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模型训练只是DeepLearning的一小部分,如《Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems》机器学习...
随着大数据时代的到来,伴随着是“海纳百川、有容乃大”种类繁多的海量数据爆炸式增长;有“天下武功,为快不破”惊人的数据处理速度;可挖掘“运筹帷幄胜...
随着大数据时代的带来,数据的应用也日趋繁茂,越来越多的应用和服务都基于数据而建立,数据的重要性不言而喻。而且,数据质量是数据分析和数据挖掘结论有效性和准确性的基...
在项目开发中,点赞事件频率较高,我们不可能直接将对点赞功能的操作放到MySQL里面,所以我们引入Redis中间件。
在互联网数据化运营实践中,有一类数据分析应用是互联网行业所独有的——路径分析。路径分析应用是对特定页面的上下游进行可视化展示并分析用户在使用产品时的路径分布情况...
ElasticSearch 是由 Lucene 包装上分布式复制一致性算法等附加功能,构成的开源搜索引擎系统。
使用elasticsearch(以下简称ES)也有挺长时间了,一直想找机会深入源码研究下。我看源码有个习惯,就是一定要运行起来。不是只把源码下载下来看看就行的。
我们在网上搜东西时,搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面,相关性低的内容显示在后面。那么,搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢?这里介绍2种重要的权重度...
比如:同样输入“锤子”,工匠期望的是钉子对应的“锤子”,老罗的粉丝期望的是“锤子科技”、“锤子便签”、“锤子手机”等。
说到推荐系统,最经典的就是协同过滤,上图是一个协同过滤的例子。协同过滤主要分为俩种:user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的...
推荐系统主要解决的是信息过载问题,目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品,从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上,不仅面临...
最近在做算法工程端的时候,发现用户的相关特征比较大,如用户离线特征、实时曝光、实时点击等,如果按照常规方式存入Redis,则是每个用户所消耗的内存大小会是在50...
导语:推荐系统中个性化推荐最为复杂,个性化推荐涉计到很多基础技术:用户画像,用户曝光记录,推荐算法策略等等,其中用户画像和用户曝光记录的设计好坏直接影响推荐系统...
如果你是刚刚接触搜索引擎,你可能会感到奇怪,构建搜索引擎中存储块的一个很重要的原因是搜索引擎能够有效地压缩和快速解码有序的数字集合。 为什么这个很有用?你可能知...
0x00 前言 位图索引被广泛用于数据库和搜索引擎中,通过利用位级并行,它们可以显著加快查询速度。但是,位图索引会占用大量的内存,因此我们会更喜欢压缩位图索引。...
Packet capture is a computer networking term for intercepting a data packet that...
protobuf(Protocol Buffers )是Google的开源项目,是Google的中立于语言、平台,可扩展的用于序列化结构化数据的解决方案。官网见...
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TA 很懒,什么都没有留下╮(╯_╰)╭