前深度学习时代 在深度学习还没有引入到点击率（Click-Through Rate，CTR）预估之前，CTR预估的模型大概经历了三个阶段：逻辑回归（Logistic Regression，LR），因子分解机 因此又有人提出了结合一阶和二阶特征的因子分解机模型，该模型相比于LR，增加了交叉特征的构造，性能得到了提升。但是由于FM也只能够做二阶的特征交叉，因此后来又有了梯度提升树的提出。 梯度提升树可以得到更高阶的特征组合，树越深，越高阶。因此通过仔细分析发现，基本上模型的发展有着这么一条规律：往更好地构造高阶特征的发展。 wide&deep.png 那么接下来看DeepFM是怎样在这个基础上沿着构建更好的高阶特征提取结构的思路上发展的，如图 4 为DeepFM [4] 模型结构，可以看出，该模型基本上是把wide部分替换成了 由此可见，在深度学习时代，CTR模型的迭代发展也是在找一个更好的可以得到强表达能力的高阶特征的构造方面发展。
选定一个方向，然后拼命的学习这个方向的知识，之后不管是求是骗还是去忽悠都要进入做这个方向的公司去锻炼，任何一公司都需要初级人员来打杂的，我们争的就是这个机会。 技能的增长不是一厢情愿的事，我再之前写的一篇文章中写到过。 没上过战场的士兵就算在训练中再优秀也是菜鸟。我们需要真正的战场磨炼我们的技能。 这时候别犹豫，你必须要有一个环境来做你想做的事情，如果这个时候拖下去，自学而来的东西会很快的被忘掉，之后你面试的时候可能什么都答不上来了。这时候争的就是一个机会，一个跑到对方公司打杂的机会。 各种hadoop的版本与产品的兼容是不是好的(很多客户有自己的hadoop), 以及hadoop的各种配置是不是与产品兼容的。 互相都干了以前对方的活是很常见的。 总结 建议大家去TO B的公司看看，现在做大数据的还是TO B的比较多。互联网里能接触到这些的公司不多。 对于投向这方面的学习我觉得也是不亏的。
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前面 Nicolò Valigi 的试验表明 TensorFlow 提升树接口仍然达不到 XGBoost 的性能，但在 TensorFlow 上构建提升树的调用接口很有意义。 在本论文中，我们介绍了另外一个可优化和可扩展的梯度提升树软件库，即 TF 提升树（TFBT），该算法库构建在 TensorFlow 框架 [1] 的顶层。 TFBT 合并了一组新颖的算法以提升梯度提升树的性能，包括使用新的逐层提升过程提高一些问题的性能。 ： 逐层的提升方法（Layer-by-layer boosting）：TFBT 支持两种树型构建的模式，即标准的方式和新颖的逐层提升方式。 其中标准模式即使用随机梯度的方式构建提升树序列，而逐层提升的方式允许构建更强的树和更深的模型。
随着大、云、物、移、智、链等技术的飞速发展，以及新冠疫情对于全球的持续冲击，零信任技术落地迎来了新的发展机遇。而在无法全面落地的情况下，局部零信任就成为了很多企业的选择。 例如零信任的核心之一，身份认证体系就不断被强化，成为落地零信任的局部尝试。 在落地的过程中，企业也充分考虑授权策略的自适应、可管理、可扩展几方面的平衡。 同时也可通过风险评估和分析，对角色和权限进行过滤，实现场景和风险感知的动态授权。 事实上，局部落地零信任的方式更加适合我国企业的现状。 同时，企业在实施的过程中还可以进一步感知零信任对于企业安全的提升，以及是否会对业务产生不利影响等等。
前面 Nicolò Valigi 的试验表明 TensorFlow 提升树接口仍然达不到 XGBoost 的性能，但在 TensorFlow 上构建提升树的调用接口很有意义。 在本论文中，我们介绍了另外一个可优化和可扩展的梯度提升树软件库，即 TF 提升树（TFBT），该算法库构建在 TensorFlow 框架 [1] 的顶层。 TFBT 合并了一组新颖的算法以提升梯度提升树的性能，包括使用新的逐层提升过程提高一些问题的性能。 即标准的方式和新颖的逐层提升方式。 其中标准模式即使用随机梯度的方式构建提升树序列，而逐层提升的方式允许构建更强的树和更深的模型。
翻译：疯狂的技术宅 作者：Matthias Sommer 来源：dzone ? 我有一个项目用了 Vue.js 来构建单页应用程序。随着上线日期的临近，性能优化的工作变得越来越重要。 在本文中，我收集了有关在加载时间和渲染性能方面提高 Vue.js 应用性能的所有知识。 使用 Vue.js，你可以快速构建单页应用。 但是最初加载的页面一般不需要太多文件内容，并且不应拖慢用户访问我们的网站的速度。 以下介绍了有关如何缓解此类问题的几种方法，以及在响应性和性能方面进一步改进 Vue.js 应用的其他方法。 如果我们可以将每个路由的组成部分拆分为一个单独的块，然后仅在访问路由时才加载它们，则效率会更高。 在开发模式下，每个块都将被赋予一个自动递增的数字。在生产模式下，将使用自动计算的哈希值代替。
G 图神经网络是一种对没有固定结构的数据进行建模的诱人方法。然而，让他们按预期工作多年来经历了一些曲折。在本次演讲中，我将介绍图挖掘团队在谷歌上使GNN有用的工作。 我将专注于我们已经发现的挑战以及我们为它们开发的解决方案。 具体来说，我将重点介绍一些工作，这些工作实现了更富表现力的图卷积、更健壮的模型和更好的图结构。
灯箱效果是我一直想加又没有加的功能，正好最近百度在推移动落地页检测，顺手做一下优化 我的检测结果是：您的页面可能存在图片不可全屏查看，全屏查看后不可缩放/左右滑动的问题，影响落地页体验 我们可以直接使用 FancyBox来完成我们的需求，FancyBox是一款优秀的弹出框Jquery插件 1、允许我们用鼠标和键盘上的四个方向键切换图片 2、可以根据当前窗口大小自动调整弹出框的大小，当我们改变浏览器窗口大小时 1、引入相关文件 可以将FancyBox的 js、css 文件下载到主题目录中进行引入，这里我们直接使用 CDN 外链 请先在header.php文件的标签前引入Jquery文件 <script type CSS 类，这上面 js 代码加入到header.php或footer.php文件中 3.初始化 fancybox 一切加载完成后，就可以初始化FancyBox了，在刚才引入的FancyBox的 js protect:true, // 禁用右键保存 }) }); 更多配置项查看文档吧 今天查看落地页检测已经可以通过～
当用户在媒体页面的广告位上看到广告以后，如果产生兴趣，首先产生的是点击行为，广告点击与广告展现的比率称为点击率（Click Through Rate，CTR）；点击行为成功以后，将会打开广告主的落地页（ landing page），落地页成功打开次数与点击次数的比例称为到达率，这是在广告主网站上发生的；如果用户从落地页开始，进一步完成下单等操作，则称为转化，转化次数与到达次数的比例称为转化率（Conversion 而广告主看的就是CTR和CVR。因此，如果广告收入下降，说明是这两个指标在下降，指标下降，说明是用户点击行为及落地页打开次数减少。要想提高收入，就从这两方面入手。 采用哪些措施提升详情页广告收入？ 3、信息匹配 动态替换不同广告组的文案：你需要根据目标用户群体的不同，有针对性地设计不同文案的广告和落地页。所有用户都看到相同的产品，但根据其所属广告组的不同，文案里的标题和描述将有所不同。 统一广告与着陆页的设计，语气和感觉：通过使用相同的图像和配色方案，在广告到着陆页之间给访客一致的浏览体验。
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Part.3 我们的DevOps是如何落地的 那么我们具体怎样利用TAPD DevOps流水线，一步步实现持续交付，最终提升研发效能的呢？ 下面我将分享我们在各个环节的做法。 于是，我们将Sonar扫描前置到开发每一次提交到Git仓库便触发构建，让Sonar缺陷在开发自测环节变暴露出来，同时，每一次构建能清晰的展示本次代码变更人，开发可以安心地收下这一页的bug啦。 ? 通过深入分析，我们可以知道效率较低的环节到底是什么原因导致，以制定更有效的提升效率的方案，可以是流程自动化，也可以是制定规范。 噢，TAPD的API好好用，以上提到的脚本均由测试同学通过API实现，你会发现高效的质量度量是一件特别有意思的事情，质量度量后的效能提升更是一件特别有成就感的事情！ 基于以上实践，我们从业务响应周期、持续交付能力、开发质量、交付质量4个方面衡量的研发效能，都有了显著的提升。
近些日子在 UIMovement[1] 上看到了一个比较酷炫的登录页效果，如下： ? 觉得很酷炫，就自己实现了一下，效果如下： ? 下面就来一步一步的分析是如何做出来的。 「Accepter」按钮 动画结束后 dismiss 掉当前dialog 并把 logo向上移7.跳转到第二页，文字呈波浪形弹出8.文字弹出后显示对话框并弹出键盘 开始实现 需求了解了，下面就是一步一步的实现效果 点击「注册」弹出 Dialog 在这里我们需要注意的有一点： 在我们使用 showModalBottomSheet 时，默认的背景是白色的，也就是说我们自己设置的圆角是不管用的， 所以要给这个 BottomSheet 跳转到第二页，文字呈波浪形弹出 如何把文字呈波浪形弹出？ 我们最先想到的肯定就是动画，因为也只有动画才有这种回弹的效果， 那这么多文字，每一个都要设置动画？ 答案是肯定的。 想要实现这样酷炫的登录页，还是比较复杂。 这里我实现的还不是很完美，看起来对比原图有些「着急」。 不过无所谓了，就是改变一下动画持续时间的事。 还是那句话，梳理好需求，什么都好做。
今天介绍一个论文autoner[1]，主要是为了探索如何在只有词典的情况下，提升NER实际落地效果； 首先，如果手中含有词典，常规操作就是远程监督打标数据，然后做NER； 远程监督一个比较常见的操作就是使用我们手中的字典 ，通过字符匹配的形式对文本中可能存在的实体打标。 针对这个问题，本文提出了一种比较新的标注框架，简单来讲就是在这新的框架中，不去预测单个的token的类别，而是去判断两个相邻的tokens是不是在同一个实体中被tied； 上面只是我自己简单的分类，其实存在的两个问题和两种解决架构是相互融合在一起的 词典形式简单介绍 首先定义一下词典形式，包含两个部分，第一部分是实体的表面名称，这个包括规范名称和对应的同义词列表；第二个部分就是实体的类型； 其次，词典的标注肯定是有限的，肯定存在不在词典中的某些词组但是也属于某种类型的实体 CE_Soft 使用的是软标签的进行的CE的计算，并没有使用硬标签。 对应的是在远程监督中，当前实体真实类型标签集合。
你已成功将您的电子邮件发送给出去，现在您的目标页面正在被许多访问者接收，但是你的页面是否能帮你带来转化呢？下面是6个小技巧可以帮你提升着陆页的转化率。 1、减少干扰项 要想最大程度地优化转化率，在优化过程的关键步骤上你一定要为用户提供良好的浏览环境。通过精确定位你的目标客户群，提供他们最想要的信息，才能真正提升转化。 通过给转化流程各环节的关键数据设立目标，你可以精确判断转化率是否得到提升。 陌生：他们只是在网上随意浏览，有可能会接触到你的网站。在这个阶段，你能和他们互动的媒介只有网站，活动着陆页和广告。 好奇：这些访客对你的产品介绍感兴趣，想进行更深入的了解。 在这个阶段，用户已经认同了你的价值。此时开始销售你的产品和服务，就能慢慢地提升收益。 赞同：购买完成了，但转化率优化的过程并没有结束。
这里简单展示一下，主要有主站的双列发现页、主站精选、极速版发现页，这些主要是用来帮助用户发现可能感兴趣的视频，还有关注页、同城页。除了短视频之外，还有直播、电商直播的推荐。 --02 CTR模型——PPNet这是我们2019年的模型，ctr的个性化预估是推荐系统的核心，主要用来预估用户对视频会不会点击，预估效果直接影响用户体验。 --03 多domain多任务学习框架快手的产品场景非常多样，包括主站发现页、主站精选、发现页内流、极速版发现页等。另一方面，人群多样化，包括新用户、老用户、激活用户等。 通过这些尝试，我们做到了让SIM算法首次在短视频推荐落地；在业界首次覆盖用户历史至年，这是数万级别的；收益巨大，建立了护城河；扩展到了其他场景。 另外用户长短期兴趣怎样更好得建模和融合，以及用户的留存建模也是我们未来优化的重点。今天的分享就到这里，谢谢大家。----分享嘉宾：----
这里简单展示一下，主要有主站的双列发现页、主站精选、极速版发现页，这些主要是用来帮助用户发现可能感兴趣的视频，还有关注页、同城页。除了短视频之外，还有直播、电商直播的推荐。 02 CTR模型——PPNet 这是我们2019年的模型，ctr的个性化预估是推荐系统的核心，主要用来预估用户对视频会不会点击，预估效果直接影响用户体验。 03 多domain多任务学习框架 快手的产品场景非常多样，包括主站发现页、主站精选、发现页内流、极速版发现页等。另一方面，人群多样化，包括新用户、老用户、激活用户等。 通过这些尝试，我们做到了让SIM算法首次在短视频推荐落地；在业界首次覆盖用户历史至年，这是数万级别的；收益巨大，建立了护城河；扩展到了其他场景。 另外用户长短期兴趣怎样更好得建模和融合，以及用户的留存建模也是我们未来优化的重点。
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