作者：仁基，元涵，仁重 本文选自：《尽在双11：阿里巴巴技术演进与超越》 近十年，人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活，而在互联网领域，人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验，搜索智能化体系逐渐打造成型，已经成为平台稳定健康发展的核动力。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系，分工协作，保证电商平台
可以看出有能力，能力1，其实在Excel表中是有两个进攻能力的，但是在导入Tableau时，为了区分方便，自动转换成上图所示
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
Modeling Scale-free Graphs with Hyperbolic Geometry for Knowledge-aware Recommendation
无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看，当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮，以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP，个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高，优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间，个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒：结合基于主动学习的选品算法平台TSP，个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。
背景 马老师曾提到三次技术革命：“第一次技术革命是体能的释放，是让人的力量更大，第二次技术革命是对能源的利用，使得人可以走得更遥远，而这一次技术革命是IT时代走向DT时代，是真正的大脑的释放。我们其实
前面的文章主要以三相绕组为例，讲解了多相绕组的构成、电势和磁势。随着变频调速技术的发展和调速电机电机容量的增大，现代调速用的交流电机采用了更多相的交流绕组，常见的有六相、九相、甚至是十二相电机。本期就简要分析这些多相电机定子绕组构成规律及其电势和磁势。我们先以四相和六相绕组为例予以分析，然后在总结归纳这两种多相绕组构成特点的基础上，不失一般性地介绍多相绕组系统的构成规律以及它们的感应电势和磁势。
最近雨一直下，江淮地区“梅超疯”肆虐，6月2日以来，中央气象台更是连续发布暴雨预警，多地因暴雨灾害损失严重，安徽黄山歙县高考因暴雨受严重影响，各地防汛形势严峻。
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】TheWebConf即将召开，来自弗吉亚理工和亚马逊等学者的《双曲神经网络》教程，值得关注！ TheWebConf是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，由国际万维网会议委员会（IW3C2）和主办地地方团队合作组织，每年召开一次，今年是第31届会议，本年度论文录用率为17.7%， 图是普遍存在的数据结构，广泛应用于许多数据存储场景，包括社交网络、推荐系统、知识图谱和电子商务。这导致了GNN架构的兴起，用于分析和编码来自图的信息，以便在下游
TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。
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11月12日凌晨，2020天猫双11落下帷幕，淘宝天猫官方消息，天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同，但聚焦的都是4982亿这张照片，它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
22年初，图神经网络（GNN）成为互联网圈的流行语，一整年，关于GNN的研究热情日益高涨，其已经成为各大深度学习顶会的研究热点。
偶然间，在网上看到 某司某工程师的屏保， 也太萌了吧！ 就是下面这张！ 📷 （图自：即刻网友@工程师的日常） 于是，我决定 找几张好看的电脑壁纸 喜欢的就自己收下吧！ 今天的篇幅比较长，不要介意~ 因为是电脑壁纸+手机壁纸，双加持！ 【0】 📷 【1】 📷 【2】 📷 【3】 📷 【4】 📷 【5】 📷 【6】 📷 【7】 📷 【8】 📷 【9】 📷 【10】 📷 【11】 📷 【12】 📷 【13】 📷 【14】 📷 【15】 📷 【16】 📷 【17】 📷 【18】 📷 【19】 📷 【20】 📷 【
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。 根据实际需要，进行改造，扩展，支持千万PV，是没问题的。 本次分享大纲 电商案例的原因 电商网站需求 网站初级架构 系统容量估算 网站架构分析 网站架构优化 架构总结 电商网站案例，一共有三篇本篇主要说明网站的需求，网站初始架构，系统容量估算方法。 一、电商案例的原
AB测试最核心的原理，就四个字：假设检验。检验我们提出的假设是否正确。对应到AB测试中，就是检验实验组&对照组，指标是否有显著差异。
【编者按】11月21日，为期三天的SDCC2015中国软件开发者大会成功闭幕，主办方总计邀请了95余位演讲嘉宾，为参会者奉献了10个主题演讲，9大技术专场论坛（80余场技术演讲），另外还有5场特色活动。另外，据官方统计参会人数高达1067名（不含工作人员）。其中21日的算法专场，现场听讲人数一度爆满，而没有机会亲临现场的童鞋们，我们特邀请了业内专家、与会者分享他们的听课感受及他们眼中的算法专场。以下是来自畅捷通公共服务部总监张俊林的参加算法专场的听课札记，以飨读者。 以下为张俊林的听课札记： 2015年11
论文名称：3D Gated Recurrent Fusion for Semantic Scene Completion
睡眠剥夺(SD)在现代社会非常普遍，被认为是几种临床疾病的潜在因果机制。先前的神经影像学研究已经利用磁共振成像(MRI)从静态(比较两个MRI会话[一个在SD后和一个在休息清醒后])和动态(在SD的一个晚上重复MRI)的角度探索了SD的神经机制。最近的研究主要集中在静息状态扫描时的动态脑功能组织。本研究采用一种已成功应用于许多临床疾病的新指标(时间变异性)来检测55名正常青年受试者SD后的动态功能连接。我们发现，睡眠不足的受试者在大范围的大脑区域表现出区域水平的时间变异性增加，而在几个丘脑亚区域表现出区域水平的时间变异性减少。SD后，参与者在默认模式网络(DMN)中表现出更强的网络内时间变异性，在许多子网对中表现出更强的网络间时间变异性。通过逐步回归分析发现，视觉网络和DMN之间的网络间时间变异性与精神运动者警觉测验最慢的10%反应速度呈负相关。综上所述，我们的研究结果表明，睡眠不足的受试者表现出异常的脑功能动态结构，这为研究睡眠不足的神经基础提供了新的见解，有助于我们理解临床障碍的病理生理机制。
之前使用pandas处理数据使用的少，最近在实习中经常用到，故自以为把心得总结一番。 说明：有部分是网上查到的案例，觉得很实用，就把它搬过来了。 ---- DataFrame的列名 concat拼接 merge 两个dataframe拼接 计算nan的个数 排序 删除重复记录 使用pandas画图中文显示问题 双坐标轴的图 enumerate函数 时间处理 时间转换为周几周月 画图 一个框中框中画多个图 多个子图 1.DataFrame的列名 ## 方法一：全部修改 df.columns = ['
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
1. 构造一个三重态双自由基分子，使用UHF对该双自由基分子进行结构优化。通过自旋布局(Spin Population)确定两个单占轨道(singly occupied molecular orbitals, SOMOs) 所在的原子。使用Broken Symmetry方法计算该双自由基的“开壳层单重态”。
上图标记的一些解释： 1、原始数据只能隐藏 2、可删除，标题头可修改 自定义拆分数据如下图：
参考网址： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html
“振动耐久试验，是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的宽频随机。由于随机信号多在频域上进行分析，而大家往往对时域信号更容易有直观的理解，所以本文多将时域和频域结合起来讲解，以方便理解”
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天是双12，错过双11的小伙伴们可不要连双12也错过了哦~~ 如果你不知道买哪些书，可以看看大家都在买哪些。博文菌整理了本月中大家购买最多的10本书，希望可以给到你一些参考！ 双12福利 京东满100减50，部分图书满减叠券300减200 当当科技好书五折封顶 还等什么？速抢吧！ ---- 01 ▊《高性能MySQL（第4版）》 [美] 杰里米·廷利 著 宁海元，周振兴，张新铭 译 领域经典十年后全版更新 全面拥抱8.0 重磅剖析现代云数
这一类云，不仅仅能上窜到十几公里、深入平流层，还能够给地面带来各种剧烈的天气现象，比如短时强降水、雷暴、冰雹，甚至龙卷。这种云便是本文研究的对象，深对流（deep convection）。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在日常的公司运营中，除了设计贴合业务的系统功能，更重要的事情便是决定业务发展走势。要做到这些，我们依赖的一个重要工具便是数据。 例如，我们需要用日活来反映产品当前的客户数，需要用订单中商品的实际销量来分析年初计划中的核心品类销售进度是否健康。 那么，如何在一款产品背后搭建一套完整的数据分析体系，来支撑日常的产品数据需求，便是摆在所有产品经理面前的又一项挑战，当然中台负责人也不例外。 在一家公司中，中台负责人至少需要具备两个技能： 从 0 到 1 设计
韩家炜教授作序，多位学界和产业界大牛一致推荐，三位领域专家多年研究成果总结，全球首本介绍异质图表示学习及其应用的图书，含具体实例及代码实现。
做生信分析的人越来越多，但并不是每个人都有足够的计算资源。云计算是个好东西，但它的成本优势更多体现在大数据处理上，每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时，云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大，自己组装个服务器要划算得多。
前面我们学习了二叉搜索树,二叉搜索树如果左右子树高度相差不大,那么效率还是可观的,比如:满二叉搜索树的查询效率为 O(logn). 但是,如果插入的数据是有序的,或者大部分有序,则会导致 “二叉搜索树” 退化为类似于链表的结构. 那链表查询数据的时间复杂度牛牛就不用多说了吧.答案: O(n)
近年来，自动驾驶汽车已成为一个具有前景的领域，可能彻底改变交通和道路发展的方式。自动驾驶的一个关键组成部分是准确高效地感知环境。深度学习已应用于实际的驾驶控制任务。语义分割是这个问题中的一个基本任务，涉及将图像中的每个像素标记为相应的语义类别，例如道路、车辆、行人等。这些信息可以帮助自动驾驶汽车安全导航并避免障碍物。
ARM+FPGA+DSP = 一板在手，天下我有。随着嵌入式系统的越来越复杂，我们需要更加强悍性能的板卡来完成产品的开发和设计。本文分享性能超强的ARM+FPGA+DSP异构多核开发板——TMS320C6678 + Zynq-7045的三大经典案例，案例源码免费下载，下方查看详情！
导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索，主要包括以下几大部分：
前段时间读完了李航、何向南的《Deep learning for matching in search and Recommendation》，文章思路清晰，总结详实到位，值得一再翻阅，就想借这篇文章结合自己最近一年多的推荐召回工作内容，总结一下推荐系统中的深度召回模型，论文因篇幅限制，很多模型并未详细介绍，因此本文补充了一些内容。
网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称， 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
这篇文章提出了一种新的生成式检索推荐系统的范式TIGER。当前基于大规模检索模型的现代推荐系统，一般由两个阶段的流程实现：训练双编码器模型得到在同一空间中query和候选item的embedding，然后通过ANN搜索来检索出给定query的embedding的最优候选集。相比于当前主流的推荐系统，本文提出了一种新的单阶段范式：一种生成式检索模型。
阿里江湖中，很多资源和技术，如神龙服务器、OceanBase、POLARDB等等，在开源、自研、云这三架马车上形成协同效应，既是内功也是武器。
零度层亮带（0℃层亮带，融化带，melting layer，bright band）是大范围降水的雷达回波特征之一，层状云降水中出现在零度层之下（几百米）的一个高强度回波带（厚度<1km）图1。它在天气雷达的PPI（中高仰角）上表现为一明显的中强度色标圆环或圆弧，其强度常达30-40dbz，较附近的回波要强10-20dbZ，它就像一个漂亮的戒指戴在雷达上。在RHI上（或剖面）表现为一条回波强度较其上下均大的一条厚度较细的回波亮带。因为天气雷达早期用荧光屏幕显示，在零度层的回波会显得比其上下都异常明亮，所以称为“零度层亮带”。
大侠好，阿Q来也，今天头一次和各位见面，请各位大侠多多关照。今天给各位大侠带来一篇项目开发经验分享“基于JESD204B的LMK04821芯片项目开发”，这是本人实打实的项目开发经验，希望可以给有需要的大侠提供一些参考学习作用。
在本文中研究团队提出了一种基于深度学习的可解释方法，用于发现新型抗生素结构。通过神经网络学到的抗生素活性相关的化学亚结构被用于预测抗生素的结构类别。研究团队通过图神经网络预测了超过1200万个化合物的抗生素活性和毒性，并通过可解释的图算法确定了具有高抗生素活性和低毒性的化合物的亚结构理由。实验验证表明，具有特定亚结构的化合物对金黄色葡萄球菌具有抗生素活性，其中一种结构类别对耐药性较强的金黄色葡萄球菌和肠球菌具有选择性。这一方法为深度学习引导的抗生素结构类别发现提供了新途径，并强调了机器学习在药物发现中的可解释性和对选择性抗生素活性的化学基础的洞察力。
从理论课程的学习中可知，系统可以从时间域和频率域两个角度来进行研究。一个LTI系统，时域、频域之间的关系符合图7-1。
注意缺陷多动障碍(ADHD)已被报道存在异常的脑网络拓扑结构。然而，这些研究往往将大脑视为一个静态的整体结构，而忽略了动态特性。在这里，我们研究了ADHD患者的动态网络重构如何不同于健康人群。具体来说，我们从包括40名ADHD患者和50名健康人的公共数据集中获得了静息状态功能性磁共振成像数据。提出了一种时变多层网络模型和招募与整合度量来描述群体差异。结果表明，ADHD患者在各水平上的综合得分均显著低于对照组。除了全脑水平外，招募得分低于健康人。值得注意的是，注意缺陷多动障碍患者的皮层下网络和丘脑在功能网络内部和之间都表现出联盟偏好的降低。此外，我们还发现招募系数和整合系数在部分脑区与症状严重程度存在显著相关性。我们的研究结果表明，ADHD患者在某些功能网络内部或之间的沟通能力受到损害。这些证据为研究ADHD的脑网络特征提供了新的契机。
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。网上电子商城系统除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
音乐是人类体验的核心，但音乐感知背后的精确神经动力学仍然未知。本研究分析了29名患者的独特颅内脑电图(iEEG)数据集，这些患者听了Pink Floyd的歌曲，并应用了先前在语音领域使用的刺激重建方法。本研究成功地从直接神经录音中重建了可识别的歌曲，并量化了不同因素对解码精度的影响。结合编码和解码分析，本研究发现大脑右半部分主导音乐感知，颞上回(STG)起主要作用，证明了一个新的颞上回亚区适应音乐节奏，并定义了一个对音乐元素表现出持续和开始反应的前后侧STG组织。本研究结果表明，在单个患者获得的短数据集上应用预测建模是可行的，为在脑机接口(BCI)应用程序中添加音乐元素铺平了道路。
双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。它们在偷看你的生活吗，为什么总能直击你的心房，让你不由自主的献出积蓄呢？
目标检测是计算机视觉中的经典问题之一，而图神经网络是目前较热的研究方向，两者是否有一些结合的思考呢？下面给大家介绍6篇有价值的目标检测论文，希望对大家的研究和工作有所帮助~
Cell Hashing 由NYGC 技术创新小组与Satija实验室合作开发，使用寡核苷酸标记的抗体标记细胞表面表达的蛋白质，在每个单细胞上放置一个"样本条形码"，使不同的样品能够一起多路复用，并在单次实验中运行。欲了解更多信息，请参阅此文[1]
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