第三题好像设计区分作弊用户模型，描述算法。 第二部分 第三部分 第四部分都是数据题了，推理，逻辑，图形这些。...我说了，头条数据分析偏业务，所以和产经思路很像 一面： 感觉楼主比较幸运，遇到的面试官都挺好的，一面的面试官真的很nice。...最后一个问题是让写个SQL，和DAU有关，楼主对自己sql能力还是很有自信的，但是这道sql我没写出来，我噼里啪啦写了一堆，面试官说不对，然后告诉我正确的逻辑是什么，该怎么写，还安慰我说没事，说我的sql...最后问了我个业务问题，问我用抖音不，我说用过，然后问我说，抖音的用户来源有很多，怎么去分析抖音用户来源渠道。我思考了一下，然后balabala聊了一下。 三面： 过了大概二十多分钟吧，收到三面通知。...第一个问题问我平时都用什么app，我说网易云，微博，抖音（楼主回答这个问题很小心，因为不敢回答自己不熟的app，楼主之前都做过这些app的功课，所以答了这几个），然后面试官让我分析一下抖音和微博的区别，
我们队伍“石碑村”，队员有华仔、致Great，最终决赛取得第五名成绩，下面主要给大家分享下我们队伍的建模思路和方案，希望能够对大家有所帮助。...例如下面图片的抖音号为：6xdRyPM5TS 1.2 赛题指标 准确率(acc):输出的抖音号与真实抖音号标签完全一致，则表示该样本正确，否则为不正确。...(注：由于低分辨率抖音号识别的人工矫正成本很高，所以本比赛优先使用准确率作为评估标准，而不是使用编辑距离) 1.3 解决方案与思路 我们初赛思路如下： 蒙版匹配：用opencv中传统的蒙版匹配方法，蒙版设置为...初赛总结是我们采用常规的思路先定位后识别，由于时间太紧，其他方法没时间尝试 开销太大，应该有不用定位的方法。...2 决赛方案 2.1 赛题描述 创作者为视频创作标题或添加文字时，基于种种目的，这些文本信息往往存在不规范的情况。因此，需要一个较为通用的模型对不规范的文本进行文本信息还原。
且从快手、抖音的发展路径上看，快手和拼多多比较类似，老铁们主要来自下沉市场人群，走的是“农村包围城市”的路线，而抖音则是从高精尖的“小资”扩展、 下沉市场人群来自于三线及以下城市，主要有三个特点：...1.平均学历低 我国农村由于经济和文化制约，目前农村人口中本科及以上学历占农村总人口比例不到10%，快手用户中本科及以上的用户比抖音低整整10% 2.可支配时间比一线城市长 下沉市场用户上班路途短，睡眠时间越来越晚...对于网红达人也没有特殊的流量扶持，头部视频流量不超过总流量30%，而抖音则对于优质意见领袖或优质内容进行流量扶持或自动加权 2.加快内容更新频率，快手创作内容的一般召回期限是24-48小时，(内容期限是指用户将内容上传到平台内容池中的停留时间...三、产品定位导向下的设计思路 快手更倾向对内容创作者给予更多的鼓励，抖音更侧重内容消费者，这就决定了两家公司一个偏社区导向，一个偏媒体导向。回归到最初的问题，“为什么抖音全屏，快手分列”。...我们总觉得快手内容比抖音low，起源也是在于用户抖音宽容度低，倒逼抖音不断提供匹配度很高的精品内容，精品内容的数量有限这也是为什么抖音的内容召回期比较长。
首先我们尝试输入一句法语，发现 Translate 可以精准地将输入的短句转换为英语和中文简体。 ?...接下来我们尝试输入了四句偏口语化的中文，这可难坏了 Translate，只能硬着头皮翻，Chinglish 味道十足。 ?...翻译不准确，主要受制于以下三个原因： 1、对网络依赖强，离线状态下翻译准确度明显下降； 2、拾音能力差，一般情况下如果讲话人距离手机麦克风超过 1 米，就会导致翻译 APP 拾音糟糕，语音识别准确度下降...； 3、中文智能分词难度大，词汇表量大，词性复杂，这也是当下匹配算法急需解决的问题。...因为分词错误闹出笑话 虽然在口语化句子的翻译上马马虎虎，但是 Translate 在整体上的表现小编愿意打 75 分，单是可以在 11 种语言之间随意切换，就已经吊打一部分只支持中英互译的 APP 了。
二、名词解释（每题 3 分，共 15 分） 端点检测： 就从包含语音的一段信号中， 准确的确定语音的起始点和终止点， 区分语音信号和非语音信号。...语音增强：语音质量的改善和提高，目的去掉语音信号中的噪声和干扰，改善它的质量 三、简答题（每题 6 分，共 30 分） 1、简述如何利用听觉掩蔽效应。...功率谱的概念是针对功率有限信号的 (能量有限信号可用能量谱分析 )，所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。...简化逆滤波法 （SIFT）先对语音信号进行 LPC分析和逆滤波， 获得语音信号的预测残差，然后将残差信号通过自相关滤波器滤波，再作峰值检测，进而获得基音周期。...小波变换法： 信号小波变换的极值点对应于信号的锐变点或不连续点。 语音的产生过程实际上是气流通过声门再经声道响应后变成声音。
在排除了这一现象确实存在的情况下，常见的方法有两种。第一个是合并分类，有可能是目前的分类过细而各分类数据量大小有限，从而显著性无法提升。第二个是尝试换一个更有区分度的指标。...DR 估计器将倾向评分加权与结果回归相结合，可以保证即使部分评分或回归不正确（不能同时不正确），估计器仍具有鲁棒性。...为了解决这一问题，研究者们又提出了「差分混杂因子平衡」（DCB）算法来从高维数据中选择并区分混杂因子，然后通过对样本与混杂因子同时进行重加权来平衡分布。...参考：商业环境下因果推断的五个常见问题和思考 3.10 构造特殊对照组方法一：双重差分 - difference-in-difference -DID 可直接参考：因果推断笔记——双重差分理论、假设...有一个比较老且基础的方法是双重差分法，也就是差分两次。 另外的特点： 在一定程度上减轻了选择偏差和外因带来的影响； 不同于往常基于时序数据的分析，双重差分利用的是面板数据。
例如，抖音其实就是图中从“听觉刺激”和“视觉刺激”往上走到“感官刺激”的过程，内容上一叶障目，只会不断强化和扎在刺激这个元素上，走偏被警告是迟早的事，就如只有动物没有植物、水和阳光的生态一定会崩塌。...被整治的今日头条、抖音、快手的技术也未必就一定弱，只不过沉迷动态指标久了，很难再想得起这些不直接对应流量和广告收益的静态指标了，这就像一片田地里，生长要求最低的野草一旦缺乏管制就会疯涨，最终荒草萋萋作物凋敝生态败坏...1、降低生产门槛，而不是质量门槛 尽管抖音玩家仍然在鄙视快手玩家，但抖音的快手化已经不言而喻。...上瘾似的刷知乎、刷豆瓣、刷微博、刷美女直播，刷朋友圈，和刷今日头条没有什么高低贵贱之分，它们都在抢食有限的时间资源。...其次，今日头条、抖音、快手的艰难处境皆因低质量、多收益、差作者或好作者（打红叉的部分）。在动态指标和算法指挥棒下，大量为了收益的低质量内容出自差作者之手，而所谓好作者也在这样的大势中随波逐流。
假如只有一组有限的训练图像，RL 算法仍然会学习相同的策略，确定性地预测与图像匹配的标签。 但是，这种策略的泛化能力如何呢？...在未见过的测试图像上，如果智能体预测标签仍然正确，智能体将会获得最高的奖励；如果不正确，智能体会收到灾难性的低回报，因为它永远不会猜到正确的标签。...当给智能体一个小的上下文训练集时，许多动态模型与提供的训练上下文匹配，但与保留（held-out）的上下文有所不同。这些相互矛盾的假设体现了智能体在有限训练集中的认知不确定性。...认知 POMDP（epistemic POMDP）作用如下：由于智能体只能看到有限的训练集，因此有许多可能的环境与提供的训练上下文一致。...最终，这凸显了深度 RL 算法泛化的不兼容性：由于训练数据有限，基于 MDP 的 RL 目标与最终决定泛化性能的隐式 POMDP 目标不一致。
假设比对一首歌是否为「古风」需要花费2分钟，辨别5万首歌要花10万分钟，一周有1万分钟，不吃不喝不睡快10周才能完成分类，有没有更高效的办法？ 提高效率的事情，我们通常都可以交给机器来做。...当你看到上面两句话的时候，你可以快速的抓住每句话的「词眼」：「电影」、「画展」，我们用这两个词来区分这两句话，因为「电影」和「画展」是唯一的用词差别。...嘻哈」和「民谣」标签下的高播放量歌单，人工抽验未混合偏古风曲目）。...有了小机器的帮忙，扩大判断范围后，我们没用一年，只用了30分钟，就跑遍了18万首歌曲、为每一首歌曲生成一个相似概率——我们不妨称之为「古风度」。...单人作战之外，还有 音阙诗听（音乐社团）和 洛天依（虚拟人物）这样的非「单」或非「人」型选手。 ?
Rothe方法和有限差分方法分别用于模型的时间和空间离散化，并对算法的稳定性和收敛性进行了分析。数值实验表明，与传统的超分辨率方法相比有显著改进。...基于变分问题的四阶PDE框架 在图像重建领域，二阶PDEs以其在保持边缘方面的有效性而闻名，然而它们在去噪方面的能力有限，常常导致结果图像中出现楼梯效应。...假设测试函数 ，我们有： 然后， 其中 表示边界 的外法向量，，，和 ， 和 分别表示 对 的一阶和二阶偏导数，而 和 分别表示 对 的一阶和二阶偏导数。...数值离散化 所提出的图像重建模型（14）的数值实现基于Rudin等人为TV模型开发的有限差分方法。时间使用Rothe方法离散，空间使用有限差分方法离散。...在差分方程（16）中，误差的主要项是，它表现出一阶收敛率。然而，由于在计算过程中下采样算子、移位旋转算子和模糊算子可能引入额外的误差，实验观察表明（16）的空间收敛率约为0.8。 Part3实验
另外由于训练集存在的冗余现象，在最坏的情况下，训练样本所有的m的样本都是彼此的相同拷贝，基于采样的梯度估计可以使用单个样本计算出正确的梯度，而比原来的做法少花了 m 倍时间。...额外的遍历对参数的更新虽然是有偏的估计，但是它会因减小训练误差而得到足够的好处来抵消其带来的训练误差和测试误差间差距的增加。...我们可以看到，一个病态条件的二次目标函数看起来像一个长而窄的山谷或具有陡峭边的峡谷。动量正确地纵向穿过峡谷，而普通的梯度步骤则会浪费时间在峡谷的窄轴上来回移动。...在梯度下降算法中，步长等于梯度范数乘以学习率，而现在步长取决于梯度序列的大小和排列。当许多连续的梯度指向相同的方向时，步长最大。...具有损失最大偏导的参数相应地有一个快速下降的学习率，而具有小偏导的参数在学习率上有相对较小的下降。净效果是在参数空间中更为平缓的倾斜方向会取得更大的进步。
一个一维函数导数与其输入的数学表达式为： 当函数的变量是一个向量而不是单个数时，我们称导数为偏导数，而梯度就是其中每个维度的偏导数组成的向量。...5.4.1 用有限差分计算数值梯度 上面给出的公式允许我们数值地计算梯度。...在我们的蒙眼下山类比中，我们感觉脚下的山在某个方向下降，但是我们应该采取的步长是不确定的。如果我们小心翼翼，我们可以取得连续的但非常小的进步（这相当于有一个小的步长）。...5.4.2 使用微积分计算梯度 使用有限差分近似计算，数值梯度计算比较简单，但缺点是它是近似的（因为我们必须选择一个小的h值，而真正的梯度被定义为h的极限为零），并且它在计算上是非常昂贵的。...介绍了利用有限差分法来近似计算梯度的方法，该方法实现简单但是效率较低。 我们看到，参数更新需要设置一个棘手的超参数步长（或学习率）：如果太低，进度稳定，但缓慢。如果太高，进度可能会更快，但风险更大。
如有异议或者建议，也十分欢迎在 Issue 中讨论。 还需要注意的是，由于本文是文本形式，不好播放声音，所以用中文来描述一些单词的错误发音，在日常英语学习中应该使用音标而不能使用中文标注发音。...通过口音、连读和重音等规则正确解析得到词句短语之后，开始进入解析器流程。我们需要知道其中每个单词的多重含义，将其含义一个个的匹配放入上下文语境结合重音等得到最准确的含义。...通过 Google 翻译识别纠音 【正确的发音是正常、准确交流的前提，语料库里的素材必须保证正确，纠音是积累正确语料中非常关键的一步】 当我觉得准备差不多了的时候，进行了一次 PTE 模考，结果超出我的想象...语料库内容不正确。 语料库你需要记忆的是 单词 -> 诸多释义、例句、声音等等，但这种方法你记住的是 单词 -> 几个释义，一个故事，故事关联的其他单词。 缺乏当前单词听力和发音的输入、锻炼。...还有推荐经济学人，我有影子跟读过，偏英式，有的主播语速飞快，感觉挺难。 由于我选择美式发音，放弃。
然而，远程会议目前依然存在不少影响沟通的问题，比如缺乏会议室拾音和放音设备、软硬件设备不兼容、因远场拾音导致听不清等，这些问题都会消磨与会者的耐心，影响会议效果，让团队逐渐失去讨论的激情。...实验室自研的麦克风阵列技术是业界首次将麦克风声学特性和差分波束理论的优势进行结合的实践，将差分波束在低频段的白噪声增益明显提升，从而明显改善了语音低频拾音的鲁棒性，使得 F2 远场拾音中语音质量明显提升...其中差分麦克风阵列技术（DMA，differential microphone array）或者差分波束成形技术（differential beamforming），由于具有较多的物理特性优势，尤其适合语音信号处理...关于差分麦克风阵列，钉钉蜂鸣鸟实验室业界首次将麦克风声学特性和差分波束理论融合优化，提出了自研的差分指向性麦克风阵列（differential directional microphone array）...，明显改善了该技术领域上的痛点问题: 语音低频拾音的鲁棒性，将差分波束在低频段的白噪声增益明显提升 20db。
有时我们需要计算输入和输出都为向量和函数的所有偏导数。包含所有这样的偏导数的矩阵被称为Jacobian矩阵。具体来说，如果我们有一个函数 , 的Jacobian矩阵 定义为 。...而 意味着 会随着我们移向右边而增加，移向左边而减少，也就是 对足够小的 成立。换句话说，当我们移向右边，斜率开始指向右边的上坡；当我们移向左边，斜率开始指向左边的上坡。...如果Hessian的特征值中至少一个是正的且至少一个是负的，那么x是f某个横截面的局部极大点。最后多维二阶导数测试可能像单变量版本那样是不正确的。...当所有非零特征值是同号的且至少有一个特征值是0时，这个检测就是不确定的。当所有非零特征值是同号的且至少有一个特征值是0时，这个检测就是不正确的。...梯度下降不知道导数的这种变化必须足够小，以免冲过最小而向具有较强曲率的方向上升。这通常意味着步长太少，以至于在其他较小的曲率的方向上进展不明显。
昨天，抖音对外宣布了最新用户数据，全球月活跃用户数超过5亿。而微信的月活约为10亿，刚好是抖音的2倍。 ? 更早的6月12日，抖音对外宣布国内日活跃用户突破1.5亿，月活用户超过3亿。...倘若从抖音上传播的内容本身来看，偏娱乐性的内容对于用户来说是一个打发时间（kill time）的利器，但这种内容属性也决定了内容本身很容易被消耗，一般来说这类娱乐性内容的消费周期只有3个月，时间一过，用户的新鲜感也就过去了...在优质内容生产供给有限的情况下，头部内容快速被消费，这也一定程度上限制了抖音用户粘性的进一步增长，用户增速的急刹车也就随之而来了。 如何才能破局增长困境？ ?...抖音需要尽可能地扩展其内容的丰富度，以增高它潜在的用户天花板，如果为了不损害原有核心用户的体验，那么最有效的方式就是让内容的标签化和品类化特点更加明晰，让不同内容需求的用户能够看到不同的内容，真正的千人千面...而只要抖音想在产品功能上往弱社交关系上再走深一两步，这和微博之间的冲突不可避免。 风太大，抖音还会更好吗？ ?
据悉，早在2020年10月，字节就曾推出跨境精品特卖商城“福巷海购”，并以小程序的形式内嵌在抖音以及今日头条App内；2021年1月，抖音电商后台功能专区上线了“跨境商品”栏目；2021年年底，字节推出了跨境电商...虽然入局时机偏晚，但抖音也有着自己独特的优势，无论是流量优势，还是已培养出的用户心智，都是极具竞争力的。随着抖音逐步深入布局跨境电商领域，或将为跨境电商行业带来新的变化。...而抖音电商则是选择了通过和外部物流平台合作的方式，来完成电商订单的履约。在消费者对履约能力提出更高需求的当下，抖音在物流方面仍不能掉以轻心。...而抖音则因为刚刚开展该业务，引入的商品比较有限，仍有待拓展。不过，抖音正在持续上线新的产品品类，相较于上线之初，抖音进口超市的商品品类和产品数量已经有了明显增多。...除了要面对进口跨境电商领域的资深玩家之外，抖音在供应链、物流等诸多方面仍需不断精进，再加上由于是处于刚起步阶段，消费者或许会先观望一阵。
可是无论穿多少，在这样没有太阳的萧瑟的冬日，风一吹，雨一偏，依旧让小编浑身哆嗦。 ? 冷到翻白眼 如此下去，难道要一直躲在空调房里“昏昏欲睡”吗？不，顽强的小编不想认输！...别急，小编这还有一款刺激又有趣的VR运动游戏！ ? 看了图之后，是不是就明白这是款什么游戏了？看起来是不是和《墙来了》一模一样！...《Fit It》有以下几种模式，每种模式还有简单、中等、难三种难度等级： 经典模式：有限数量的不同裁减墙。 无限模式：与经典模式类似，但有无限的墙壁数量。...计算模式：通过解决数学方程式，在墙上选择正确答案的墙。 ? 很显然，如果想更好的体验《Fit It》，玩家最好能使用多个HTC Vive追踪器，绑在脚和腰上。...不知道是不是巧合，由于以上三款游戏都涉及全身运动，所以都需要HTC Vive追踪器的支持。但也如上文小编介绍的那样，即使没有追踪器，游戏依旧可以跑得起来，而且体验感也不会下降很多哦~ ?
因上几次读者反映，公式代码有乱码和不规整的问题，小编有改善哟，这篇文章开始亲们会看到效果的哟~ 前馈神经网络 Feedforward Neural Network 网络结构(一般分两种) Back Propagation...让我们的每次挪动不固定在0.2，而是离极值远的地方挪的快一点，而离极值近的地方挪的慢一些。挪到位了就不要挪动了。 梯度下降算法的更新公式 ? ? Xn+1 和 Xn 分别代表两个临近点的x值。...Xn+1是Xn更新后的下一次迭代值。 学习率:挪动步长的基数，步长。学习率设置大的话救挪动的多，设置的小的话就挪动的少。 f'(x)就是x点的导数，物理意义是切线的斜率。 梯度下降更新一元函数 ?...如何求这四个公式中的偏loss 偏wh 偏loss 偏bh 偏loss 偏wo 偏loss 偏bo ? 这四个值到底怎么求？ ? 我们把我们的损失函数loss的方程改变一下。在前面加上二分之一。...又由于Zo=WoYh+Bo 所以Zo偏Bo求导的值为1.所以得到 ? 看一下下图中如何求 ? 由于最后一层的Yo就是sigmoid(z) 就等于： ? 变成了求sigmoid(z)的导数。 ?
还有就是，如果左右声道都是采用全差分方式输出的话，那是不需要隔直电容，但是耳机就不能够用标准四线耳机插孔，这种全差分的方式，耳机一般都是用的专用输出插头（与调试接口共用）。...输入电容，电阻失配引起； 原理图错误：AB类差分输入应用； 例如板子是差分输出，但是配置了单端输出。 音源本身问题； 如果音频经过AU软件修改，文件尾部被附带了一段软件信息。...通用解决方法 一般来说， IC 上、掉电时的 POP 音是由于偏置电压的瞬间跳变引起的。所以要减小 POP 音就必须抑制 IC 的偏置电压bias的瞬变。...通过改变上下电时序，是在噪声出来之前关掉末端输出，通过软件修改PA mute和spk mute的时序，即为在codec驱动代码中定义的dapm的通路上调准顺序，在回调中增加delay时间，是内部产生的杂音不走到下一级输出...解决POP音小诀窍：从末端各个环节进行切分，然后细分codec内部数字和模拟模块的各个部件的上下电顺序，以及保持时间大小。
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