从衣食住行到吃喝玩乐，电商平台所提供的服务覆盖面越来越广，服务体验也在不断提升， 而今天的热搜也几乎全部围绕着“双11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做双11...攻略”…… 用数据说话 今年是阿里巴巴第十一届双十一，也是马云退休后的第一届双十一。...阿里巴巴大力还大力投资连接物流合作伙伴网络的中心平台——菜鸟智能物流，它能够处理“双十一”期间的数十亿包裹。 ?...菜鸟还部署了一个基于云的视频监控系统 Sky Eye Program，今年“双十一”期间已被阿里的物流伙伴采用。...人工智能技术在快递行业的应用,只是人工智能目前在行业应用上的一个缩影，目前人工智能技术被应用在各行各业，并且正向着精细化、专业化发展，此次工业革命的浪潮将由人工智能技术引领，掌握人工智能技术对未来企业意义非凡
02 先聊人工智能 说推荐系统之前先掰掰人工智能，这个词估计大家能能听得懂，毕竟是风口上的名词，想没听过也难。那么问题来了，你觉得推荐系统与人工智能有什么关系？...这典型就是对于人工智能定义认知的问题，个人认为人工智能就是一个偏业务的定义，多维度多学科交叉的概念，压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心的三要素就是：算法、计算能力以及数据。...所以，追究其本质，其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程，并且最终达到了机器自动化、智能化的效果，从广义的角度来说，或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了（真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手...比如，你好奇什么是人工智能，那么你就会用诸如谷歌、或者国产大百度去搜索，然后获取到相关网页，去点击查看，最终完成你了解人工智能这个信息获取的目的。...第二，用户的偏好一定是会时间偏移进行转变的，所以用户行为的有效性又会是一个问题。 第三，假设这个是新用户呢？完全没有轨迹信息，怎么破。
人工智能及相关图书书单，共6本： 《人工智能简史》 《走近2050：注意力、互联网与人工智能》【有电子版】 《科学的极致：漫谈人工智能》【有电子版】 《机器人科技：技术变革与未来图景》 《...本书既适合普通读者详细了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书；也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，并提供深入学习的资料。...机器学习好书推荐： https://mp.weixin.qq.com/s/9UMj3e3703EuKSsYo5JAxA 2....2014年第九届文津图书奖 百万级销量科普畅销书作家詹姆斯·格雷克七年磨一剑 雷 军（小米董事长，金山软件董事长） 吴 军（《浪潮之巅》、《数学之美》作者） 刘 钢（中国社会科学院哲学所研究员） 【推荐作序...中国工程院院士） 汤涛（中国香港浸会大学数学系主任，北京大学客座教授） 王桥（东南大学信息科学与工程学院教授） 姬十三（果壳网CEO，科学松鼠会创始人） 吴建平（清华大学教授） 张小龙（微信之父） 【联合推荐
TEG书知道本期特邀腾讯TEG AI Lab专家姚建华、腾讯TEG AI平台部工程平台中心负责人罗敏、腾讯TEG AI Lab专家李志鋒，为大家带来AI方向好书推荐。...Yoo 大牛推荐语： 这本书从理论和实际应用介绍两方面医学影像处理中的主要技术，包括分割，配准和基本图像处理和分析。以开源软件ITK为例子，具有很高实用价值。...《分布式机器学习：算法、理论与实践》 作者：刘铁岩，陈薇，王太峰，高飞 大牛推荐语：来自团队机器学习工程组的推荐，可以说是国内第一本讲分布式机器学习的书， 分布式机器学习是一个系统工程，涉及数据...研究兴趣包括人工智能、计算机视觉、人脸研究等，在相关领域的国际顶级学术会议和期刊上已发表多篇高质量论文，在学术界和工业界广受关注。...Bishop 大牛推荐语：这是第一本从贝叶斯角度讲述模式识别以及机器学习的基础教材，它被广泛用作国外大学的标准教材。
四位作者均是亚马逊科学家，对人工智能领域颇具口碑。本书也得到了来自学术界和工业界的韩家炜、周志华、张潼、余凯等众多实力大咖鼎力推荐。...第二部分介绍自然语言数据的处理。第三部分介绍特殊的深度学习结构。第四部分是一些非核心主题，我觉得相比之下，一些会议的Tutorials更值得阅读。...5、机器学习（西瓜书） 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域， 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解。...第1篇基础知识，介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，最后对最前沿的趋势进行了简单探讨。...本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力，并需要读者了解Linux的基本使用。
当下推荐系统包含的层级特别的多，整个线上推荐系统包含：最上层线上推荐服务、中层各个推荐数据召回集（数据主题、分类池子）、底层各种推荐模型。 ...推荐系统介入线上各种业务，推荐系统当下已经介入内容方面：文章、问答、评论等各个业务系统，商品sku：纯商品、消息push、素材，混合多个业务同时推荐。...推荐引擎是一定要搞得了，业务发展极快，哪个业务都要接入个性化推荐。构建推荐引擎没什么好探讨的了，现在需要思考和探讨的是怎么构建推荐引擎。 从哪个角度思考呢？...第二步根据已拉取类别召回集，拉取素材召回集，例如：文章、sku等等，构建素材过滤集合，已购买、已曝光、已点击等等。通过过滤集合过滤素材召回集。 ...个性化推荐是一个正在蓬勃发展的技术，推荐引擎会不断吸收内部、外部，以及其他领域的结果不断进行完善。
把这本书作为人工智能方面的阅读考虑，是因为，如果不能从生命进化的宏大视角去观察人工智能的演化发展，在众说纷纭的氛围中，对人工智能的本身及未来会莫衷一是。...《科学的极致：漫谈人工智能》 作者：集智俱乐部 人民邮电出版社，北京，2015年8月 简评：集智俱乐部是国内一个围绕人工智能进行学习讨论的研究者共同体，出版了一些值得拥读的著述。...本书由多位作者单篇论述构成，从人工智能的起源一直谈到人工智能的应用。...所以，你看，讨论人工智能，不能光看那些技术及其影响的本身，更要把人工智能置于整个生命进化过程之中。...作者认为，今天我们对大脑左半球太过于“偏爱”，以至于人工智能似乎只能沿着“理性”的维度发展。
近些年来，机器视觉和人工智能的发展正在将艺术拉下神坛，几乎人类智能的一切领域都正在被人工智能所解构和颠覆。可以毫不夸张的说，人工智能似乎很快就能够达到“虫二”（风月无边）的境界。...第一幅图像似乎摄于春夏，洋溢着勃勃生机；第二幅图像似乎是深秋日暮，没落抑郁。...第三幅图像是第一幅的内容加上第二幅的风格。【6】 ? 陈省身曾经说过蒙日-安培方程是最为非线性的偏微分方程。最近，丘成桐团队给出基于变分法的构造性解法【5】。...如上几个例子不容置疑地展现了人工智能的方法可以分离艺术内容和艺术风格，并且能够恰切地表示内容和风格，自如地转换，合成艺术风格。...那么，是否会在不远的将来，人类的审美能力也会被量化，由数学公式精确地推演，最终由人工智能来越俎代庖呢？人工智能真地能够达到“虫二”的境界吗？我们人类是应该对此期待还是恐惧？
二、基于物品的协同过滤算法 基于物品的协同过滤算法（Item-CF，下面简称Item-CF算法）与User-CF类似，协同过滤算法的核心在于找相似性。...打个比方，例如某人购买了一件商品，那么我们可以另外推荐一款类似且该用户之前从未购买过的商品给他，原因就是这两件商品相似，用户很可能会购买。 ?...假设我们知道小丽之前在某宝上购买了一件H&M的T恤，那么如果平台要再推荐另外一件风格且价格接近的T恤给她，推荐哪个牌子的T恤比较合适呢？...T恤的话，最适合推荐的就是优衣库，其次是韩都衣舍和ONLY，李宁相对不适合推荐。...在实际的推荐系统中，除了要考虑相似性以外，还要考虑很多其他的因素，例如召回的多样性、用户的惊喜度以及冷启动等问题都是需要考虑的。
而Spring的问题问得最多的无非就是：IOC、AOP、Bean的生命周期 Spring是需要Java开发者重点掌握的一个框架，所以今天我来推荐一下我以前在初学Spring，还有面试前回顾Spring写的笔记...Spring AOP就是这么简单啦 推荐阅读 前阵子跟朋友在交流的时候提到了一下RPC，本来也想去学习一下然后写一篇关于RPC的笔记的。后来回想起，我也曾经看过比较好的RPC文章，讲得非常通俗易懂。...所以在这里给大家推荐一下(我第一次写"给女朋友讲解xxxx"就是参照于他的文章) 如何给老婆解释什么是RPC 他写的第二篇RPC文章并没有发到他的公众号上，所以我只能发个外链了(: 如何实现一个简单的RPC
前文 万字入门推荐系统 提到了后续内容围绕两大系列：推荐算法理论+新闻推荐实战。本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MongoDB。...BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式，是 Binary JSON 的简称。...该方法第一个参数为查询的条件，第二个参数为要修改的字段。 如果查找到的匹配数据多于一条，则只会修改第一条。...sort() 方法第一个参数为要排序的字段，第二个字段指定排序规则，1 为升序，-1 为降序，默认为升序。...switched to db pydb > show tables system.indexes > 总结 本文主要介绍了MongoDB数据库的相关概念及基本操作，为了更好的了解MongoDB在新闻推荐系统中的应用
userReduce.addSink(new UserBrandSink()); env.execute("portrait brand type"); } } 推荐部分
Apache Guacamole 是一款免费开源的无客户端远程桌面网关，支持 VNC、RDP 和 SSH 等标准协议。无需插件或客户端软件；只需使用 HTML5...
自然语言处理篇：NLP，从入门到进阶 自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。怎样从入门到进阶，成为 NLP 大神？...数据挖掘与推荐系统篇：你不应该错过的6本书 这份书单为大家推荐了6本数据挖掘领域的经典书籍，其中涵盖了游戏里面的数据挖掘的概念、算法等基础知识，也包含了数据挖掘在推荐系统、情感分析等等不同子领域中的具体应用...，由比尔·盖茨和沈向洋倾情推荐，将在世界风云激荡中为我们指出可行的路径与方向。...《智能问答》和《机器翻译》：微软亚洲研究院自然语言计算组力作 自然语言理解是人工智能皇冠上的明珠。在大数据、深度学习和云计算推动下，自然语言理解的各个领域都取得了新的进展，也孕育着无穷的机会。...《分布式机器学习：算法、理论与实践》：理论、方法与实践的全面汇总 人工智能和大数据时代，分布式机器学习解决了大量最具挑战性的问题。
推荐系统简介推荐系统的问题根据之前学习到的内容，我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成，回归，二分类和多分类。...但推荐系统是属于哪一种场景呢，比如我们常见的广告推荐或者内容推荐，这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容，以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。...这是一种预处理机制， 在人工智能系统中，模型往往无法处理所有的情况，需要一些预处理与后处理辅助模型。在推荐系统中这个步骤往往被称为大排序，先根据规则来筛选候选集合。...如此我们就把一个推荐系统的问题转换成了一个二分类的问题。 我们可以理解为世界上所有的监督学习场景，都是由二分类，多分类和回归问题变种而来。...总结这些就是一个推荐系统中的大概步骤， 当然实际的推荐系统是非常复杂的， 我目前也只是列了一个简单的 DEMO，帮助大家理解推荐系统都在做什么事情。
星期二早上8:00。你已经醒了，扫了一眼手机上的标题，回复了一个在线帖子，为你妈妈订购了一件假日毛衣，锁上屋子开车上班，路上听一些好听的曲子。...在这个过程中，你已使用了人工智能（AI）十几次——被闹铃唤醒、得到当地天气报告、购买礼物、锁上你的房子、得知提醒即将到来的交通堵塞，甚至识别一首不熟悉的歌曲。...人工智能不是魔术，但我们已经看到它如何像魔法一样大幅推进科学研究，并在照片中识别物体、识别语音、驾驶汽车或将在线文章翻译成几十种语言的日常奇迹中扮演重要的角色。...在 Facebook 人工智能研究（FAIR）实验室，我们正在努力使学习机器更好地工作。其中很大一部分是所谓的深度学习。使用深度学习，我们可以帮助AI学习世界的抽象表征。...如果你是学生： 数学和物理是学习人工智能、机器学习、数据科学以及许多未来工作的基本方法的地方。
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主要将按照下面的内容进行分配（蓝色字体可戳）： 手写RPC框架（一） RPC简介、技术栈介绍、测试Demo 手写RPC框架（二） 远程通信实现 手写RPC框架（三） 制定协议与编解码器、动态代理 手写RPC
一直想写podcasts推荐第二期，迟迟没动手。 因为鸭梨山大呀！我上次热烈推荐了四个podcasts，后来竟然倒了三个，停更的停更，散伙的散伙，堪称播客界的巴克利/贝利。...Anyway听到有意思的podcasts还是要推荐一下，但行好事，莫问明天会不会倒闭。 3是个有趣的数字。 比如想快速了解新朋友和你多对味，可以讲3个段子，让他按照好笑程度排序，一般挺准的。...这次推荐3个podcasts，每个附3期episodes。 听一期不感兴趣可能是话题原因，两期无感可能是当天太阳黑子比较猛影响了喇叭磁场，三期都冇feel那肯定是不合个人taste了，果断放弃吧。...推荐episodes: Episode 222: Cowboy CTO and underpaid after promotion Episode 214: Jumping ship and saying...推荐episodes: What is a Life? Time Was Fun Emotional Backpacks How I Built This with Guy Raz ?
pod-lens 前言 上一篇文章中我们介绍一些提升观测性的 Kubectl Plugin，本篇笔者将继续推荐一些能够简化操作，提升工作效率的 Kubectl Plugin。...插件推荐 iexec 工作中，我们经常会使用 kubectl exec 命令进入容器中进行问题排查 和 debug。
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