全球性的搜索引擎 Google，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称 Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google 正是通过 PageRank 算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。本文将介绍有关搜索引擎排序的相关技术内容。
智能监控通常包括了俩个方面： 检测+告警。目前的智能监控一般在检测层都实现了智能化（统计分析算法、机器学习算法等方案），例如3-sigma，EWMA，决策树，xgboost，DNN等。 但目前告警则更多的聚焦在告警合并（或者叫告警收敛）上， 而对于告警分级，目前常用的方案仍然是运维人员预先设定分级的方案。
机器学习排序 机器学习排序（Machine Learning to rank， 简称MLR） 机器学习排序系统框架 机器学习排序系统一般分为离线学习系统和在线预测排序系统。离线系统的设计需要靠特征的选
随着 Shopee 业务的扩张，消费者对客服咨询的需求不断攀升。Shopee Chatbot 团队致力于基于人工智能技术打造 Chatbot 与人工客服 Agent 的有机结合，通过 Chatbot 来解决用户日常的咨询诉求，给用户提供更好的体验，缓解和减轻人工客服的压力，也帮助公司节省大量人力资源成本。目前，我们已经在多个市场上线了 Chatbot。如上图所示，用户可以通过 Shopee App 中的 Mepage 体验我们的 Chatbot 产品。
在传统的客服、IM等场景中，坐席需要花费大量时间回答用户的各种咨询，通常面临答案查询时间长、问题重复、时效要求高等挑战。因而，使用技术手段辅助坐席快速、准确、高效地回答用户的各类问题非常有必要。
在葡萄城ActiveReports报表中除了提供对数据源进行排序的功能之外，还提供了最终用户排序功能，最终用户可以对报表进行区域内排序和整个数据源排序，结合数据钻取、过滤等功能可以让用户更方便地分析报表数据。 1、创建报表文件 在应用程序中创建一个名为 rptProductListForSort.rdlx 的 ActiveReports 报表文件，使用的项目模板为 ActiveReports 页面报表，创建完成之后从 VS 的报表菜单项中选择转换为连续页面布局(CPL)报表，将固定页面报表转换为连续页面报表
领英征才解决方案（LinkedIn Talent Solutions，LTS）业务为领英贡献了大约 65% 的年收入，该业务方便职位提供者接触潜在应聘者，也方便求职者找到合适的工作机会。领英求职生态系统的设计方向是使其成为连接职位提供者和求职者的平台，高效匹配潜在应聘者和工作机会。帮助实现这些目标的关键机制是领英雇佣帮手（LinkedIn Recruiter），它帮助招聘人员寻找相关的应聘者，获取适合其空缺职位的推荐应聘者。
摘要：本篇主要学习和分析BERT在美团搜索排序中的项目实践。首先介绍了业务背景，主要对比了美团搜索业务场景和我们的应用场景；然后讲了下计算query和doc相关性的方法，主要包括计算字面相关性和计算语义相关性，重点介绍了基于BERT的语义相关性内容；最后也是本篇的重点，分析了美团搜索排序项目实践以及对我们业务的思考，其中包括数据样本增强、BERT领域适配、模型轻量化、联合训练和排序服务架构优化等一系列眼花缭乱但是又极具工程价值的优化操作，对于我们有极大的工程借鉴价值。
PowerJob 的在线日志一直是饱受好评的一个功能，它能在前端界面实时展示开发者在任务处理过程中输出的日志，帮助开发者更好的监控任务的执行情况。其功能展示如下图所示（前端界面略丑，请自动忽略～）。
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一个推荐系统，大致就分为两个模块，召回和排序。再细分下去就是召回，粗排，精排，重排。不管推荐系统多么复杂，无非是为了两个目标，推荐的准确，且多样化。为了实现多样化，往往是在排序中对同质的item做了指纹去重处理。但是如果召回侧多样性不足，排序无论怎么优化都不能达到最优，所以这篇《Improving Accuracy and Diversity in Matching of Recommendation with Diversified Preference Network》就来探讨如何在召回侧，用一个端到端模型GraphDR实现多样化的召回。
知识库是企业经营过程中的面向客户和内部员工的知识沉淀文档库，里面包含各类教程、问答、案例等，知识库的检索匹配是自然语言处理(NLP)中一个重要的基础问题，本质是进行文本语义的相似计算，也就是语义匹配，我们很多领域的任务都可以抽象为知识库的匹配检索任务，例如检索引擎、智能客服、知识检索、信息推荐等领域。
Facebook这篇Embedding召回的论文，之前已经有几篇文章涉及过了，分别是《Embeding-based Retrieval in FaceBook Search》、《是"塔"!是"塔"!就是"它"，我们的双塔!》和《负样本修正：既然数据是模型的上限，就不要破坏这个上限》，有兴趣的可以回顾一下。
导读：本文将介绍京东搜索场景中的两块技术，语义检索与商品排序。在业界检索算法基础上，我们提出一系列更适用于电商场景的检索排序算法，在业务上取得了显著收益。其中的多篇论文已被 KDD/SIGIR 等收录。
推荐系统是大数据时代的利器，它能够为企业提升用户体验、增加用户粘性、促进销售转化、提高营销效率等。但是，搭建一个成功的推荐系统并不容易，它需要综合考虑多方面的因素，并根据业务场景、用户需求、数据变化等不断地进行迭代和优化。
个性化推荐的目标是连接用户与内容、提升用户体验和优化内容生态。为了实现以上目标，算法需要理解内容，了解平台上可用于推荐的内容；同时也要理解用户，了解用户的兴趣爱好，从而进行精准推荐。
为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。
前言 随着互联网的深入发展，人类已然进入大数据时代。如何在浩瀚的数据海洋里高速有效的获取有价值的信息，正是促使大数据技术具备走向众多企业的潜力。搜索引擎作为获取信息的有效入口，已然经历了20多年的发展，并一直试图理解用户搜索意图以及提升搜索的精准性。 Google是全球性的搜索引擎，看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法，其中排序（以下统称Ranking）的架构和算法更是关键部分。Google正是通过PageRank算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。 Ranking是搜索引擎的核
本文作者：sololzluo，腾讯 AI Lab 开发工程师 一. TurboSearch 简介 AI Lab 多年一直在搜索领域进行深耕和积累，继搜搜网页搜索之后，陆续服务于微信搜一搜（公众号文章、朋友圈、视频）、应用宝搜索、地图搜索、音乐搜索、视频搜索、手 Q、QQ 群等精品垂直搜索业务，以及云搜中小数据搜索业务。 从网页搜索继承下来的搜索系统，经过多年的需求迭代，越来越难以支撑结构级新特性更新。因此我们投入精力对整体系统重构和优化，重新构建了大规模、轻量级、松耦合、可裁剪、低运营成本 具有完整解
「排序学习（Learning to Rank，LTR）」，也称「机器排序学习（Machine-learned Ranking，MLR)」 ，就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后，如何利用机器学习来提升信息检索的性能水平变成了近些年来非常热门的研究话题，因此产生了各类基于机器学习的排序算法，也带来了搜索引擎技术的成熟和发展，如今，Learning to Rank已经成为搜索、推荐和广告领域非常重要的技术手段。
小勤：Power Query里有没有类似Excel里的Datedif函数可以用来计算年龄的啊? 大海：没有。唉…… 小勤：那怎么办呢？ 大海：按照最原始的通过日期的方法来算咯，其实也不难。 小勤：那不
Behance一个全球最大的创意社区，它为设计师、艺术家、摄影师、插画家等创意人才提供了一个展示自己作品，获取灵感和反馈的平台。
导读：京东智能商客之推荐卖点是基于NLP的产品，目前已广泛地助力和赋能于京东商城的各个平台。今天和大家分享一下自然语言处理如何在工业界落地实现。主要围绕以下5个方面展开：
今天要和大家分享的论文是来自Facebook的『Embedding based Retrieval in Facebook Search』。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。 一、项目背景 通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索
总第521篇 2022年 第038篇 搜索相关性用于衡量Query和Doc的相关程度，是搜索引擎的重要环节，本文主要讲述大众点评搜索团队在相关性计算上的技术探索和实践，通过多相似矩阵模型结构、多阶段训练等方法提升预训练模型在相关性问题上的效果，同时解决基于交互的模型在线预测的性能问题，希望为从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。 1. 背景 2. 搜索相关性现有技术 3. 点评搜索相关性计算 3.1 如何更好地构造POI侧模型输入信息 3.2 如何优化模型来更好地适配点评搜索相关性计算 3.3 如何
有时候，我们从各类网站上下载学习英文的视频，比如美剧，TED演讲等，会同时下载配套字幕到本地，甚至用剪映语音转字幕的方法来提取文字。为了方便与视频配套学习，我们会把ass/srt字幕转化为txt文本或者word文档，但是获取导出的SRT字幕文件一般带有序列和时间戳怎么办？如何去掉字幕文件里的时间轴，排序以及多余的空行？今天教大家三种方法把SRT等格式字幕文件转换为txt或者word文档，同时去掉时间轴和空行等无用信息。
以下文章来自知乎，作者Bill Tong。Bill Tong，上海交通大学管理科学与工程博士，曾出版《在线文本数据挖掘》一书。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。
随着在线评论内容的剧增，用户的消费体验变得可感可知，情感分析技术、文本挖掘技术的发展极大地提升了商家感知客户需求并及时提供反馈的能力。
在现代工作环境中，信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具，被广泛应用于各行各业。然而，随着技术的不断发展，市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显，一款高效的表格控件成为了开发者们的首选，因此本文小编将从葡萄城公司的服务端表格组件GrapeCity Documents for Excel （以下简称GcExcel）的视角出发，为大家介绍如何充分利用这一控件来提升开发效率和用户体验。
在线编辑文本文档从此不再受限制:100%享受查看,转换,打印和分页保真度,处理任何大小和复杂程度的文件,直接在浏览器上使用加强版的格式化工具集,ONLYOFFICE文档编辑器支持所有的流行格式
如果有人问你哪种排序算法是你最喜欢的，可能你会偏爱简单的冒泡排序，也有可能会选择具备分治思想的快速排序或者归并排序。
今天继续分享一篇大模型在推荐系统中的落地应用工作，是快手今年5月份发表的论文《Knowledge Adaptation from Large Language Model to Recommendation for Practical Industrial Application》。
富文本编辑器市面上已经有很多优秀的开源版本了，但是问题在于每个产品的富文本编辑器需求不一样，所以可能导致有一些时候需要手撸编辑器
PaddlePaddle之语义角色标注 http://bit.baidu.com/course/detail/id/178/column/117.html
近年来，深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破，成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比，深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势，可以学习到多层次的抽象特征表示，为复杂的非线性系统提供优秀的建模能力。美团点评，作为生活服务平台，有数亿的用户及丰富的用户行为，在线上与线下相结合的场景下，用户的个性化需求越来越多，推荐系统变得尤为重要。在这种背景下，将深度学习算法应用到推荐业务中，改进并优化目前的推荐算法，使得推荐效果更为智能化，用户体验更好变得非常重要。本文将结合具体的业务场景，介绍深度学习在美团点评推荐上的实践经验及一些思考。
当我们需要深入了解一个知识点时，我们可能会通过阅读大量的书籍进行总结，或者是通过浏览器搜索相关的文章，不论是哪种方式，都需要我们花很多时间去进行知识过滤与提取，那么，有没有一个方案，能够让我们能够快速的了解该知识点的含义，并标注来源与作者以及进行关联内容推荐呢？
冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单基础的排序算法。其基本思路是，对于一组要排序的元素列，依次比较相邻的两个数，将比较小的数放在前面，比较大的数放在后面，如此继续，直到比较到最后的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，重复步骤，直至全部排序完成。
当前，我们正在通过自监督学习的方式来训练越来越强大的基础模型。这些大型预训练模型(LPM)充当高效的压缩器，压缩大量互联网数据。这种压缩使得我们可以通过自然语言描述方便地提取这些模型中编码的知识。尽管还处于起步阶段，但这种方法显示出超越传统搜索引擎的潜力，成为知识和信息获取的优质来源。与改进搜索引擎的查询类似，提供给LPM的提示(Prompt)也必须精心设计。然而，与传统搜索引擎相比，提示的复杂性、模型响应的不可预测性带来了独特的挑战。为了理解LPM如何对各种提示做出反应，一些研究检验了重写提示以提高特异性的可行性。然而，在无法访问用户个人数据和行为的情况下，定制提示以准确满足用户的需求仍然具有挑战性。
BERT在工业界落地已经很普遍了，主要在搜索、推荐和NLP中广泛应用，我将自己运用BERT的心得总结如下：
作者 | 侯雷平、苏传捷、朱红垒 责编 | 何永灿 近年来，机器学习在搜索、广告、推荐等领域取得了非常突出的成果，成为最引人注目的技术热点之一。微博也在机器学习方面做了广泛的探索，其中在推荐领域，将机器学习技术应用于微博最主要的产品之一——热门微博，并取得了显著的效果提升。 热门微博推荐系统介绍 热门微博业务场景 热门微博是基于微博原生内容的个性化兴趣阅读产品。提供最新最热优质内容阅读服务，更好地保障用户阅读效率和质量，同时达到激励微博上内容作者更好的创作和推广内容。 热门微博的推荐系统主要面临以下两点挑
使用Linux命令查询file.txt中空行所在的行号 file1.txt数据准备
美美导读：对于用户来说，大众点评最重要的价值是提供丰富多元化的信息，其中信息流的价值日益凸显。本文主要介绍大众点评信息流内容团队利用文本生成技术在创意优化方向上的一些思考和实践。
日前，Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统，Uber 可以快速高效地解决 90％ 以上的客服问题，雷锋网 AI 研习社将原文（https:
盛夏八月，骄阳似火，草木蓊郁，一切都彰显着野蛮而诗意的生命力。夏天是一个探索、成长、革新的季节。在这个属于实践者的时节里，51CTO带来了一场以“驱动、创新、数智”为主题的AI盛会。
信息流是目前大众点评除搜索之外的第二大用户获取信息的入口，以优质内容来辅助用户消费决策并引导发现品质生活。整个大众点评信息流（下文简称点评信息流）围绕个性化推荐去连接用户和信息，把更好的内容推荐给需要的用户。信息流推荐系统涉及内容挖掘、召回、精排、重排、创意等多层机制和排序。本文主要围绕创意部分的工作展开，并选取其中重要的文本创意优化做介绍，分为三个部分：第一部分阐述几个重点问题，包括创意优化是什么，为什么做，以及挑战在哪里；第二部分讲述领域内的应用及技术进展；第三部分介绍我们创意优化的实践，最后做个总结。
本文作者：陈文石，2012年毕业于东南大学，美团点评算法专家，目前负责点评平台及综合 BG 推荐平台业务。在加入美团点评之前，曾在百度做过一些个性化推荐相关工作。对人工智能在搜索、推荐等业务应用上有较深入理解和实践。
要注意的是，有些命令不支持正则模式，比如fs、find等，有些是支持正则的，比如grep、awk、sed等。正则的语法和js中的正则几乎没有区别，下面仅简单罗列下常用的正则：
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