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转载36(36dsj.com):36»等最核心的关键技术:32个 1、A* 搜索——图形搜索,从给定起点到给定终点计出路径。 5、Buchberger——一种,可将其视为针对单变量最公约求解的欧几里得和线性系统中高斯消元的泛化。 该一系列观察得到的中包含异常值,估一个学模型的参值。其基本假设是:包含非异化值,也就是能够通过某些模型参解释的值,异化值就是那些不符合模型的点。 以上就是Christoph博士对于最重要的的调查结果。你们熟悉哪些?又有哪些是你们经常使用的?36(www.36dsj.com)成立于2013年5月,是中国访问量最网站。 36(微信号:dashuju36)以独立第三方的角度,为产业生态图谱上的需求商 、应用商、服务商、技术解决商等相关公司及从业人员提供全球资讯、商机、案例、技术教程、项目对接、创业投资及专访报道等服务

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——布隆过滤器

今天的文章和家一起来学习领域一个经常用到的——布隆过滤器。 如果看过《学之美》的同学对它应该并不陌生,它经常用在集合的判断上,在海量的场景当中用来快速地判断某个元素在不在一个庞的集合当中。 我们利用平衡树或者是Trie或者是AC自动机等结构和可以实现高效的查找,但是都离不开存储下所有的字符串。 布隆过滤器本身的结构非常简单,就是一个一维的bool型的组,也就是说每一位只有0或者1,是一个bit,这个组的长度是m。对于每个新增的项,我们使用K种不同的hash对它计hash值。 方也很简单,就是修改结构,将原本每一位一个bit改成一个int,当我们插入元素的时候,不再是将bit设置为true,而是让对应的位置自增,而删除的时候则是对应的位减一。

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    每周学点 | No.10何谓

    No.10期何谓Mr. 王:下面我们就来谈谈与一般的区别和联系。小可:好。Mr. 王:前面我们讲了如何评价一个,在相对比较小的规模下,我们往往可以接受多项式时间。 王:是在给定的资源约束下,以为输入,在给定的时间约束内可以生成满足给定约束结果的。 对于而言,访问全部是很费时的,所以有时需要采取读取部分的办,也就是设计时间亚线性。 王:嗯,不仅如此,还可以不是内存,很多时候需要磁盘参与到海量的存储之中;可以不是精确,很多时候得出精确解的代价过就以得出一个足够让我们满意的近似解来谋求更高的计效率 以后我会给你讲讲中的亚线性、外存、并行、众包,这些都是中的核心。时间不早了,我们先下课吧。小可:那太好了。那就明天再见了,老师。 内容来源:灯塔

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    设计模式(1) - topN spark实现

    topN,spark实现package com.kangaroo.studio.algorithms.topn; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD 初始化广播变量topN个, 可以被所有partition共享 * 3. * * public void run() { * * 读入inputPath中的 * * JavaRDD lines = jsc.textFile(inputPath, 1); * * 将rdd规约到 Function2() { public Integer call(Integer i1, Integer i2) throws Exception { return i1 + i2; } }); * * 计各个分区的 return Collections.singletonList(topN); } }); * * 规约所有分区的topN SortMap, 得到最终的SortMap, 长度topN * reduce过后, 已经到了本地缓存

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    滴滴赛Di-Tech2016参赛总结

    ---- 写在前面题目描述建模方特征工程我的几次提升方从其他队伍那里学习到的提升方总结和感想神经网络方的一点思考量与分布式计的一点思考参加比赛和学习知识的对比最后的感受趣事 写在前面我是一个之前 在量很,例如有20周时,右方的样本量就不会比左方差太多了,这时其效果我觉得可能会比左方好。但是在比赛有限的前提下,右方的样本量太少。 这个问题同时存在于非图像语音自然语言处理等挖掘领域,即便是在这几个神经网络放异彩的领域,传统方在移动计等方向上,因为计成本的要求,依旧有着巨的生命力。 ----量与分布式计的一点思考因为比赛只提供了预赛21天,决赛24天,单个城市(某一线城市)一共45天。 (这里学代表学习知识,思代表动手实践得到第一手资料)----最后的感受从一点不会,到一步步分析问题,分析特点,思考解,设计模型,学习,编写代码,加进新想,分析结果,尝试不同的方,提交,等待结果时的紧张和兴奋

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    前海征信:风险概率预测

    亲爱的工程师们,元旦快乐!感谢家过去一年的关注与支持,有更好的建议或需求欢迎回复小编。新的一年你们将是人工智能、机器学习领域内的主角,越努力越幸运!?? 本次比赛提供了中等额度信用贷款和小额短期贷款,要求我们设计迁移学习,对小额短期现金贷进行风险预测。? 我们进行探索的整体流程如下。首先,我们进行了质量分析,包括缺失值分析和非平衡分析等。当然也考虑了特征分布情况,进行了可视化分析。此外,我们还尝试了清洗、规范化、离散化的各类方。 根奥卡姆剃刀原理,当模型复杂度的较高时,泛化能力往往会变差,因此,我们试图寻找简单有效的模型,来保证模型的稳定性和泛化能力?我们的思路受到戴文渊提出的TrAdaBoost的启发。 基于切实存在的可迁移性,我们通过Boosting类分别训练源训练B_train和 辅助训练A_train,然后进行融合建模。?

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    闲谈

    0x00 前言本篇总结一下自己对认知的过程。正文包含两部分:自己对的认知过程和对的理解。 谈起家都只会想到经典和机器,除此之外还有很多有意思的,特别是为了解决量问题的,这些很容易被忽略掉,但是我认为这才。0x01 认知过程1. 到底是什么?在工作和学习中遇到了这么多,再加上一段时间的思考,我会在想,到底是什么样子的?经典暂且不论,压缩和加密也一直都有。那么机器学习呢? 总感觉有些地方不对劲,应该说是机器学习是使用了,但是他不是为了解决的各种问题的,真正的问题还要有来解决。 分布式也不完全是,虽说工程师都要用到分布式系统,但是他们解决的问题场景不太一样的。分布式要解决时钟、一致性问题这些问题。场景的不太一样。然后我们要想一下场景有什么问题?

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    全解今日头条原理(附PPT&视频)

    现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强推荐系统,但根业务场景不同,模型架构会有所调整。? 目前,头条的推荐模型在世界范围内也是比较的,包含几百亿原始特征和十亿向量特征。 ,利用层次化文本分类能更好地解决倾斜的问题。 很多公司做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析指标的置信度。?一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。 线上实验平台只能通过指标变化推测用户体验的变化,但指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。很多改进仍然要通过人工分析,重改进需要人工评估二次确认。五、内容安全?

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    设计模式(2) - 左外链接(leftOuterJoin) spark实现

    左外链接(leftOuterJoin) spark实现 package com.kangaroo.studio.algorithms.join; impor...

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    全解今日头条原理(附PPT & 视频)

    现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强推荐系统,但根业务场景不同,模型架构会有所调整。 目前,头条的推荐模型在世界范围内也是比较的,包含几百亿原始特征和十亿向量特征。 ,利用层次化文本分类能更好地解决倾斜的问题。 很多公司做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析指标的置信度。一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。 线上实验平台只能通过指标变化推测用户体验的变化,但指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。很多改进仍然要通过人工分析,重改进需要人工评估二次确认。

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    基于PyTorch重写sklearn,《现代》电子书下载

    专为而设计,HyperLearn可以使用50%以下的内存,并在某些模块上运行速度提高50%以上。将支持GPU,并且所有模块都是并行化的。 项目作者Daniel Han-Chen,毕业于澳利亚新南威尔士学,专注于AI、NLP和无监督机器学习的推荐和匹配。基于HyperLearn,作者展示了如何让很多机器学习更快、更高效。 40%LSMR迭代最小二乘时间减少50%新的Reconstruction SVD——使用SVD来估丢失的,比mean imputation方好约30%稀疏矩阵运速度提高50%——并行化RandomizedSVD 红色:新;绿色:更新的;蓝色:即将发布 让我们先致看一下“奇异值分解”(SVD)这一章,这是最重要的之一。 Tolerant Regression多维样条回归(Multidimensional Spline Regression)广义MICE使用Uber的Pyro进行贝叶斯深度学习《现代》电子书下载地址

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    全面解析今日头条原理(附PPT&视频)

    现在很流行将LR和DNN结合,前几年Facebook也将LR和GBDT做结合。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强推荐系统,但根业务场景不同,模型架构会有所调整。? 目前,头条的推荐模型在世界范围内也是比较的,包含几百亿原始特征和十亿向量特征。 ,利用层次化文本分类能更好地解决倾斜的问题。 很多公司做的不好,并非是工程师能力不够,而是需要一个强的实验平台,还有便捷的实验分析工具,可以智能分析指标的置信度。?一个良好的评估体系建立需要遵循几个原则,首先是兼顾短期指标与长期指标。 线上实验平台只能通过指标变化推测用户体验的变化,但指标和用户体验存在差异,很多指标不能完全量化。很多改进仍然要通过人工分析,重改进需要人工评估二次确认。五、内容安全?

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    今日头条2018校招方向(第一批)详解

    4、考虑存储和缓存方案量预估:1、预计长链接总量500亿2、长链换短链请求量:10W qps3、短链跳转请求量:100W qps参考答案:设计: 1、长链转短链 发号器,每过来一个长链换短链请求发一个号 3、存储和缓存 利用分布式系统,采用 NoSqlNoSqlNoSql 库存储彼此一一映射,采用 LRULRULRU (最近最久未使用)管理内存与缓存。 4、其他 砸钱就好了!!! 题解:这个题最简单的方是 O(n2)O(n2)O(n^2) 的暴力思维,但是很明显会超时,所以我们需要寻求更加高效的 O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn) 的。 , 需要求选出一个区间, 使得该区间是所有区间中经过如下计的值最的一个:区间中的最小 * 区间所有的和最后程序输出经过计后的最值即可,不需要输出具体的区间。 如给定序列 则根上述公式, 可得到所有可以选定各个区间的计值:=6∗6=36;=2∗2=4;=1∗1=1;=2∗8=16;=1∗3=3;=1∗9=9;=6∗6=36;=2∗2=4;=1∗1=1;=2

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    或成预测成绩新方式

    美国高校正在尝试一种新的成绩预测方式,125所学校正悄然采取此项措施,试图利用和学生平时表现预测学生成绩。 涵盖以万计学生上百万个成绩单的多年以来,每当学生问起诸如“我会在这门课上得到A吗” 这类问题的时候,Stephanie Dupaul就会开玩笑地说要向她收集的占卜玩具“魔8球”寻求答案。 通过这样或那样的认知,南方卫理公会学建立了一个预测,用来估计一个学生是否能够顺利完成学业的概率。对可能无顺利毕业的学生,学校通过学业顾问或是学院院长的介入来帮助他们。 乔治亚州立学还利用预测来引导那些拥有“更高风险因素”的一新生。根往届毕业生,针对那些来自于学预备水平较差的特定高中的学生,学校会要求他们参加一个为期7周的暑期学校。 “ 不过她也提醒,即便是最优秀的,有时其预测精确性也可能只和她桌上排列的玩具一样。她说:“即便当迹象指向肯定的时候,我们也要铭记仅靠本身总是不能预测一个人的命运的。”

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    智能=云计++,袋鼠云高级专家胡丰十年如一日的深耕历程

    风口下,这位10年经验技术人可以给出一些行业见解与前瞻;呆过上市公司,也会选择一家当时仅1岁的年轻初创团队,中年转型或许可以给技术人一些思考;发表第一作者发明专利十余篇、国际发明专利一篇,技术牛的成长史究竟如何 智能,让未来变成现在目前,袋鼠云在工业场景和OCR有了一定的沉淀和模式积累,其他应用场景也在深耕细作地实践,未来会形成全场景多矩阵的应用。 不久前,胡丰就出差到贵州,为贵州交警项目做现场开发项目推进及茅台集团定制的可视化展示解决方案,通过建模分析,NLP自然语言处理技术帮助在茅台实现标签聚类,快速形成画像系统,这个解决方案还在中国国际产业博览会上亮相 这就是专家的真实生活,忙碌但是可以感受到价值。袋鼠云一直以来的slogan:智能,让未来变成现在。 而对胡丰来说,可以让更多人接触到,让更好地结合就是他期待的未来和为之努力的现在!我或许败北,或许迷失自己,或许哪里也抵达不了,或许我已失去一切,任凭怎么挣扎也只能徒呼奈何,无所谓。

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    挖掘——时间衰变

    小编说:时间衰变在很多行业都会被应用,就像电商行业,在给用户推荐商品时,会分析用户对于平台商品的兴趣偏好度,同时这个兴趣偏好度也会随着时间的流逝而发生变化。 本文选自《轻松学挖掘:、场景与产品》1 何为时间衰变家或许都听过一个故事——“遗忘曲线”。 图3 用户兴趣度的衰变曲线 image.png4 采用Spark实现模型在分析用户的商品推荐时,我们会选择动手实践其中的熵权重和时间衰变,最终结合业务的实际场景重新组合一个综合模型。 1.源的获取这里会考虑从HBase中读取源,具体特征会涉及用户ID、商品类目、宝贝、行为类型、次和操作时间。 优先选择用户行为的出5种行为(浏览、点击、收藏、加入购物车和购买)的权重值。(1)确定过程中的统计指标,代码如下。

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    聚类 ---- 聚类综述

    文章纲简介聚类的分类相似性度量方聚类spark 中的聚类聚类对比性能对比效果对比参考文献简介随着量的迅速增加如何对规模进行有效的聚类成为挑战性的研究课题,面向的聚类对传统金融行业的股票投资分析 、 互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值, 本文对已有的聚类,以及普通聚类做一个简单介绍 聚类分析是伴随着统计学、计机学与人工智能等领域科学的发展而逐步发展起来的,为此, 到目前为止,聚类研究及其应用领域已经非常广泛,因此,本文主要以聚类分析为主要分析对象,兼论聚类分析的全过程。 关于聚类分析,《挖掘概念与技术(第二版)》一书中已经有了经典的论述。 聚类spark 中的聚类http:spark.apache.orgdocslatestml-clustering.htmlspark 支持的聚类有以下几个:K-meansLatent 聚类综述. 计机科学(S1期):380-383.伍育红. 聚类综述.

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    的新:简化分类!

    如今,时代悄然来临。专家用“”的表达描述量信息,比如十亿人在计机、智能手机以及其他电子设备上分享的照片、音频、文本等。 来自意利国际高等研究院(SISSA)的两位研究者基于简单且强的原理设计了一种簇分析方,被证明可以非常有效地解决一些分析中遇到的主要典型问题。集合可以视为多维空间的云点。 “我们试着设计一种较现有方更为有效的,来解决簇分析中典型的问题。”Laio继续补充说。 “我们的能够精确地完成此类计,也适用于其他场景,”Rodriguez进一步补充说,此表现相当优异。 与类似的方相比,我们的能够有效地剔除异类,要知道这些异类的点与其他存在较差异是会损毁分析结果的。”来源:Science Daily

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    城市管理模型(DCIC)--早高峰共享单车潮汐点的群智优化Baseline

    赛题任务任务一:为更好地掌握早高峰潮汐现象的变化规律与趋势,参赛者需基于主办方提供的进行分析和计模型构建等工作,识别出工作日早高峰07:00-09:00潮汐现象最突出的40个区域,列出各区域所包含的共享单车停车点位编号名称 ,并提供计说明及计模型,为下一步优化措施提供辅助支撑。 允许参赛者自带训练,但需在参赛作品中说明所自带的来源及使用方式,并保证其合合规。(城市公共自行车从业者将发生在早晚高峰时段共享单车“借不到、还不进”的问题称之为“潮汐”现象。 本题涉及的“潮汐现象”聚焦“还不进”的问题,识别出早高峰共享单车最淤积的40个区域)代码#任务一:为更好地掌握早高峰潮汐现象的变化规律与趋势,参赛者需基于主办方提供的进行分析和计模型构建等工作 ,识别出工作日早高峰07:00-09:00潮汐现象最突出的40个区域,列出各区域所包含的共享单车停车点位编号名称,并提供计说明及计模型,为下一步优化措施提供辅助支撑。

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    10挖掘及其简介

    这是一种非常受欢迎的用于研究集的聚类分析技术。聚类分析是一组用于形成群体的家族,这些的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。例如,假设我们有一个患者集。 4.AprioriApriori学习关联规则,并应用于包含量事务的库。关联规则学习是一种挖掘技术,用于学习库中变量之间的相互关系和关系。例如,假设我们有一个超市交易库。 你可以将库看作是一个巨的电子表格,其中每一行代表一个客户交易,每一列都代表着一种不同的食品。5.EM在挖掘中,期望最化(EM)通常被用作知识发掘的聚类(比如k – means)。 在统计中,EM迭代并优化了查看观测的可能性,同时评估未观测变量的统计模型参。6.PageRankPageRank是一种链接分析,用于确定将某个对象链接到网络中另一个对象的相对重要性。 7.AdaBoostAdaBoost是一种构造分类器的增强。你可能知道,分类器需要量的,并试图预测或分类一个新的元素属于哪个类。

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