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选择排序算法视频

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基于 LoserTree 的 Paimon 多路归并优化

**摘要:** 在多路归并的排序中,比较次数对整体排序的耗时影响很大。本文主要介绍在 Paimon SortMergeReader 的多路归并实现中,利用 LoserTree 替换堆排序算法,减少多路归并比较次数的设计思路以及取得的性能收益。... 我们选择了 LoserTree 作为排序的基本数据结构。# 三、LoserTree 优化方案在常规的 LoserTree 实现中,只需要初始化 LoserTree 之后,不断从树顶取出全局 Winner 后,再自底向上对树进行调整即可。在 Paimon 中,S...

基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战

遍历数据库并挑选出分数最高的文档排好序后再返回展示给用户。由于 BM25 算法模型考虑的因素主要是文本的词频、逆文档频率等。因此搜索结果的排序仅仅取决于它所检索的文本的相关性,这在大部分场景下都是够用的,但... 集群版本选择 7.10。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fcec94f644624f30a5bc4b08ada9ab90~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=17150124...

基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战

> 排序学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在**电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建模;可以帮助**搜索引擎**对用户的搜索关键词进行分析建模;可以为广告主提供最精准和最有效的**广告投放**方案;在**金融风控**领域,排序学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。#### 本文相关产品-火山引擎云搜...

基于 LoserTree 的 Paimon 多路归并优化

**摘要:** 在多路归并的排序中,比较次数对整体排序的耗时影响很大。本文主要介绍在 Paimon SortMergeReader 的多路归并实现中,利用 LoserTree 替换堆排序算法,减少多路归并比较次数的设计思路以及取得的性能收益。... 我们选择了 LoserTree 作为排序的基本数据结构。**03****LoserTree 优化方案**在常规的 LoserTree 实现中,只需要初始化 LoserTree 之后,不断从树顶取出全局 Winner 后,再自底向...

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选择排序算法视频-优选内容

推荐算法实验|智能算法排序提升客单价
融易推是一家广告投放营销公司。依托自建的泛舟广告平台,融易推一方面帮助流量供给侧提升变现效率,另一方面帮助流量需求侧优化流量采买的性价比。 智能算法排序助力客单价提升4.5% 实验背景融易推在具体业务中,遇到两个挑战: 以往融易推依据人工经验对广告进行排序,这种方式不仅效率低下,且响应不及时,客单价已触及天花板,想要突破增长瓶颈,亟需精细化运营; 公司经常需要A/B测试进行投放实验,但自建的简易A/B测试平台无法支持并...
基于 LoserTree 的 Paimon 多路归并优化
**摘要:** 在多路归并的排序中,比较次数对整体排序的耗时影响很大。本文主要介绍在 Paimon SortMergeReader 的多路归并实现中,利用 LoserTree 替换堆排序算法,减少多路归并比较次数的设计思路以及取得的性能收益。... 我们选择了 LoserTree 作为排序的基本数据结构。# 三、LoserTree 优化方案在常规的 LoserTree 实现中,只需要初始化 LoserTree 之后,不断从树顶取出全局 Winner 后,再自底向上对树进行调整即可。在 Paimon 中,S...
基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战
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基于 ES 的排序学习实践
背景介绍火山引擎云搜索服务的搜索过程一般包含召回+排序两个阶段。通过用户输入的文本作为关键词,使用 BM25 打分算法,遍历数据库挑选出分数最高的文档并进行排序后返回查询结果。由于 BM25 算法模型考虑的主要是... Python pip install -U elasticsearch7==7.10.1 ES数据库相关pip install -U pandas 分析splash的csv 步骤二:准备数据集本文选择使用开源 Metarank 排序工具文档中推荐的 RankLens 数据集,您可以下载 dataset/me...

选择排序算法视频-相关内容

端智能助力西瓜视频业务实践

# 前言端智能,顾名思义就是在端上跑AI模型。端智能作为目前火热的一个新方向,在业界已经开始崭露头角。阿里、谷歌、快手等大企业都在积极布局端智能,用端上AI来优化各种业务场景并取得了非常突出的效果。字节Client AI团队深耕端智能领域,并在今年早些时候与西瓜视频合作落地了端智能视频预加载方案,取得了不错的结果。本篇我们通过这个案例,带大家一起来揭开端智能的面纱,看看端上AI在实际中是如何应用提高业务效果的。**...

Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践

不同的指标选择会导致完全不同的结论。字节跳动基础架构语言团队秉承着指标选择的规范——保证指标的可扩展性和可迭代性,弱指标强于没指标。该指标可能并不足以完全解释数据,但是能揭示部分问题也比没有指标强。当衡量 CPU 时,业界有很多成熟的算法,比如将 workload 的使用关系和资源挂钩,这需要该领域的专家协助执行,我们目前采用的方式是单核 QPS。当然,不同类型服务的请求特征是不一样的,比如打包发送视频业务和账户...

【通俗讲解】向量数据库的崛起|社区征文

程序会自动从存储的对话记录中选择最近的几次对话(在4096 tokens的限制内),并通过 prompt 组合成最终的问题,发送给 ChatGPT。因此,如果对话记忆超过4096 tokens,模型就会遗忘之前的对话。不同版本的模型具有不同... 加上精确匹配和排序算法(BM25、TF-IDF)等实现的。其本质还是基于文本的精确匹配,这种索引和搜索算法对于关键字的搜索功能非常合适,但对于语义搜索功能就非常弱。例如,如果你搜索 “**猫**”,那么你只能得到带有 ...

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社区征文|ChatGPT教我如何面试

算法测试相关、测试工具开发相关发散题:项目经历、团队管理、未来展望编程题:词频统计、多线程交替打印奇偶数、排序算法、IP合法性校验、下面正式进入阿里巴巴高级测试开发工程师面试环节。(**由于对话太多截... 我熟悉常用的测试方法和工具,并且具有较强的学习能力和团队合作精神。我相信,我的专业知识和工作经验,将为公司的软件测试工作做出重要贡献。> 点评:回答比较模版化,缺乏个性###### Q:了解Java多线程吗?是的,...

观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展

所以在选择使用非常规的视觉编码时,应该慎之又慎。02 - 布局方法从词云发展来看,早期词云多使用行列式布局的方式,即标签云,此时的单词排序多使用字母表顺序。而经典的 Wordle 算法诞生并流行至今,其排序方法多与词频或其他单词重要性有关。与此同时,力导向布局也是词云中常见的布局方式。1. **行列布局,** 即将单词在画布上从左到右/从上到下进行对齐排列,是早期常见的布局方式。有用户实验证明,这种布局方式能够有...

视频混剪

功能简介 对目标混剪素材进行分组,并对每组素材进行排列/组合+内容算法的智能拼接。根据多素材进行视频混剪,裂变出更多视频。适用于矩阵号投放场景,大幅降低营销成本,迅速起号转化。 使用指南 模块 具体操作和概述 示例演示 开始使用 点击左侧工具栏「智能工具」 -「视频混剪」,新建视频工程,进入操作页面。 混剪素材分组 根据构思好的脚本,设置对应的镜头组并添加已拍摄好的素材。可选择本地上传/素材库上传两种模式。目前...

RDS for PostgreSQL 排序规则解析

# 前言在 PostgreSQL 中可以设置字符串排序,字符归类方法,数值格式,日期格式,时间格式,货币格式。比较常见的是字符串排序以及字符分类| LC_COLLATE | String sort order || ----------- | ------------------ || LC_CTYPE | 字符分类 || LC_MESSAGES | 消息的语言 || LC_MONETARY | 货币使用的格式 || LC_NUMERIC | 数字使用的格式 || LC_TIME | 时间日期使用的格式 |# 查看...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储[效率](https://baike.baidu.com/item/效率/868847)。数据结构往往同高效的检索[算法](https://baike.baidu.com/item/算法/209025)和[索引](https://baike.baidu.com... 数据元素之前的关系在计算机中有两种不同的表示方法:**顺序映像和非顺序映像**,并且由此得到两种不同的存储结构:**顺序存储结构**和**链式存储结构**,比如顺序存储结构,我们要表示复数`z1 =3.0 - 2.3i `,可以直接借...

火山引擎 X 融易推丨智能推荐算法如何优化广告投放效果?

融易推遇到两个挑战: 以往融易推依据人工经验对广告进行排序,这种方式不仅效率低下,且响应不及时,客单价已触及天花板,想要突破增长瓶颈,亟需精细化运营; 公司经常需要A/B测试进行投放实验,但自建的简易A/B测试平台无法支持并行实验,如果有多个待做实验,只能排队等待,时间成本极高。 为了解决以上问题,融易推采用了火山引擎的智能推荐模型和A/B测试平台,客单价实现了4.5%的提升。 智能算法排序助力融易推客单价提升4.5% 为了解决...

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