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    原创插件:WordPress读者排行榜插件WP Readers Ranking

    没办法,根据实际功能,我将这个插件命名为 WP Readers Ranking,译为 WordPress 读者排行榜,也就懒得去深究中式英语的对与错了。。。 在手动模式当中,插件提供 2 个自定义部署的方法: 方法①是短代码部署的方法: 后台编辑页面内容,在任意位置插入短代码“[readers_ranking]”,保存页面即可。 安装方法和其他 WordPress 插件一样,分为 2 种: ①、在线安装 该插件已上传到了 WordPress 官方插件站,所以只要在 WordPress 后台的插件在线安装界面搜索 WP Readers Ranking 插件主页:https://wordpress.org/plugins/wp-readers-ranking/ 下载地址:https://downloads.wordpress.org/plugin/wp-readers-ranking.zip

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    谷歌开源TF-Ranking可扩展库,支持多种排序学习

    铜灵 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近,谷歌新开源了可扩展的TensorFlow库TF-Ranking,可用于学习排序。 TF-Ranking中有一套完整的学习排序的算法,包含成对或列表损失函数、多项目评分、排名度量优化和无偏见的学习排名。 除了上述特征外,研究人员最后再次强调, TF-Ranking也是一个无偏见的排序学习库。 这篇新博客就酱,对TF-Ranking感兴趣的话,可进一步探索以下官方资料: 传送门 博客地址: https://ai.googleblog.com/2018/12/tf-ranking-scalable-tensorflow-library.html 代码地址: https://github.com/tensorflow/ranking 教程地址: https://github.com/tensorflow/ranking/tree/master/tensorflow_ranking

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    知乎排序算法负责人单厚智的经验分享:推荐页Ranking

    知乎推荐页场景和Ranking历程介绍;2.深度学习在Ranking中的尝试和应用现状;3.Ranking面临的问题和未来研究方向。 大鱼丨新浪微博丨新浪看点丨百度百家丨博客中国丨趣头条丨腾讯云·云+社区 单厚智,知乎推荐算法高级工程师,排序算法负责人,硕士毕业于北京邮电大学,曾在搜狗从事广告点击率预估工作,引入GBDT+LR模型;加入知乎后,主要负责推荐页 ranking 以上就是知乎推荐页的整体架构流程,下面针对Ranking模块做详细讲解。 首先介绍一下推荐页Ranking的演进历程,如下图所示,Ranking的演进主要经历了四个阶段。 ? 1. Feed Ranking 采用GDBT模型。 4. Global Ranking 深度学习模型,DNN等。 如果发现线下效果好,比如 AUC 和 NDCG 提升明显,但上线效果不显著,很可能是特征不一致导致的,可重点排查; 3、线上线下最好使用同一套特征抽取框架,只需使用的相同特征配置便可保证一致性,我们 Global Ranking

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