DCG是Data Center Group的缩写,是英特尔公司的一个部门,负责设计和开发数据中心相关的产品和解决方案。DCG致力于提供高性能、高可靠性和高效能的数据中心解决方案,以满足不同规模和需求的客户。
在这个问答内容中,DCG并不是一个名词,而是一个缩写词,代表英特尔公司的一个部门。因此,无法给出DCG的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。
9月21日,当这一消息在济南的联想科技创新大会上曝光时,这场专属联想DCG的盛会愈发显得星光熠熠。
推荐问题是现在互联网最核心的问题之一,从搜索体统到淘宝的用户推荐,一个好的推荐/搜索系统能够有效地提升用户的使用体验,从而更好地提升用户粘性,产生更高的经济效益。
【编者按】在信息过剩的互联网时代,推荐系统的地位随着大数据的普及愈发重要。评估一个推荐模型的质量面临很多棘手的问题,我们常用的指标是直接的准确率、召回率,但准确率不一定具有很好的相关性。来自Zygmunt Z的这篇综述文章,把推荐当作是一个排名任务,提供了一种更注重相关性的视角来进行推荐系统的评估,颇具可读性。 如果你挖掘的信息较少,推荐的方法有很多。问题是,选择哪一个模型更合适。在这里,主要的决策因子是推荐质量。你可以通过验证来估计它,而推荐系统的验证可能会很棘手。你需要考虑一些东西,包括任务的制定,可用
前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈。 多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智慧零售的大战略,其本质是数据驱动,为消费者提供更好的服务, 苏宁日志分析系统作为数据分析的第一环节,为数据运营打下了坚实基础。 数据分析流程与架构介绍 业务背景 苏宁线上、线下运营人员,对数据分析需求多样化、时效性要求越来越高。目
对推荐结果的评估一直都是十分重要的环节,一个推荐算法或者说排序的优劣直接体现在这些评估指标上。具体地,有三种方式,分别是产品数据层面、机器学习算法层面、用户体验层面。
本文主要和大家分享推荐系统中的常用评价指标,包括NDCG,Recall,AUC,GAUC等。
推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析(一)前面这篇介绍了整个SAR算法,算法本身比较容易理解。本篇主要对一下里面有趣的小函数。
读完分类与回归算法的评估指标之后,你已经知道了机器学习中分类与回归算法的评估指标。在这篇给大家介绍一些机器学习中排序算法相关的评估指标。
最近阅读论文的过程中,发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门,今天我们就来系统的总结一下,这些指标有的适用于二分类问题,有的适用于对推荐列表topk的评价。
这听起来很棒:只要完成服务器等产品的购买,用户就可以不再去管其他相关的事情。这些事情涉及了项目招标、合同签署、出货和上架等复杂的流程,在现实中,它通常会长达数月。
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五花八门的说法越来越多,但是粗排的意义本质还是由于在工业界中业务链路性能、算力的约束下,漏斗链路设计中的一环,其使命就是在既定资源、性能约束下从全量候选集合中选出一个“优质候选集合”
AUC: Area Under ROC Curve,同目标检测中的 AUC 指标。
这一节将着重说明,怎样定位线上和线下指标之间的差异,对齐线下和线上指标,得到一个大致的关系。优化线下什么指标,对应的能带来线上什么指标的提升。这样可以避免模型上线的风险。因此也是指标的分析也是十分重要的一个问题。
想当年,我也是一名想做游戏开发的程序员,大学的时候照葫芦画瓢做了一个半成品的《炉石传说》一度让我以为我将来会成为一名游戏开发工程师,可惜后来我被C++的学习成本给全退了,于是乎和游戏开发这一领域从此是路人。
Intel在其2016年第四季度财报电话中透露,其某款CPU故障影响了公司盈利,该公司第四季度的收入创下了新的记录,同时2016年总收入也创下了594亿美元的记录,但CPU的故障对其数据中心业务收入产
“ 本文主要介绍了推荐系统中常用的评价指标,包括评分预测指标,集合推荐指标,排名推荐指标以及多样性和稳定性等。”
随着信息过载的增加,我们不可能通过观看海量的内容来获取我们想要的项目。推荐系统可以来拯救我们。推荐系统是一种模型,通过向用户展示他们可能感兴趣的内容,帮助他们探索音乐和新闻等新内容。
按要求转载自36Kr 作者 | 宋长乐 当问及接手数据中心业务之后最大的挑战是什么,孙纳颐连续说了三次:执行、执行、执行。 如果要问现今英特尔CEO科再奇身边的大红人是谁,非孙纳颐(Navin Shenoy)莫属。 2016年4月,施浩德选择离开英特尔时,孙纳颐接手CCG客户端计算事业部,一年之后的5月4日,孙纳颐再次扛起大旗,负责DCG数据中心业务,担任总经理职位。 在英特尔内部,能够接连管理CCG和DCG两大事业部的人选寥寥可数,施浩德算一个,现在孙纳颐也加入了这个少数派名单之中。 作为英特尔两大现金
在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下,商品数量和种类快速增长,用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品,这就是信息超载问题。为了解决这个难题,个性化推荐系统(Recommender System)应运而生。
搜索、推荐和广告等这些AI主流应用背后的一个核心技术,是排序学习(Learning to Rank)。本文从系统开发工程师的角度做了非常系统通俗的解读,主要概念,推荐给大家。
搜索、推荐和广告等这些AI主流应用背后的一个核心技术,是排序学习(Learning to Rank)。本文从系统开发工程师的角度做了非常系统通俗的解读,主要概念,连美美都看懂啦,推荐给大家。
Learning to Rank,即排序学习,简称为 L2R,它是构建排序模型的机器学习方法,在信息检索、自然语言处理、数据挖掘等场景中具有重要的作用。其达到的效果是:给定一组文档,对任意查询请求给出反映文档相关性的文档排序。本文简单介绍一下 L2R 的基本算法及评价指标。 背景 随着互联网的快速发展,L2R 技术也越来越受到关注,这是机器学习常见的任务之一。信息检索时,给定一个查询目标,我们需要算出最符合要求的结果并返回,这里面涉及一些特征计算、匹配等算法,对于海量的数据,如果仅靠人工来干预其中的一些参
2月26日MWC接受采访时,联想集团董事长兼CEO对此次风头正盛的折叠屏手机发表了评价:
即使“全球第一”本身的名号不是诱惑,构成全球第一的业绩也是个巨大的诱惑。在连续四年位列HPC全球第二,中国第一后,联想有了新目标。
本系列是机器学习课程的系列课程,主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
独角兽ASML年报显示 服务器,数据中心和存储 在其营收中的比重越来越重要 到2030年总额将仅次于智能手机 整体市场营收预计将达到美金187billion 📷 此言不虚 Synergy Research的数据显示 2021年公共云基础设施支出增长了20% 全球数据中心IT硬件和软件支出达到历史新高 📷 其中三巨头 在数据中心赚得盆满钵满 📷 Intel除了2020疫情年 季度营收的曲线相当稳定成型 CPU+IPU+网络ASIC阵型已经完备 📷 Nvidia 数据中心营收跳涨 📷 同样是 GPU+DP
我们正处在一个知识爆炸的时代,伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展,互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。
一个企业数据备份TCO方面的负面因素,主要是备份软件的节点问题。通常按月递增的节点数量,让按节点付费的用户需要支付一笔不小的开销。同时,一些负担也还存在于隐形的细节中,例如每次新增节点,都需要企业投入人力来部署备份软件,增加各项运维成本的同时,也为管理带来很大压力。
本系列已经写了二十篇了,但推荐系统的东西还有很多值得探索和学习的地方。不过在这之前,我们先静下心来,一起回顾下之前学习到的东西!
推荐系统中常常需要在亿级别的候选集中找到上百个相关的item,俗称DCG问题(Deep candidate generation)。通常处理这类问题采用的类似语言建模的方法。然而显存的推荐系统都存在着曝光偏差,在候选集多的时候这个偏差更加的严重,导致模型只学习了曝光多的样本,因此这篇论文《Contrastive Learning for Debiased Candidate Generation in Large-Scale Recommender Systems》使用了对比学习去解决曝光偏差问题,该方法已经成功部署在淘宝,并且效果有显著提升。
近期对推荐系统颇为感兴趣,正巧看到今年KDD Cup赛题中有两道都是推荐相关的,借着这次机会学习学习。本文将对KDD Cup 2020 Challenges for Modern E-Commerce Platform: Debiasing 数据进行了初探与可视化处理,便于各位更为直观理解赛题数据与建模目标,同时还会给出基本的解题思路。
如果您正在投资区块链技术,您需要掌握最新的发展,考虑各种观点,并且总是要了解所涉及的技术的基础知识。
传统的推荐系统使用用户-项目匹配矩阵来预测用户对项目的兴趣程度,矩阵如上图所示,推荐算法的实现过程可以看作是填补矩阵中缺失值的过程。
过去的一年是全球半导体收入二十年来降幅最大的一年,排名前十的芯片供应商中有八家遭遇了营收下滑。但在2019年,英特尔却开始逆势发展,在这个半导体业务充满坎坷挑战的时期,其长期多元化战略为公司带来了红利,实现了营收增长并重新夺回了市场的头把交椅。
Insta VR推3D Cubemap技术,支持48K VR图像 日本Insta VR推出新产品——3D Cubemap技术,支持超高清的48K VR图像,为原先4K图像的12倍。据悉,InstaV
美国当地时间2022年7月29日,全球领先的先进数字成像、模拟、触屏和显示技术等半导体解决方案开发商——豪威集团于当日发布了新款5000万像素图像传感器OV50E。
作者|周翔 最近几个月,以《王者荣耀》为代表的游戏受到了各方的攻击,其中以家长和老师的反应最为激烈。不过,玩物真的就一定会丧志吗?清华大学的几位学霸告诉你,玩游戏也能玩出新高度。 8 月 7 日,信息检索领域的顶级会议 SIGIR 2017 在东京开幕。9 日,大会公布了最佳论文、最佳学生论文、最佳短论文等 4 大奖项。其中,最佳论文奖被微软团队拿下,而清华大学的论文“Evaluating Web Search with a Bejeweled Player Model(使用宝石迷阵玩家模型评估网络搜索)”
我们在综合时,为了面积和时序目标,常常开了很多优化选项,比如compile_ultra。这个命令会根据面积和时序的要求,自动ungroup部分子模块,并进行跨模块边界优化。为了优化动态功耗,我们还会自动插入门控时钟。还有DCT、DCG模式,会打开物理优化,为了修复Cap和Transition的违例,进行寄存器复制、子模块端口复制等。下面就这些选项做一些说明。
代码地址:https://github.com/dqdallen/Torch-RecHub/blob/main/torch_rechub/basic/metric.py
WSDM Cup on Cross-Market Recommendation Competition
「行业边缘」会由多篇边缘计算相关新闻构成,每一篇不长,但都是精挑细选的,是其他媒体没有报道过,或者未被正确报道过,而我们认为对读者有价值、有意义的新闻。
文章目录 扩展1:mmd-for-unity 动作保存 扩展2:ray-mmd 物理渲染 额外扩展 扩展1:mmd-for-unity github MikuMikuDance可以处理3种类型的数据。共有三种类型:用于处理场景数据的PMM文件,用于处理模型数据的PMD/PMX文件以及用于处理运动数据的VMD文件。 MikuMikuDance将字符作为3DCG数据处理。数据是PMD/PMX文件。另外,当角色跳舞时的数据(动作)是VMD文件。 MikuMikuDance读取一些模型数
在信息时代,搜索引擎成为人们检索信息不可或缺的工具。然而传统的基于关键词的搜索方法要求用户准确表达搜索需求,因此有一定挑战。为了改善用户体验,查询建议系统崭露头角。这些系统通过分析用户当前的查询输入,生成相关的建议,减轻用户的搜索负担。文本查询建议(TQS)和视觉查询建议(VQS)是两种已经深入研究的查询建议系统。TQS 根据用户当前的查询生成一系列关键词,辅助用户更清晰地表达搜索意图。而 VQS 通过将视觉示例与建议一起呈现,提高了用户理解上下文的能力。
大家好,我是赛灵思DCG数据中心负责Video业务的Sean Gardner,本次演讲的主要内容是赛灵思在中国发展过程中寻求新的业务探索与技术创新落地。
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