0.写在前面的话 DSSM(Deep Structured Semantic Models)又称双塔模型,因其结构简单,在推荐系统中应用广泛:下面仅以召回.粗排两个阶段的应用举例,具体描述下DSSM在工业界实践的一些所见所闻,力求自身和大家都能有所收获. 1.网络结构 paper:Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Dataexample:DSSM召回模型 原始的DSSM是在搜索CT

导读: 本文主要介绍了快手的精排模型实践,包括快手的推荐系统,以及结合快手业务展开的各种模型实战和探索,全文围绕以下几大方面展开: 快手推荐系统 CTR模型--PPNet 多domain多任务学习框架 短期行为序列建模 长期行为序列建模 千亿特征,万亿参数模型 总结和展望 -- 01 快手推荐系统 快手的推荐系统类似于一个信息检索范式,只不过没有用户显示query.结构为数据漏斗,候选集有百亿量级的短视频,在召回层,会召回万级的视频给粗排打分,再选取数百个短视频,给精排模型打分,最后会有数十个短

说明 排版不说最好,上乘是必须的. 段落空行 首行缩进 具备清爽元数据 包含高清封面.目录 图片居中,图片标题以下标形式居中位于图片下* 支持多看/Kindle原生系统弹出注释,其他软件跳转注释* 各种加 Duang Duang Duang* 干货 <冰与火之歌(套装 15 册)>乔治·RR·马丁* (此书连载中,保持长期更新) 资源说明:http://kindleren.com/forum.php?mod=viewthread&tid=156860 下载链接:http://pan.b

之前一直想读这篇,今天读了一下,颇有收获: 1.对文档按相似term聚类之后,delta较小,能够提高压缩率(similarity graph) 1.GPU一般能够有几百个核,有shared memory和global memory,shared memory相当于寄存器的速度,global memory速度较慢 2.有序数组上的搜索算法除了binary search还有interplation search(插值搜索),平均复杂度是O(loglogn),但memory access是binar

用JavaScript做精灵图 精灵图可以不用在给每一个小块一 一的修改位置.主要原理是找到整张的背景图与li的下标的数学关系. 这是一大张背景图,这个背景图的位置其实是有规律的,每两张之间间隔一个固定长度,这个固定长度刚好等于一个小图标的长度,我们使用的这个图间隔44px. CSS样式如下图所示 样式代码如下: <style> *{ margin: 0; padding: 0; } body{ background-color: skyblue; } .conve{ width: 290px

随着大数据时代的到来,多种移动阅读终端方兴未艾 —— Amazon Kindle不再小众.各互联网巨头纷纷推出旗下的电子书阅读软件.有了阅读的软件/硬件支持,必不可少的就是阅读什么的问题了.ePub格式一直占据着广大电子书市场,多看.百度阅读等电子书市场所使用的格式都是它,人们也渐渐不满足于单纯的TXT文本阅读和质量低劣的扫描版PDF格式了.下面是我自己对 ePub 电子书制作的理念和规范. P.S.说什么规范其实也谈不上,也就是一些制作的风格与技巧. 封面 这是个看颜的时代. 封面图最好要是高

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由 织云平台团队 团队发布在腾讯云+社区 诞生背景 最近这些年,运维行业提出了不少概念,各种各样的"XX运维"可以说是你方未唱罢我方已登场.然而,这些概念,都有一个共同点:专注于面向运维同学自身的工具和系统. 这些,其实都隐含了一个前提:DO分离后,开发和运维都做好自己的事情,然后就可以老死不相往来了.哦,还有一个另类,DevOps.虽然这个概念,在运维行业炒得更火,但它的初衷,其实是开发抛开运维单干吧?只不过运维同学利用

摘要:本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型.作为推荐领域中大火的双塔模型,因为效果不错并且对工业界十分友好,所以被各大厂广泛应用于推荐系统中.通过构建user和item两个独立的子网络,将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中.线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可.DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型. 目录 01 为什么要学习DSSM双塔模型 02 DSSM模型理论知识 03 推荐领域中的

20151208感悟: 前端人的角度来看的话,感觉像是阅读一个大牛前端的全部武功的一个秘籍说明,里面的思想高价值蛋白真是太多太多,推荐看. Web前端开发体会十日谈 一直想写这篇“十日谈”,聊聊我对Web前端开发的体会,顺便解答下周围不少人的困惑和迷惘.我不打算聊太多技术,我想,通过技术的历练,得到的反思应当更重要. 我一直认为自己是“初级”前端开发工程师,一方面我入道尚浅,只有短短几年,另一方面我自知对技术的钻研并不深入,可能是由于环境的原因,当然最重要的是,我幸运的参与到互联网崛起的浪潮之巅

本文说明:除开ES,Solr,sphinx系列的其他开源搜索引擎汇总于此.   A search engine based on Node.js and LevelDB A persistent, network resilient, full text search library for the browser and Node.js https://github.com/fergiemcdowall/norch https://github.com/fergiemcdowall/searc

一.什么是APS高级计划排程系统 APS高级计划与排程是解决生产排程和生产调度问题,常被称为排序问题或资源分配问题. 目前,市场逐步走向个性化.以销定产模式:生产逐步以多品种小批量形成存在.对于离散制造行业,APS是为解决多工序.多资源的优化调度问题,而对于流程行业,APS则是为解决顺序优化问题.APS通过为流程和离散的混合模型同时解决顺序和调度的优化问题,从而对项目管理与项目制造解决关键链和成本时间最小化,具有重要意义. 总结起来,APS高级计划排程系统就是通过综合考虑产能.工装.设备.人力.

导读:今天给大家分享的主题是搜索匹配问题在 DiDi Food 中的一些探索与应用.本文首先介绍了搜索相关性的一些背景,之后介绍了业界常见的三种匹配模型,以及在DiDi Food业务中的模型效果对比. 匹配模型包括:1. 基于表征的深度匹配模型:2. 基于交互的深度匹配模型:3. 同时基于表征与交互的深度模型.文章最后会介绍目前搜索匹配算法在 DiDi Food 业务中的一些效果. 1. 搜索相关性 搜索相关性模型本质上是一个匹配的过程,即用户通过一个具体请求,例如发送一个 query 来抽取想

前排提示:本文为综述性文章,梳理搜索相关技术,如寻求前沿应用可简读或略过 搜索引擎介绍 搜索引擎(Search Engine),狭义来讲是基于软件技术开发的互联网数据查询系统,用户通过搜索引擎查询所需信息,如日常使用的Baidu.Google等:广义上讲,搜索引擎是信息检索(Information Retrieval,IR)系统的重要组成部分,完整的信息检索系统包含搜索引擎.信息抽取(Information Extraction).信息过滤(Infomation Filtering).信息推荐(

神马小说--- 使用opensearch打造高性能搜索服务 [使用背景] 神马小说是最早使用opensearch的用户,和opensearch一起成长.目前神马小说每天2亿搜索pv,1000w 用户.产品形态分全网sc,垂搜,app三大块. opensearch在使用中表现稳定可靠,每天平均latency 40ms,平均qps 2500. [使用过程] 神马小说团队有着资深的搜索背景,在小说产品刚起步的时候,面临着自己搭建引擎或者选用opensearch的基础方向问题.当时选择opensearc

微软的WPF DataGrid中有很多的属性和样式,你可以调整,以寻找合适的(如果你是一名设计师).下面,找到我的小抄造型的网格.它不是100%全面,但它可以让你走得很远,有一些非常有用的技巧和陷阱. 在DataGrid中的最高水平,你可以改变的外观和感觉,通过设置一些: Property Type Values Default AlternatingRowBackground Brush Any Brush Null Background Brush Any Brush Theme defau

目录 Alpha阶段项目展示 1.团队成员介绍 2.工程相关信息 (1)我们的用户 (2)产品表现 (3)团队分工 (4)项目管理 (5)测试 (6)文档 (7)用户调研 3.项目信息 (1)实际进展 (2)产品功能 (3)产品发布 4.团队成员贡献 5.反馈及BUG 6.alpha阶段小结 在下一阶段的任务 课程建议 Alpha阶段项目展示 1.团队成员介绍 bsh 负责工作:前端开发及测试,前端负责人. bsh的个人博客 byw 负责工作:PM,各类文档.博客的撰写,总体计划及督促完成进度.

Scrum Meeting博客目录 [Alpha阶段]第十一次Scrum Meeting 基本信息 名称 时间 地点 时长 第六次Scrum Meeting 19/04/20 大运村寝室6楼 65min 团队成员总结 这一次例会,主要任务是大家一起对基本结束的alpha阶段进行总结,归纳每个人及团队在alpha阶段做的好与不好的地方,同时一起讨论下一个阶段整个项目的走向,以及需要完成的主要任务. 成员 优点 缺点 鲍屹伟 承担了团队大多数主动思考.规划的工作,是推动团队成员工作的主要力量 非常缺

全图化引擎又称算子执行引擎,它的介绍可以参考从HA3到AI OS -- 全图化引擎破茧之路.本文从算子化的视角介绍了编译技术在全图化引擎中的运用.主要内容有: 1. 通过脚本语言扩展通用算子上的用户订制能力,目前这些通用算子包括scorer算子,filter算子等.这一方面侧重于编译前端,我们开发了一种嵌入引擎的脚本语言cava,解决了用户扩展引擎功能的一些痛点,包括插件的开发测试效率,兼容性,引擎版本升级效率等. 2. 通过codegen技术优化全图化引擎性能,由于全图化引擎是基于tensor

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线

原文链接: http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=34096   找圆算法((HoughCircles)总结与优化 Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法,HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来,各有优势:优势:HoughCircle对噪声点不怎么敏感,并且可以在同一个图中找出多个圆:反观拟合圆算法,单纯的拟合结果容易受噪声点的影响,且不支持一个输入中找多个圆 缺点:原始的Hough变换找圆,计算量