不过有的小伙伴可能会想，你不是做搜索，做推荐的吗，为啥去凑人家的 nlp 的热闹~哈哈哈，来了大佬不去凑热闹，拿什么发朋友圈（狗头） 晒一晒邱老师的签名书 其实最近也有一些小伙伴在后台，或者加我微信咨询一些关于搜索和推荐相关的问题...今天借着 nlp 这个开题，简单的扯一下 nlp，搜索，推荐这三个方向，给同学们提供一点参考。 话说，上来就问我（搜索，推荐）这行业还有前途吗？好不好转？自己的情况适不适合？应不应该转？...推荐的模型折腾了这么多年，其实核心灵魂还是 FM 那一套。...而这一部分就是典型的推荐系统的领域。...我目前的工作重点也集中在搜索的召回与推荐上，后面文章的分享也会重点在搜索和推荐在召回与排序方向上的收获。
前言工欲善其事必先利其器，今天给大家推荐一款浏览器双核浏览器，他能带来谷歌一般的体验（哈哈，个人认为），而且还是双核（Chromium86内核 / 兼容IE内核）。...我们都知道谷歌的部分IP被封杀，使得内地无法正常的访问Google，我们访问是需要fq代理才能访问的，也可以搞一些登录同步助手（不过都是不稳定的，懂得都懂），从而谷歌浏览器会有一些限制，使用的话代价较大，所以新手是不推荐的
9月4日，腾讯云正式发布多脸融合新产品，该产品在之前单脸融合的基础上，新增多脸融合和选脸融合。同时，内置新型算法，让融合效果表现更优异。...选脸融合 支持多脸、选脸融合，最多支持指定融合3张人脸，可应用在全家福、与明星合照等多人场景，增加活动的互动趣味性。...支持鉴黄鉴政：如果客户有鉴黄鉴政的需求，需要检测并过滤用户上传的色情、恐暴、政治敏感人物等，可推荐使用腾讯云的图像内容审核接口 ，通过设置相应的阈值来限制敏感人物、低俗照片的使用，提高活动的合规性和安全性...2.png 2-应用于文娱、美妆、换脸类小程序、APP 为文娱、美妆、换脸等小程序、APP提供单脸、多脸融合功能，间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包，享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线单脸/多脸融合产品，扫码即可体验。
选路规则13- 比较对等体的IP Address，优选从具有较小IP Address的对等体学来的路由 在AR1上将环回口10.10.10.10地址宣告到BGP进程下，使AS 300内的AR7能学习到该路由...将AR5和AR6的Router-ID都设置为6.6.6.6 在AR7上查看BGP路由表 关于10.10.10.10这条BGP路由没有优选10.1.6.6为下一跳的原因是邻居地址 选路规则12...Router ID为6.6.6.6 在AR7上查看关于10.10.10.10的BGP路由状态 关于10.10.10.10这条BGP路由没有优选10.1.6.6作为下一跳的原因是Router ID 选路规则...IGP cost，通过比较关于10.10.10.10这条BGP路由下一跳地址所在IGP的开销，AR7去往10.1.5.5的开销为10，去往10.1.6.6的开销为5，所以优选下一跳为10.1.6.6 选路规则...10.10.10.10路由的下一跳为AR5，去往20.20.20.20路由的下一跳为AR6 选路原则是根据MED值 选路规则6- 比较Origin属性，依次优选Origin类型为IGP、EGP、Incomplete
FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错...
58同城 架构师 编辑整理：陈佳琪、李元 内容来源：DataFunTalk 导读：58同城作为分类信息网站，服务覆盖多个领域，如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等，不同的业务有不同的特点，这使得多业务融合推荐成为一大挑战...推荐感知：虽然用户的目标单一，但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。 58app首页推荐业务 ( 多品类推荐 ) 主要面临的挑战在于： 如何满足用户对于不同品类的兴趣？...( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配？( 流量分配 ) 是推荐单一品类效果好，还是推荐不同品类的混排？( 混排策略 ) 如何平衡CTR和多样性？...兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战：强兴趣下的多业务融合。 常见的推荐系统，如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系，然后通过适当的算法进行匹配。...目前负责 APP 首页业务信息流推荐，致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级，支持流量分发，优化连接效率，提升用户体验。 今天的分享就到这里，谢谢大家。
（读论文）推荐系统之ctr预估-LR与GBDT+LR模型解析 特征交叉而提出的FM和FFM虽然能够较好地解决数据稀疏性的问题，但他们仍停留在二阶交叉的情况。...1.3 树模型对稀疏离散特征，处理较差 参考： 腾讯大数据：CTR预估中GBDT与LR融合方案 推荐系统遇上深度学习(十)–GBDT+LR融合方案实战 GBDT只是对历史的一个记忆罢了，没有推广性，...2 LightGBM + LR融合案例 一段核心代码，整体流程为： 源数据 -> 标准化 -> 训练LGM模型 -> 预测训练集+验证集的每个样本落在每棵树的哪个节点上 -> LGB的节点特征合并成为新的训练集
软件开发工具链的价值，越来越多企业看到了它。近年来，国内也迎来了软件开发工具的自主化浪潮，今天就来跟大家盘点一下2023年十大移动开发IDE工具。
在学习过程中感谢@贝尔塔的模型融合方法，以及这篇文章（作者是章凌豪）。对于两位提供的信息，感激不尽。同时还有Kaggle上一些关于ensemble的文章和代码，比如这篇。
NewBeeNLP原创出品 公众号专栏作者@上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 上次我们看了『推荐系统 + GNN』 万物皆可Graph | 当推荐系统遇上图神经网络 今天来看看『推荐系统...，避免推荐结果局限于单一类型 「可解释性（explainability）」：连接用户的历史记录和推荐结果，从而提高用户对推荐结果的满意度和接受度，增强用户对推荐系统的信任。...这样可以让KG和RC在某种程度上融合的更加深入。...：https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0066-zhangA.pdf 也可以直接在公众号后台回复『0019』直接获取 发自16年KDD，将KG与CF融合做联合训练...然后从知识库中提取的特征融合到collabrative filtering 中去，即与左边的用户反馈结合起来一起做CF进行训练就可以了，训练损失函数会用pair-wise的偏序优化。
但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...2） 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法，其思路是在推荐结果中，穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。...通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。 5）预测融合法 推荐算法也可以被视为一种“预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节，在实战中，灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处，满足多样的用户需求，大大提升推荐结果的质量，达观数据在此方面将不懈努力，探索出更多更好的应用。
笔者简单创建了个活动，发现有好几个注意的地方： 算法版本，指这个活动用的算法版本，我们先选择官方推荐Re-Invent 提供两种算法 在创建活动时选择，测试阶段支持在控制台的活动列表进行切换，但请您注意...然后先压制住内心的激动，前面都是在控制台利用交互点点鼠标完成了融合操作，现在我们先来看看，API的人脸融合接口要怎么用咧～ 当前人脸融合提供两个接口，分别支持单脸融合与选脸融合，两个接口的出参入参不尽相同...，我们一个一个来看： 人脸融合相关接口 接口名称 接口功能 FaceFusion 人脸融合 FuseFace 选脸融合 FaceFusion 俗称单脸融合： image.png 总结一下入参： 腾讯云接口公共参数...FuseFace 俗称选脸融合、又名多脸融合： image.png 入参与单脸融合多有相似，下面总结一下两者不同的地方： MergeInfos.N：输入信息数组 image.png 用上面多脸融合的例子来说...～ 按官方推荐，我们可以使用腾讯云人脸检测接口协助获取人脸框信息 因此，我们实际使用选脸融合之前，要先用人脸检测接口，获取目标人脸框信息，再将此作为入参，填入输入数组内，继而完成人脸融合请求 人脸检测接口入参较为简单
9月，知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能，文字识别推出新解决方案。...全新功能 人脸融合·选脸融合 功能介绍： 人脸融合新增多脸、选脸融合功能，最多可选3张人脸进行融合。相比之前的单脸融合变脸，新产品趣味性更强、操作更方便、应用场景也更丰富。...应用场景： 适用于全家福、明星合影等多人脸的场景，支持自定义选脸融合。...应用场景： 适用于搜索、推荐、关键信息抽取和金融单据结构化等场景。
用户对产品评价数据的稀疏性是影响推荐系统质量的主要因素之一。针对稀疏性问题，提出了几种建议技术，并考虑了辅助信息，提高了评级预测精度。...本文提出了一种新的上下文感知推荐模型——卷积矩阵因式分解（convmf），将卷积神经网络（cnn）与概率矩阵因式分解（pmf）相结合。...我们对三个现实数据集的广泛评估表明，即使在评级数据非常稀疏的情况下，convmf仍显著优于最先进的推荐模型。我们还证明convmf成功地捕获了文档中单词的细微上下文差异。...完整复现源码获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 推荐系统 即可获取。 ?
但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...这里总结一些常见的融合方法： 1）线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法，工程实现非常方便，只需要汇总单一模型的结果，然后按不同算法赋予不同的权重，将多个推荐算法的结果进行加权，即可得到结果：...2） 交叉融合法 交叉融合常被称为Blending方法，其思路是在推荐结果中，穿插不同推荐模型的结果，以确保结果的多样性。 这种方式将不同算法的结果组合在一起推荐给用户 ?...通过特征融合的方法能确保模型不挑食，扩大适用面。 5）预测融合法 推荐算法也可以被视为一种“预测算法”，即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。...总结和展望 推荐系统中的融合技术是非常重要的一个环节，在实战中，灵活运用融合技术可以发挥各个算法的长处，满足多样的用户需求，大大提升推荐结果的质量，达观数据在此方面将不懈努力，探索出更多更好的应用。
对于搜索和广告来说，排序的目标都是相对比较明确的，但推荐不同，推荐的目标就没那么明确了。可能会有同学说，推荐目标不是用户喜欢么，当然是按照用户兴趣排序啦。...所以在推荐领域，工程师们的目标其实是比较迷茫的。但建模的过程当中又必须要有一个明确的目标，所以业内还是用点击率和转化率来作为推荐的目标。大家可以思考一个问题，点击率高转化率高就意味着推荐效果好吗？...所以如果我们同时预测了多个目标，也没办法在排序的时候按照多个目标排序，除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题，多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...融合方案 融合方案本身非常简单，大家都和拍脑袋差不太多，并没有高下之分，只有效果好不好的差别。...细想会发现一个问题，我们排序的时候用的是pctr * pcvr，这是两个目标融合的结果。
以 4.8 分（满分 5 分）的综合评分再次获评亚太区客户之选 1。...全球范围内 11 家厂商的综合评分与评价数量详情 SmartX 超融合曾获评 2020-2021 年度亚太区客户之选。...在本年度报告中，SmartX 在数量和评分上继续保持领先， 累计获得 80 条客户评价，综合评分达到 4.8 分，高达 97% 的客户愿意推荐 SmartX 超融合产品。...推荐阅读： IDC：SmartX 产品能力持续提升，获金融客户青睐 击败国内外大厂！...Gartner 会对每一条客户评价进行审核，保证评价的真实性与客观性，其中客户之选主要根据根据厂商的综合评分、评价数量、客户推荐意愿、客户所覆盖的行业、部署区域以及公司规模等因素进行综合评判后选出。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。...，即检测到的关键点然后计算两个人脸形状之间的变形，再添加图像融合等后处理技术，目前在天天P图等应用中的换脸算法如此。...文章引用量：60+ 推荐指数：✦✦✦✦✧ ? [4] Korshunova I, Shi W, Dambre J, et al....推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [5] Jin X, Qi Y, Wu S....使用时将A的特征输入解码器B从而实现换脸，感兴趣的可以参考开源代码[7]进行尝试。 推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [6] Korshunov P, Marcel S.
2016年出版的书，豆瓣评分高达8.6，基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7 ，作者推荐的编辑器 Geany 我没用过，不好做评论，不过个人推荐使用 Pycharm 或者 Sublime...推荐理由 书的标题中肯，不偏不倚，正如书的内容一样，从入门到实践，不像那种标题党动不动就是《XXX从入门到精通》 全书都在灌输一个理念：编写可读、清晰的代码。
本文提出采用大模型LLM从用户的异构行为信息中提取和融合异构知识，然后将异构知识和推荐任务相结合，在LLM上执行指令微调进行个性化推荐。...2.方法 看图说话，主要流程： 基于数据中的不同用户的各种异构行为数据，以用户为中心，筛选出该用户的异构行为 将这些行为通过prompt工程构建成文本输入到chatgpt用来将异构行为融合，得到完整的自然语言表达...-6b 2.1 异构知识融合 在异构知识融合阶段，利用LLM丰富的语义知识和强大的推理能力来促进异构知识的融合。...接下来，在知识融合模块中，使用ChatGPT对行为文本进行异构知识融合，获得异构知识文本。基于用户行为生成的异构知识将用于LLM的微调和推荐阶段。...预测结果可以输出为自然语言形式的直接推荐，也可以用作语义特征，通过与传统推荐模型中的现有特征连接来增强推荐效果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
