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• 基于强化学习的自动搜索

  图片来自网络导读：神经架构自动搜索的另一个常用策略是强化学习，强化学习把架构的生成看成一个智能体 ( agent ) 在选择动作 ( action ) 的过程，通过在测试集上测试网络性能来获取奖励值 ( reward )，从而指导架构的生成。近年来，基于强化学习的神经网络架构搜索已经取得了很多突破性的进展，涵盖各种策略函数和优化方法，下面将从搜索单元、搜索方法和搜索输出等多个方面对这些先进算法进行

  2022-04-04

• strcmp的返回值 字符串比较

  strcmp的返回值linux下的vim下；返回值为前面的字符串的减去后面字符串的值；vs2019下：#include<iostream>usingnamespacestd;intmain(){charch[]="asdasd";charch2[]="asdasd";charch3[]="asdas2";charch4[]=&

  2022-04-04

• 浅谈 UC 国际信息流推荐

  导读：本次分享的主题是浅谈UC国际信息流推荐。会跟大家探讨下发链路中常见的一些问题，主要包括两个场景：列表页排序，包括：目标确定、多目标任务以及混排组合优化。内容冷启问题，如果不做内容理解，能否做好推荐系统？▌列表页推荐这是印度语版的推荐列表页，左边跟常见 feed 推荐的产品形态是非常类似的，有不同的异构的卡片：新闻聚合页，点开以后就是一个聚合页。视频，点开是一个沉浸式播放的聚合页。普通的图文，

  2022-04-04

• AutoML 技术及应用

  导读：一直对 AutoML 这个方向比较感兴趣。原因有二，一是觉得这个方向比较有意义，如果真的做成了，生产力提升不说，很多初中级的调参侠就要失业了，影响还是比较大的；二是一直在追推荐相关的技术，发现很多 Paper 都是在讲如何创新性地提出一个网络结构应对特殊场景，思路很像 Neural Architecture Search 做的工作，感觉这些事就应该 AutoML 来做。下面就进入正文介绍分享

  2022-04-04

• OCPC 广告算法在凤凰新媒体的实践探索

  导读：广告算法在优化点击率和竞价机制等提升平台收益的过程中，如果不能保证广告主转化的质和量就会影响到平台生态的稳定发展，因此在 CPC 的基础上，我们探索了 OCPC 模式，并在实际中成功应用。本次分享的题目为 OCPC 广告算法在凤凰新媒体的实践探索，主要内容包括：背景介绍CVR 预估二价机制和智能出价OCPC 算法技术架构▌背景介绍1. 凤羽简介凤羽是凤凰卫视程序化广告变现优质品质曝光平台，汇

  2022-04-04

• 阿里妈妈：品牌广告中的 NLP 算法实践

  导读：本次分享的主题为阿里妈妈品牌广告中的 NLP 算法实践，主要内容包括：1. 品牌广告业务模式与技术架构的简要介绍2. NLP 算法在品牌搜索广告中的实践，以两个具体的算法问题展开：品牌意图识别和短文本相关性▌品牌广告业务模式与技术架构1. 阿里妈妈品牌广告业务概况阿里妈妈品牌广告构建了丰富的产品矩阵，有强大的生态资源支撑，其中手淘是最大的资源方，阿里系的多个 APP 也是我们重要的资源提供方

  2022-04-04

• Linux之Centos8 系统安装

  简要介绍了Centos8 基于网络源的安装

  2022-04-04

• awk第一行与最后一行

  awk 排序

  2022-04-04

• 视频 | 深度学习在美图个性化推荐的应用实践

  ▌内容摘要美图秀秀社交化的推进过程中，沉淀了海量的优质内容和丰富的用户行为。推荐算法连接内容消费者和生产者，在促进平台的繁荣方面有着非常大的价值 。本次分享探讨美图在内容社区推荐场景下应用深度学习技术提升点击率、关注转化率和人均时长等多目标的实践经验。1. 美图社区个性化推荐场景概况与挑战2. embedding 技术在召回阶段的应用实践基于 Item2vec 的 item embeddingYo

  2022-04-04

• UC 信息流视频标签识别技术

  导读：本次分享的主题为 UC 信息流视频标签识别技术，主要介绍标签识别整体架构以及基于多模态信息的视频标签识别方法，实现让机器理解海量的视频中的关键信息。包括以下几部分：标签使用场景标签识别系统架构标签识别算法未来工作▌标签使用场景首先介绍下为什么使用标签以及标签的使用场景：1. 什么是视频标签UC 信息流推荐比较多的内容都是新闻资讯类的，每天新的内容都非常多，如果没有内容理解结构化的信息，是比较

  2022-04-04