兴趣点(Point-of-Interest, POI)查询是目前地图服务系统与叫车应用中最重要的功能之一。现有的POI查询方法聚焦在比较查询的上下文信息和POI的地理信息之间的静态相似性来返回结果。但是,在实际应用中,由于POI查询具有动态变化的特点,对于不同时空情景下不同用户的相同查询,系统往往不能很好的返回个性化的查询结果。为此,罗格斯大学与百度的研究人员在WWW2021上发表了论文 《Incremental Spatio-Temporal Graph Learning for Online Query-POI Matching》。该论文提出了一种增量的时空图学习框架(IncreSTGL) 用于解决动态场景下的在线POI查询问题。
使用基于有限有向图的调度框架,可以控制在线服务中异步调度的流程,但这对分支路径的管理不够友好,随着节点增多,调度流程会越来越复杂而难以控制。因此我们实现了支持分支路径的图调度框架,解决普通图调度框架可扩展性差的问题。
本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充,提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线,解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET,满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。
大家好,今天给大家推荐一个非常奈斯的项目:boot-master,该项目整合了目前市面上最流行的技术。
Java ssm开发的多商家书店商城,用户可以浏览商品,加入购物车,直接下单支付,在我的个人中心里可以管理自己的订单,收货地址,编辑资料等,还可以申请开店,店铺开通后可以发布商品,上下架商品,处理订单。管理员可以管理分类,上下架以及删除任何商品,审核店铺等。
猫宁晨报公益商城是中国公益性在线电子商城,以商城B2C模式运营的公益在线商城,是一家致力于将传统公益商城互联网化的创新公益商城。
背景 图1 外卖排序系统框架 外卖的排序策略是由机器学习模型驱动的,模型迭代效率制约着策略优化效果。如上图所示,在排序系统里,特征是最为基础的部分:有了特征之后,我们离线训练出模型,然后将特征和模型一
作者:Guangda Huzhang、Zhen-Jia Pang、Yang Yu等
文章:Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes
基于vscode的方式创建wps加载项在获取类型之后,无法自动生成wps加载项,在网上查询相关问题内容也无果。不过Wps官方文档又更新了通过npm全局的方式创建wps加载项,下面就来具体介绍一下。
今天盟主给大家分享的是基于Python的Flask框架开发的在线电影网站系统,大家平时需要哪个方面的项目都可以在每篇文章的下面留言,我后续会在公众号分享出来。
你好,这是 JavaGuide 的「优质 Java 开源项目推荐」第 14 期,每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目
今天给大家找了一些不错的学习网站,挑选出一些分享给大家。有些已经很出名的我就不再分享出来了。
通过这四个方面的对比,作者最后得出结论,TensorFlow 在大多数领域仍然处于领先地位,但 PyTorch 正在取得进展并逐渐缩小差距。
高精地图(High-definition Map)在自动驾驶研究领域一直占据重要地位。
针对电商平台上的作弊行为,阿里巴巴一直秉承着零容忍的态度,在虚假交易的识别防控以及处罚力度上没有最强只有更强。经过多年在全球最大的电商平台大数据上的沉淀和积累,阿里电商反作弊形成了一套监控预警、识别分析和处罚管控的多维度监管机制,特别是对虚假交易的数据监控和算法识别上应用了覆盖全链路大数据的实时分析处理能力以及大规模图搜索技术来鉴别作弊行为。
在线监测系统广泛应用于高铁、火力发电厂以及航空航天等领域,其核心内容是研究传感器输出信号的变化趋势,后续依据智能算法对设备的剩余寿命进行预测,该方法即可以防止因维修不足引起的系统故障,也可避免维修过剩造成的资源浪费,是保证机械设备安全高效运行的关键技术。
本次共享云盘项目后台采用Springmvc+Spring+Mybatis即SSM框架(大多数企业开发均使用开源框架,jsp+servlet也较为常用),前端框架jsp+JavaScript+bootstart+jquery+layer,前端主要分为安卓和PC端。
JeecgBoot 是一款基于代码生成器的低代码开发平台,零代码开发。JeecgBoot 采用开发模式:Online Coding 模式-> 代码生成器模式-> 手工 MERGE 智能开发,帮助解决 Java 项目 70% 的重复工作,让开发更多关注业务逻辑。
选自arXiv 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 在线深度学习的主要困难是模型的容量、复杂度等设置很不灵活,即模型是静态的,而数据流是动态的。本论文提出了一种适应性的网络框架,结合 HBP 算法,使网络结构能随着数据的流入而逐渐扩展、复杂化。这使得模型同时拥有在线学习和深度学习的优点,并在多种在线学习模型和数据集的对比实验中都取得了当前最佳结果。 近年来,我们见证了深度学习技术在很多应用中的巨大成功。学习深度神经网络面临着很多挑战,包括但不限于梯度消失、逐渐减少的特征重用、鞍点(以及
图灵平台是美团配送技术团队搭建的一站式算法平台,图灵平台中的在线服务框架——图灵OS主要聚焦于机器学习和深度学习在线服务模块,为模型和算法策略的线上部署和计算提供统一的平台化解决方案,能够有效提升算法迭代效率。本文将与大家探讨图灵OS在建设和实践中的思考和优化思路,希望能对大家有所帮助或者启发。
作者 | 黄波,何沧平 责编 | 何永灿 随着人工神经网络算法的成熟、GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破。本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流、控制中心、深度学习模型训练集群、模型在线预测服务等核心部分的设计、架构经验。微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果。 深度学习平台介绍 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能。随着计算机计算能力越来越强,在重复性劳动和数学计算方面很快超过了
这个工作来自于Baidu ADT部门,是该团队继L3-Net之后的在自动驾驶领域内关于定位的又一力作,其利用图像数据取得了与基于Lidar的方法相当的定位精度。
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选自arXiv 机器之心编译 参与:蒋思源 近日,腾讯发表了一篇介绍并行贝叶斯在线深度学习(PBODL)框架的论文,该论文表示这一框架已经用于腾讯广告系统的点击率预测,并获得了稳定高效的性能。该论文还
一款基于代码生成器的JAVA快速开发平台!全新架构前后端分离:SpringBoot 2.x,Ant Design&Vue&,Mybatis,Shiro,JWT。强大的代码生成器让前后端代码一键生成,无需写任何代码,绝对是全栈开发福音!! JeecgBoot的宗旨是提高UI能力的同时,降低前后分离的开发成本,JeecgBoot还独创在线开发模式,No代码概念,一系列在线智能开发:在线配置表单、在线配置报表、在线设计流程等等。
这一节将讲解快速上手 LogicFlow 流程图编辑框架的准备工作,项目整体基于Vue3+Vite3+Ts4开发,为帮助还为熟练使用 Vue3 和 Typescript 语法的小伙伴提供便利,如果你已经很熟练在Vue3中的开发习惯,建议直接访问 LogicFlow 将获取完整的入门指南。
飞书白板是近期推出的在线白板协作工具,可以用于头脑风暴、课程教学等实用场景。飞书也同时把原有的思维导图、流程图变成旧版,现在在文档插入思维导图和流程图都是默认用白板来创建。
这是github上的一个开源项目,大量免费的计算机编程类中文书籍。收集了从编程语言到操作系统各个方面的中文在线免费书籍和教程。目录很长我就不截图了。
在主流互联网产品中,比如搜索和推荐的系统,为了挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品或信息的距离,提高用户的使用体验,都需要使用大量的特征来刻画用户的行为。在信息安全领域,建立在人工智能技术之上的策略引擎已经深入到了风控产品功能的方方面面,相应的,每一个策略系统都离不开大量的特征,来支撑模型算法或人工规则对请求的精准响应,因此特征系统成为了支持线上风控引擎的重要支柱。
制作脑图的软件现在有很多,在线的,软件等数不胜数,在面对这些专业的绘制脑图的软件中我们要选择合适自己的进行编辑使用,下面为大家讲述怎样利用软件绘制思维导图。
文章:maplab 2.0 – A Modular and Multi-Modal Mapping Framework
项目地址:https://github.com/zhangdaiscott/jeecg-boot
在阿里的业务中,有广泛的算法应用场景,也沉淀了相关的算法应用平台和工具:基础的算法引擎部分,有成熟的召回和打分预估引擎、在线实时特征服务;推荐算法应用领域,有算法实验平台TPP(源于淘宝个性化平台),提供Serverless形式的算法实验平台,包括资源弹性伸缩,实验能力(代码在线发布、AB分流、动态配置),监控管理(完善的监控报警、流控、降级)等能力,是算法在线应用的基石。
JeecgBoot 是一款基于代码生成器的低代码开发平台!前后端分离架构 SpringBoot2.x,SpringCloud,Ant Design&Vue,Mybatis-plus,Shiro,JWT,支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成,实现低代码开发!
摘要 计算正确奖励函数的能力对于通过加强学习优化对话系统十分的关键。在现实世界的应用中,使用明确的用户反馈作为奖励信号往往是不可靠的,并且收集反馈花费也十分地高。但这一问题可以有所减轻,如果能提前知道用户的意图或是数据能预先训练任务离线的任务成功预测器。在实践中这两种都不太适合现实中的大多数应用。在这里我们提出了一个在线学习框架,通过带有高斯过程模式的主动学习,对话策略能按照奖励模式共同进行训练。高斯过程开发了一系列连续的空间对话表示,但都是在无监督的情况下使用递归神经网络编码和解码器完成的。试验结果表明所
编者按:目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务,微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角,采用简洁、统一而高效的“目标检测+小样本学习”框架,在多个主流数据集上均取得了杰出性能。
导语:如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,随着算法的快速发展和数据的日益积累,系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据,如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入,系统也经历了从单机版升级到分布式版本;从为了每个算法定制系统
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都说电商、秒杀项目烂大街,事实上也确实如此,面试官看到都头疼。今天推荐2个与众不同的项目,非常适合学习开发技巧,也可以琢磨琢磨吸收为自己的面试项目!
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2.流程管理 :导入导出流程资源文件、查看流程图、根据流程实例反射出流程模型、激活挂起
Jeecg-Boot 是一款基于代码生成器的智能开发平台!采用前后端分离架构:SpringBoot,Mybatis,Shiro,JWT,Vue&Ant Design。强大的代码生成器让前端和后台代码一键生成,不需要写任何代码,保持jeecg一贯的强大,绝对是全栈开发福音!! JeecgBoot在提高UI能力的同时,降低了前后分离的开发成本,JeecgBoot还独创在线开发模式(No代码概念),一系列在线智能开发:在线配置表单、在线配置报表、在线图表设计、在线设计流程等等。
今天给大家分享一篇多传感融合定位的工作:R3live++。这是继R3live后的第二个版本。这项工作提出的激光雷达视觉惯性融合框架实现了鲁棒和准确的状态估计,同时实时重建光度地图。
CMS(Content Management System,内容管理系统),又称整站系统或文章系统,用于网站内容管理。用户只需下载对应的CMS软件包,部署、搭建后就可以直接使用CMS。各CMS具有独特的结构命名规则和特定的文件内容。
本文主要介绍LaTeX论文SVG和EPS矢量图转换方法总结,包括Visio、Excel、Matplotlib等常见方法转换,总体而言是将图片转换为SVG,再转EPS矢量图和生成PDF文件,最终在LaTeX中显示。本文一方面作为自己的学习笔记,另一方面希望能帮助初学者解决实际问题,且看且珍惜
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题,分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标,后者则同时跟踪视频画面中的多个目标,得到这些目标的运动轨迹。
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