式获得类别特征的表征 | 推荐与广告 | 2021-08-15 22:17:23 |
| 65 | 【Graph Neural Network】GraphSAGE: 算法原理,实现和应用 | 浅梦 | 2019-08-24 21:15:14 |
| 66 | 【Graph Neural Network】GCN: 算法原理,实现和应用 | 浅梦 | 2019-08-17 23:37:48 |
| 67 | [召回|CIKM2021|ByteDance]字节跳动深度召回模型论文精读(Deep Retrieval) | 杰尼小子 | 2021-12-01 22:55:23 |
| 68 | [召回|CIKM2019|阿里巴巴]天猫基于动态路由的用户多兴趣建模(MIND) | 杰尼小子 | 2021-11-29 20:06:30 |
| 69 | ICDE 2023 论文解读 | DCMT:基于因果纠偏的直接全空间多任务转化率预测模型 | Feng Zhu | 2023-03-02 19:20:04 |
| 70 | 论文解读系列第十六篇:IJCAI 2021--跨域推荐(Cross-Domain Recommendation)的最新综述 | Feng Zhu | 2021-05-10 17:02:02 |
| 71 | 以正合,以奇胜 —— 搜推广工程师卷出新高度直播预告二 | 算法阿科 | 2022-01-07 01:43:24 |
| 72 | 浅谈行为序列建模 | 没什么大不了 | 2021-10-15 17:52:22 |
| 73 | 肯德基、江小白和西贝莜面村都犯的错,你不用重蹈覆辙! | 陈尚斌Sean | 2018-11-29 14:34:23 |
| 74 | 一年级算法工程师的工作总结 | shane miao | 2021-04-05 21:07:24 |
| 75 | CCF2019乘用车细分市场销量预测-baseline分享 | 厚切烤五花 | 2019-09-16 22:58:43 |
| 76 | 经典推荐算法学习(九)| 主流深度推荐模型演化(下)| 从DIN、DIEN到 MIMN、SIM | 附DIN、DIEN TensorFlow代码实现 | 秋雨淅淅l | 2021-11-01 21:42:50 |
| 77 | NeurIPS'22 Oral|基于无目标后门水印的无害数据集版权保护 | GeorgeLee | 2022-12-12 15:55:20 |
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| 103 | CCF BDCI 乘用车销量预测 冠军方案 | 楼观白楼 | 2019-12-23 16:57:50 |
| 104 | 搜推广之多场景建模论文总结分享 | 积极废人 | 2023-02-23 18:52:17 |
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| 107 | 推荐系统 | 近20年引用量超过1000的52篇经典论文 | 深蓝学院 | 2020-08-14 11:09:03 |
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| 109 | Improving Factual Consistency of Abstractive Summarization via Question Answering | xsgddsg | 2021-06-29 22:31:26 |
| 110 | 20220922推荐小记——推荐系统中如何对时长、完播等目标做多目标建模 | 口天吴 | 2022-09-22 22:31:24 |
| 111 | NeurIPS22 spotlight|大图上的节点级Transformer | Qitian | 2022-11-27 13:31:06 |
| 112 | 【读文献】强化学习优化推荐系统长期收益 | 阳光明媚 | 2021-05-28 19:42:19 |
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| 114 | 2019-CCF乘用车细分市场销量预测-Rank19 | Salon sai | 2019-11-26 23:04:15 |
| 115 | 【五】知乎独家发布 | 标签系统:大数据的典型应用 | 磊叔-数据化运营 | 2018-12-18 20:10:28 |
| 116 | 深度学习技术在社会化推荐中的应用 | 小应同学 | 2020-08-21 18:06:06 |
| 117 | Attention Is All You Need | Magic | 2020-04-25 15:44:28 |
| 118 | 图网络的开疆拓土——如何在非图结构数据上应用GNN | 张章 | 2020-01-14 00:38:07 |
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| 122 | 细思极恐,我的kaggle比赛uspppm的代码被第三方平台泄漏和抄袭了。 | 知乎用户MYp8Kg | 2022-07-18 15:51:21 |
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| 124 | ICLR 2023:环境标签平滑,一行代码提升对抗学习稳定性/泛化性 | yearn | 2023-02-02 22:35:14 |
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| 126 | CIKM2021|工业推荐论文集锦 | 潜心 | 2021-10-18 21:01:18 |
| 127 | transformers在ctr中的应用 | 算法一只狗 | 2021-02-05 16:52:22 |
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| 129 | 粗排阶段性能与效率的权衡:基于可学习特征选择的方法 | majs | 2021-11-02 18:18:31 |
| 130 | 也说澳门和香港的不同点 | 大豆 | 2018-09-27 15:39:35 |
| 131 | CCF-2020 路况状态时空预测 Top15 | Jarvis | 2021-01-05 20:12:04 |
| 132 | EMNLP2021论文集发布&上岸群交流 | 忆臻 | 2021-11-05 09:29:59 |
| 133 | 基于Kubeflow的分布式机器学习平台实战 | 无痕 | 2019-01-30 11:59:09 |
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| 135 | 3倍加速CPU上的BERT模型部署 | 沈海晨 | 2020-07-13 10:18:17 |
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| 137 | ACM MM'2022 | 首个针对跨语言跨模态检索的噪声鲁棒研究工作 | 李加贝 | 2022-10-13 15:39:42 |
| 138 | 信贷业务风控指标体系 | 雪小梨 | 2019-12-02 19:59:09 |
| 139 | 刚打造的小生态NLG4RS:基于推荐系统的自然语言生成 | Lei Li | 2022-02-19 12:50:39 |
| 140 | 新手入门 Kaggle NLP类比赛总结 | jiazhuamh | 2020-02-29 22:22:56 |
| 141 | 数据科学竞赛:你从未见过的究极进化秘笈 | 大卫的小屋 | 2020-07-03 11:30:10 |
| 142 | 2018腾讯广告算法大赛Top10-特征工程 | 流光 | 2018-07-24 20:47:55 |
| 143 | 基于协同过滤的推荐算法综述 | 包予 | 2020-12-21 23:15:49 |
| 144 | 逾期率的计算秘密 | 胡静媛 | 2019-12-10 17:35:33 |
| 145 | 【仅需初中数学水平】全网第一个极简神经网络模型推导 | 我去啊先生 | 2020-04-11 02:26:53 |
| 146 | 金融NLP需求落地实践总结——使用T5-Pegasus做一句话摘要 | 邱震宇 | 2021-09-23 15:58:54 |
| 147 | CCF BDCI 乘用车销量预测 TOP3开源 | 莫笑傅立叶 | 2019-12-21 17:11:45 |
| 148 | TheWebConf 2022-GNNpaper reading1 | 水dong方块 | 2022-08-08 20:40:25 |
| 149 | 智能风控筑基手册:全面了解风控指标体系 | 正阳 | 2020-04-25 15:48:05 |
| 150 | NLP预训练模型(2021版) | 王三火 | 2021-10-09 23:22:01 |
亚马逊
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 算法如何高效表达图计算?亚马逊云科技 DGL 图学习平台介绍 |
| 2 | 亚马逊畅销书的 NLP 分析——推荐系统、评论分类和主题建模 |
| 3 | 我在亚马逊学到的三样东西,为我的机器学习职业之路做好了准备 |
苏宁
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 苏宁 11.11:一种基于神经网络的智能商品税分类系统 |
| 2 | 苏宁 11.11 :苏宁大数据离线任务开发调度平台实践 |
| 3 | 苏宁 11.11:苏宁易购订单搜索系统架构及实现 |
| 4 | 苏宁 11.11:搜索引擎 Solr 在苏宁易购商品评价系统中的应用 |
| 5 | 苏宁 11.11:仓库内多 AGV 协作的全局路径规划算法研究 |
丁香园
作业帮
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 复杂场景下作业帮的深度学习模型部署实践 |
| 2 | BERT 能否被“平替”?作业帮文本分类场景下的一次尝试 |
| 3 | 作业帮基于 Apache Doris 的数仓实践 |
| 4 | 【算法面经系列】百度、寒武纪、科大讯飞、追一科技、腾讯、作业帮算法面经 |
VIVO
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 2021 年 11 月初,VIVO & 地平线视觉工程师面经 |
OPPO
58同城
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 58 大数据任务调度和智能运维实践 |
| 2 | 【干货篇】58 同城:视觉定位技术在室内 VR 中的应用(附视频回放 +PPT 下载) |
| 3 | 图谱实战 | 58 同城周超:基于招聘场景下的知识图谱构建及应用 |
| 4 | 58 同城 | 商业数据仓库建设实践 |
| 5 | 58 同城 AI 算法平台的演进与实践 |
知乎
贝壳找房
第四范式
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 第四范式|如何选择架构中的底层工具? |
| 2 | 第四范式 | OpenMLDB:线上线下一致的生产级特征计算平台 |
| 3 | 知识图谱在第四范式金融场景的应用及研究 |
| 4 | 第四范式 | 如何构建一个好的电商搜索引擎? |
| 5 | 第四范式 | 推荐系统架构治理 |
| 6 | 第四范式 | 基于 Spark 的大规模推荐系统特征工程 |
明略科技
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 2021 年 6 月底,明略科技算法岗 7 道面试题分享 |
饿了么
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 「回顾」饿了么推荐算法演进及在线学习实践 |
| 2 | 饿了么外卖推荐算法中有哪些机制与手段? |
滴滴
微软
UC
联想
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 联想基于Apache DolphinScheduler构建统一调度中心的应用实践 |
今日头条
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 今日头条搜索品质优化 - 端到端篇 |
| 2 | 今日头条在消息服务平台和容灾体系建设方面的实践与思考 |
| 3 | 今日头条算法原理(全文) |
陌陌
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 2021 年 7 月底,“陌陌”推荐算法 5 道面试题分享! |
| 2 | 陌陌 | 模型化召回在陌陌社交推荐的应用和探索 |
| 3 | 陌陌直播如何做到推荐系统的从 0 到 1 |
货拉拉
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 货拉拉用户埋点体系建设实践 |
| 2 | 货拉拉全链路监控体系的落地与实践 |
去哪儿网
vivo
美团
携程
唯品会
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 唯品会:在 Flink 容器化与平台化上的建设实践 |
华为
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 华为|联邦学习在广告行业上的探索及应用 |
| 2 | 华为史佳欣:基于知识图谱的复杂问题推理问答 |
| 3 | 华为朱杰明:预训练模型在信息流推荐中的应用与探索 |
| 4 | 华为云苏嘉:如何整合预训练模型和知识图谱做医疗推理? |
| 5 | 华为云细粒度文本情感分析及应用 |
360
神策数据
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 神策数据营销策略引擎的技术演进 |
| 2 | 神策数据 | 从技术视角看什么才是值得拥有的 A/B 测试? |
| 3 | 干货篇 | 神策数据:机器学习在用户画像中的应用 |
| 4 | 用户画像实践:神策数据标签生产引擎架构 |
哔哩哔哩
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | Trino 在哔哩哔哩湖仓一体化平台中的实践 |
| 2 | 哔哩哔哩|游戏中心个性化推荐系统实践 |
| 3 | 哔哩哔哩数据服务中台建设实践 |
| 4 | B 站数据服务中台建设实践 |
| 5 | 哔哩哔哩|推荐算法在用例排序优化上的应用 |
| 6 | Apache Flink 运行时在 B 站的稳定性优化与实践 |
| 7 | 哔哩哔哩|百亿数据个性化推荐:弹幕工程架构演进 |
| 8 | B 站大数据建设之路—数据开发篇 |
爱奇艺
大疆
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 写在博士旅程之前——前大疆创新技术总监杨硕 |
新浪
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 内容理解在新浪微博广告中的应用 |
搜狗
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 「回顾」深度学习新技术在搜狗搜索广告中的深化应用 |
搜狐
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 【搜狐】新闻推荐系统的 CTR 预估模型 |
| 2 | 搜狐新闻推荐算法原理 | “呈现给你的,都是你所关心的” |
小红书
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 小红书应对万亿社交网络关系的图存储实践 |
| 2 | 小红书推搜场景下如何优化机器学习异构硬件推理突破算力瓶颈! |
| 3 | 小红书基于数据湖的流批统一存储实践 |
| 4 | 小红书高时效推荐系统背后的技术升级 |
| 5 | 小红书广告智能创意能力构建过程详解 |
| 6 | 小红书社区反作弊探索与实践 |
| 7 | 小红书广告投放机制详解,如何用算法实现全站自动化投放 |
| 8 | 小红书近线服务统一调度平台建设实践 |
CVTE
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 2021 年 6 月 9 日,CVTE NLP 算法岗面试题 5 道 |
| 2 | 2021 年 6 月,CVTE NLP 算法岗 4 道面试题分享 |
拼多多
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 2021 年 6 月底,拼多多搜索广告算法暑假实习面试题 2 道 |
| 2 | 2021 年 6 月 6 日 -6 月 16 日,拼多多算法面试 8 道 |
| 3 | 拼多多创始人黄峥:我的人生经历和创业理念 |
| 4 | 拼多多为什么崛起?这是目前解读最深刻的一篇 |
| 5 | 拼多多上市,80 后 CEO 创业 3 年身价 800 亿,背后这 3 个字最值得深思 |
科大讯飞
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | AI 开放平台 - 科大讯飞 |
| 2 | 【算法面经系列】百度、寒武纪、科大讯飞、追一科技、腾讯、作业帮算法面经 |
微众银行
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用 |
蘑菇街
新东方
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 新东方在线教育实时数仓的落地实践 |
快手
小米
金山
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 网络安全就是金山银山,你的企业做到了吗? |
Hulu
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | Hulu 在 Content Embedding 的探索与实践 |
优酷
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 万字长文 | 详解优酷视频质量评价体系 |
| 2 | 阿里 | 优酷大数据 OLAP 技术选型 |
| 3 | 优酷提出基于图执行引擎的算法服务框架,系统架构概览 |
| 4 | 优酷视频元素内容召回系统:多级多模态引擎探索 |
| 5 | 阿里文娱优酷视频搜索算法应用实践与思考 |
| 6 | 优酷 DSP 广告投放系统架构实践 |
eBay
虎牙
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 虎牙平台数据驱动业务实践,破局在即! |
| 2 | 虎牙“数据服务+自助”产品化实践 |
| 3 | 虎牙直播用户增长中台算法与工程实践 |
| 4 | 虎牙大数据平台的成本把控和 SLA 技术实践经验 |
| 5 | 张枫:计算机视觉技术在虎牙直播中的实践 |
| 6 | 虎牙 | 刘柏芳:弹性分布式训练在虎牙的实践 |
| 7 | 陈剑:虎牙实时计算平台服务的 SLA 之路 |
| 8 | 李茶:虎牙直播推荐系统架构详解 |
| 9 | 无监督算法在虎牙风控的探索实践 |
字节跳动
汽车之家
腾讯
VIPKID
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | VIPKID 一二面面经 (算法工程师) |
好未来
| 序号 | 佳作 |
|---|---|
| 1 | 好未来暑期算法实习面试题 5 道 |
| 2 | 5 月 24 日 -5 月 27 日,好未来算法实习岗面试题 8 道 |
谷歌
百度
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