bp算法怎么买
社区干货
我的2021云原生之路 |社区征文
到摸清算法题的基本套路。刷题最重要的就是要给自己定一个小目标,比如我每日一题的动力就是为了那件 leetcode T恤。然后,待安装完成后,单击工具底部状态栏中的 GitHub Copilot 图标,进入 GitHub Copilot ,可以选择使用 GitHub 账户登录。在...
基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战
购买等反馈特征,引入机器学习算法,针对特征与反馈自动学习并调整参数,预估用户对于返回结果的偏好,最终实现个性化搜推结合的效果。整个训练排序过程,也被称为排序学习(LTR: Learning to Rank)。以火山引擎云搜... "tmdbPopularity": 10.95, "tmdbVoteAverage": 7.2, "tmdbVoteCount": 1254, "topActors": [ { "gender": 1, ...
字节跳动基于 Iceberg 的海量特征存储实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494041&x-signature=7VaJI6OFKgrI8in8iyD28hhBpmY%3D)特征存储的整体流程1. 业务在线进行特征模块抽取;2. 抽取后的特征以行的格式存储在 HDFS,考虑到成本,此时不存储原始特征... 大量的算法工程师,每天都在进行大量的特征相关的试验。在当前的在线抽取模式下,如果有算法工程师想要调研一个新的特征,那么他首先需要定义特征的计算方式,等待在线模块的统一上线,然后需要等在线抽取的特征积累到一...
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A/B 测试实战解析:这款APP用火山引擎 DataTester 完成用户体验优化
商品推荐算法等系列技术,帮助消费者实现对线上跨平台的商品价格一目了然,更好更快更实惠地做出消费决策。” “理性消费,不花冤枉钱”,是刘清清对慢慢买APP用户消费理念的总结概括。但如何帮助用户实现这个目标,做好商品侧数据分析及展现只是第一步,更重要的是,慢慢买还要对App功能进行进一步优化,使其能精准匹配用户的需求和喜好。  ### 【场景2】多表快速结合,轻松解决多数据关联计算在数据处理过程中,有多个数据源需要进行组合使用,常规通过Excel需...
火山引擎云搜索服务升级云原生新架构,提供数十亿级分布式向量数据库能力
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666856&x-signature=UiPOx0gnPbp3AHATedl8u3TVUCA%3D)k-NN,大模型时代下的原生向量搜索和数据库 随着推荐、音视频等新兴领域应用的涌现和对大模型... 常用的向量库使用 ANN 算法在极短时间内完成海量向量的检索。k-NN 可以作为向量数据库来使用,通过引入先进的向量算法库来构建向量索引,还会将构建好的向量索引持久化到磁盘,索引更加稳定。结合 ESCloud 产品的倒...
A/B实验在字节跳动推荐系统中的应用与实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494023&x-signature=IzY3TXlNM7IujRBPQuen9yaLwTg%3D)1. ## 在线服务在线服务是为用户提供内容的个性化推荐服务。其对效率要求比较高,需要在百毫秒级完成从海量备选集中筛选用... 推荐系统中经常会有推荐算法、策略、特征、功能、UI的迭代,特别是推荐算法。但由于现在广泛应用深度学习模型,本身具有很强的黑盒属性。所以在进行调整后,用户体验如何,是否向着预期的方向发展,都无法通过经验来判断...
GMP v3.9.0
类型 功能描述 上线范围 功能截图 新增 新增「算法资源位」模块 支持在后台配置推荐位,支持banner轮播和产品推荐列表两种形式 支持客户端、H5、小程序多个终端 支持个性化推荐(猜你喜欢)、热门推荐(大家都在买)、相关推荐(买了还买)场景 预置两种模型:ctr模型(促进点击转化)、停留时长模型(让用户在端内呆的更长) 支持业务人员对推荐内容进行置顶、封禁操作 私有化部署 新增 新增「个性化时机」能力 上线时机模型,为每个...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...
字节跳动云原生成本治理落地实践
结合算法,给出更加合理的 request 推荐值。同时,其支持一定的资源冗余度,以应对流量突发高峰。目前用户一般基于经验去设置这个 CPU/MEM request,这个人工经验很可能就会导致配置值过大或者过小。过大的话资源... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580429&x-signature=k4%2BBB%2FyE1%2FQBSwljO1f9bpTOdPE%3D)**第一步是明确成本治理目标**。由于 FinOps 聚合了不同的角色,不同角色所看重的方向都不太一样。这是明确治理目标是...
从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494042&x-signature=SoOADLnh2dUkHLbvtnFsWBprRlM%3D)作者 | 字节跳动基础架构字节服务体系大致分为微服务、推广搜服务、视频处理、机器学习和大数据服务。在线微服务... 并通过一系列机器学习算法推导出机器上离线侧可使用的资源类型,然后将它出让给 NodeManager,由 NodeManager 动态上报到中心的 RM 来进行资源的统一展示。此时,一个 Spark 的 AM 就可以基于它的动态混部队列提...
实践 | 年搜索量超7亿次背后的DataFinder和DataTester运用经验分享
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666843&x-signature=%2BPZRW74Vg5g%2BCZI6Lm9sVd52P6c%3D)从京东到拼多多,再到淘宝,这是小吴13分钟内打开的第三个购物APP,“其实我只是想买一个桌面风扇,但又担心买贵了。”... “ **慢慢买,其实是通过数据分析挖掘、购物搜索、商品推荐算法等系列技术,帮助消费者实现对线上跨平台的商品价格一目了然,更好更快更实惠地做出消费决策。** ”