不过有的小伙伴可能会想,你不是做搜索,做推荐的吗,为啥去凑人家的 nlp 的热闹~哈哈哈,来了大佬不去凑热闹,拿什么发朋友圈(狗头) 晒一晒邱老师的签名书 其实最近也有一些小伙伴在后台,或者加我微信咨询一些关于搜索和推荐相关的问题...今天借着 nlp 这个开题,简单的扯一下 nlp,搜索,推荐这三个方向,给同学们提供一点参考。 话说,上来就问我(搜索,推荐)这行业还有前途吗?好不好转?自己的情况适不适合?应不应该转?...推荐的模型折腾了这么多年,其实核心灵魂还是 FM 那一套。...而这一部分就是典型的推荐系统的领域。...我目前的工作重点也集中在搜索的召回与推荐上,后面文章的分享也会重点在搜索和推荐在召回与排序方向上的收获。
前言工欲善其事必先利其器,今天给大家推荐一款浏览器双核浏览器,他能带来谷歌一般的体验(哈哈,个人认为),而且还是双核(Chromium86内核 / 兼容IE内核)。...我们都知道谷歌的部分IP被封杀,使得内地无法正常的访问Google,我们访问是需要fq代理才能访问的,也可以搞一些登录同步助手(不过都是不稳定的,懂得都懂),从而谷歌浏览器会有一些限制,使用的话代价较大,所以新手是不推荐的
9月4日,腾讯云正式发布多脸融合新产品,该产品在之前单脸融合的基础上,新增多脸融合和选脸融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。...选脸融合 支持多脸、选脸融合,最多支持指定融合3张人脸,可应用在全家福、与明星合照等多人场景,增加活动的互动趣味性。...支持鉴黄鉴政:如果客户有鉴黄鉴政的需求,需要检测并过滤用户上传的色情、恐暴、政治敏感人物等,可推荐使用腾讯云的图像内容审核接口 ,通过设置相应的阈值来限制敏感人物、低俗照片的使用,提高活动的合规性和安全性...2.png 2-应用于文娱、美妆、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能,间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包,享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品,扫码即可体验。
选路规则13- 比较对等体的IP Address,优选从具有较小IP Address的对等体学来的路由 在AR1上将环回口10.10.10.10地址宣告到BGP进程下,使AS 300内的AR7能学习到该路由...将AR5和AR6的Router-ID都设置为6.6.6.6 在AR7上查看BGP路由表 关于10.10.10.10这条BGP路由没有优选10.1.6.6为下一跳的原因是邻居地址 选路规则12...Router ID为6.6.6.6 在AR7上查看关于10.10.10.10的BGP路由状态 关于10.10.10.10这条BGP路由没有优选10.1.6.6作为下一跳的原因是Router ID 选路规则...IGP cost,通过比较关于10.10.10.10这条BGP路由下一跳地址所在IGP的开销,AR7去往10.1.5.5的开销为10,去往10.1.6.6的开销为5,所以优选下一跳为10.1.6.6 选路规则...10.10.10.10路由的下一跳为AR5,去往20.20.20.20路由的下一跳为AR6 选路原则是根据MED值 选路规则6- 比较Origin属性,依次优选Origin类型为IGP、EGP、Incomplete
FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错...
58同城 架构师 编辑整理:陈佳琪、李元 内容来源:DataFunTalk 导读:58同城作为分类信息网站,服务覆盖多个领域,如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等,不同的业务有不同的特点,这使得多业务融合推荐成为一大挑战...推荐感知:虽然用户的目标单一,但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。 58app首页推荐业务 ( 多品类推荐 ) 主要面临的挑战在于: 如何满足用户对于不同品类的兴趣?...( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配?( 流量分配 ) 是推荐单一品类效果好,还是推荐不同品类的混排?( 混排策略 ) 如何平衡CTR和多样性?...兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战:强兴趣下的多业务融合。 常见的推荐系统,如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系,然后通过适当的算法进行匹配。...目前负责 APP 首页业务信息流推荐,致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级,支持流量分发,优化连接效率,提升用户体验。 今天的分享就到这里,谢谢大家。
(读论文)推荐系统之ctr预估-LR与GBDT+LR模型解析 特征交叉而提出的FM和FFM虽然能够较好地解决数据稀疏性的问题,但他们仍停留在二阶交叉的情况。...1.3 树模型对稀疏离散特征,处理较差 参考: 腾讯大数据:CTR预估中GBDT与LR融合方案 推荐系统遇上深度学习(十)–GBDT+LR融合方案实战 GBDT只是对历史的一个记忆罢了,没有推广性,...2 LightGBM + LR融合案例 一段核心代码,整体流程为: 源数据 -> 标准化 -> 训练LGM模型 -> 预测训练集+验证集的每个样本落在每棵树的哪个节点上 -> LGB的节点特征合并成为新的训练集
软件开发工具链的价值,越来越多企业看到了它。近年来,国内也迎来了软件开发工具的自主化浪潮,今天就来跟大家盘点一下2023年十大移动开发IDE工具。
在学习过程中感谢@贝尔塔的模型融合方法,以及这篇文章(作者是章凌豪)。对于两位提供的信息,感激不尽。同时还有Kaggle上一些关于ensemble的文章和代码,比如这篇。
超易用的免费在线AI视频换脸你有没有梦想过成为电影明星?或者想制作一些搞笑的恶作剧视频来娱乐朋友?通过免费的在线AI换脸视频工具,这些愿望都可以实现!...特别说明,swapfaces.ai支持多人换脸。...优点:易于使用面部融合效果自然界面简洁缺点:视频换脸只能更换一个人的脸,无法更换多人的脸偶尔会出现故障带有水印无法在搭建网站时使用相关工具适用人群:教育人员私人定制社交媒体创作者安全性:所有用户数据在静态和传输过程中均已加密只有授权人员可以访问用户数据定期进行安全审计...Myimg.ai —— 高级AI换脸工具Myimg.ai的特点是: 它可以实现精确的微调和个性化定制,具有个性化定制、精确面部定位、可调节的融合强度、面部表情操控和背景去除等多项功能。...FaceSwapper —— 充满个性的AI换脸工具FaceSwapper.ai 是一款功能全面的免费在线AI换脸视频软件,深受广大用户喜爱。
NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 上次我们看了『推荐系统 + GNN』 万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络 今天来看看『推荐系统...,避免推荐结果局限于单一类型 「可解释性(explainability)」:连接用户的历史记录和推荐结果,从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度,增强用户对推荐系统的信任。...这样可以让KG和RC在某种程度上融合的更加深入。...:https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0066-zhangA.pdf 也可以直接在公众号后台回复『0019』直接获取 发自16年KDD,将KG与CF融合做联合训练...然后从知识库中提取的特征融合到collabrative filtering 中去,即与左边的用户反馈结合起来一起做CF进行训练就可以了,训练损失函数会用pair-wise的偏序优化。
但是其中一类方法非常特殊,我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是,将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用,本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法: 1)线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同的权重,将多个推荐算法的结果进行加权,即可得到结果:...2) 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法,其思路是在推荐结果中,穿插不同推荐模型的结果,以确保结果的多样性。...通过特征融合的方法能确保模型不挑食,扩大适用面。 5)预测融合法 推荐算法也可以被视为一种“预测算法”,即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节,在实战中,灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处,满足多样的用户需求,大大提升推荐结果的质量,达观数据在此方面将不懈努力,探索出更多更好的应用。
笔者简单创建了个活动,发现有好几个注意的地方: 算法版本,指这个活动用的算法版本,我们先选择官方推荐Re-Invent 提供两种算法 在创建活动时选择,测试阶段支持在控制台的活动列表进行切换,但请您注意...然后先压制住内心的激动,前面都是在控制台利用交互点点鼠标完成了融合操作,现在我们先来看看,API的人脸融合接口要怎么用咧~ 当前人脸融合提供两个接口,分别支持单脸融合与选脸融合,两个接口的出参入参不尽相同...,我们一个一个来看: 人脸融合相关接口 接口名称 接口功能 FaceFusion 人脸融合 FuseFace 选脸融合 FaceFusion 俗称单脸融合: image.png 总结一下入参: 腾讯云接口公共参数...FuseFace 俗称选脸融合、又名多脸融合: image.png 入参与单脸融合多有相似,下面总结一下两者不同的地方: MergeInfos.N:输入信息数组 image.png 用上面多脸融合的例子来说...~ 按官方推荐,我们可以使用腾讯云人脸检测接口协助获取人脸框信息 因此,我们实际使用选脸融合之前,要先用人脸检测接口,获取目标人脸框信息,再将此作为入参,填入输入数组内,继而完成人脸融合请求 人脸检测接口入参较为简单
9月,知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能,文字识别推出新解决方案。...全新功能 人脸融合·选脸融合 功能介绍: 人脸融合新增多脸、选脸融合功能,最多可选3张人脸进行融合。相比之前的单脸融合变脸,新产品趣味性更强、操作更方便、应用场景也更丰富。...应用场景: 适用于全家福、明星合影等多人脸的场景,支持自定义选脸融合。...应用场景: 适用于搜索、推荐、关键信息抽取和金融单据结构化等场景。
用户对产品评价数据的稀疏性是影响推荐系统质量的主要因素之一。针对稀疏性问题,提出了几种建议技术,并考虑了辅助信息,提高了评级预测精度。...本文提出了一种新的上下文感知推荐模型——卷积矩阵因式分解(convmf),将卷积神经网络(cnn)与概率矩阵因式分解(pmf)相结合。...我们对三个现实数据集的广泛评估表明,即使在评级数据非常稀疏的情况下,convmf仍显著优于最先进的推荐模型。我们还证明convmf成功地捕获了文档中单词的细微上下文差异。...完整复现源码获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 推荐系统 即可获取。 ?
但是其中一类方法非常特殊,我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是,将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用,本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法: 1)线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同的权重,将多个推荐算法的结果进行加权,即可得到结果:...2) 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法,其思路是在推荐结果中,穿插不同推荐模型的结果,以确保结果的多样性。 这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户 ?...通过特征融合的方法能确保模型不挑食,扩大适用面。 5)预测融合法 推荐算法也可以被视为一种“预测算法”,即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节,在实战中,灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处,满足多样的用户需求,大大提升推荐结果的质量,达观数据在此方面将不懈努力,探索出更多更好的应用。
对于搜索和广告来说,排序的目标都是相对比较明确的,但推荐不同,推荐的目标就没那么明确了。可能会有同学说,推荐目标不是用户喜欢么,当然是按照用户兴趣排序啦。...所以在推荐领域,工程师们的目标其实是比较迷茫的。但建模的过程当中又必须要有一个明确的目标,所以业内还是用点击率和转化率来作为推荐的目标。大家可以思考一个问题,点击率高转化率高就意味着推荐效果好吗?...所以如果我们同时预测了多个目标,也没办法在排序的时候按照多个目标排序,除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题,多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...融合方案 融合方案本身非常简单,大家都和拍脑袋差不太多,并没有高下之分,只有效果好不好的差别。...细想会发现一个问题,我们排序的时候用的是pctr * pcvr,这是两个目标融合的结果。
以 4.8 分(满分 5 分)的综合评分再次获评亚太区客户之选 1。...全球范围内 11 家厂商的综合评分与评价数量详情 SmartX 超融合曾获评 2020-2021 年度亚太区客户之选。...在本年度报告中,SmartX 在数量和评分上继续保持领先, 累计获得 80 条客户评价,综合评分达到 4.8 分,高达 97% 的客户愿意推荐 SmartX 超融合产品。...推荐阅读: IDC:SmartX 产品能力持续提升,获金融客户青睐 击败国内外大厂!...Gartner 会对每一条客户评价进行审核,保证评价的真实性与客观性,其中客户之选主要根据根据厂商的综合评分、评价数量、客户推荐意愿、客户所覆盖的行业、部署区域以及公司规模等因素进行综合评判后选出。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。...,即检测到的关键点然后计算两个人脸形状之间的变形,再添加图像融合等后处理技术,目前在天天P图等应用中的换脸算法如此。...文章引用量:60+ 推荐指数:✦✦✦✦✧ ? [4] Korshunova I, Shi W, Dambre J, et al....推荐指数:✦✦✦✦✦ ? [5] Jin X, Qi Y, Wu S....使用时将A的特征输入解码器B从而实现换脸,感兴趣的可以参考开源代码[7]进行尝试。 推荐指数:✦✦✦✦✦ ? [6] Korshunov P, Marcel S.
2016年出版的书,豆瓣评分高达8.6,基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7 ,作者推荐的编辑器 Geany 我没用过,不好做评论,不过个人推荐使用 Pycharm 或者 Sublime...推荐理由 书的标题中肯,不偏不倚,正如书的内容一样,从入门到实践,不像那种标题党动不动就是《XXX从入门到精通》 全书都在灌输一个理念:编写可读、清晰的代码。
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