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站长资讯

  • 阿里云小蜜对话机器人背后的核心算法

    导读:阿里小蜜智能对话开发平台是智能服务事业部推出的面向各行各业的对话构建平台,此次分享将结合平台,对小样本下的语言理解、用户模拟器和基于模型的对话管理的算法研究和落地进行介绍。▌0. 对话系统简介对话系统的一般架构如图:图1:对话系统一般架构这是我们所熟知的对话系统框架,这里面主要有:NLU 自然语言理解,DM 对话管理,NLG 自然语言生成3个主要模块,DM 里面有 dialog state

    2022-04-03
  • 推荐系统应该如何保障推荐的多样性?

    首先,推荐系统的多样性并不应该是一个推荐系统追求的终极目标。多样性,是手段,不是目标!多样性,是手段,不是目标!多样性,是手段,不是目标!重要的事情重复三遍,为什么不能作为目标呢?因为:1. 多样性很难量化。3个体育新闻+7个小姐姐和7个小姐姐+3个体育新闻,哪个更加多样呢?2. 多样性不是越多越好,一次推荐 list 10 篇文章,各是不同的话题的,显然比较多样,但是你确定是更好的推荐结果吗?你

    2022-04-03
  • HBase福利|阿里云HBase Serverless开启大数据学习与测试的新时代

    想学习HBase,环境部署太累?想学习HBase,集群架构太贵?想学习HBase,遇到问题太难?想测试HBase,环境等待太慢?想测试HBase,资源空闲太费?想测试HBase,峰值预估太慌?开箱即用、超低价格、极限弹性,阿里云HBase上线Serverless版本,大幅降低HBase学习与测试的门槛,开启HBase云弹性的新篇章!什么是阿里云HBase Serverless版本在云计算的不断发展

    2022-04-02
  • HBase服务|阿里云NoSQL X-Pack如何做到在线存储及计算一体?

    数据处理的挑战随着企业数据的逐渐积累增多,数据架构从单节点的关系型数据库,演进到分库分表,再演进到NoSQL及Hadoop生态。Hadoop生态百花齐放,没有统一的架构标准,目前用的比较多的是Lambda架构,该架构主要特点为流计算、批处理、在线存储独立的,通过Pipeline来连接。大数据Lambda架构比较复杂,流、批、在线存储需要独立建设,同时需要构建数据Pipeline来做数据交换流动。数

    2022-04-02
  • 云HBase Thrift使用最佳实践

    HBase原生只提供了Java API客户端,针对诸如Python、PHP、C++等非Java语言一般都是通过Thrift代理的方式访问HBase服务,本文从Thrift架构、HBase Thrift API使用以及如何监控Thrift等几个方面详细介绍云HBase Thrift使用最佳实践。Thrift是一种接口描述语言和二进制通讯协议,它被用来定义和创建跨语言的服务。通常被当作RPC框架来使用

    2022-04-02
  • HBase优化|面向海量数据的极致成本优化-云HBase的一体化冷热分离

                    前言随着业务的持续发展,业务数据库存储量会持续增长。通常数据量过亿时,就需要考虑做分库分表,或者选择扩展能力更好的NOSQL/NewSQL数据库,如HBase就可以单表支持PB级数据,足够满足大多数业务的存储需求。然而,对于大量存储瓶颈类业务,存储成本依然是系统设计中需要关注的重中之重,冷热分离的解决方案应用而生。适合冷热分离的业务账单/订单类系统的数据

    2022-04-02
  • 深度学习笔记:前向网络

    导读:本文来自朱鉴老师整理的深度学习笔记节选(完整版《深度学习笔记》,可以关注本文公众号,后台回复“DL笔记”获取),第10.1节 · 前向网络,本节首先回顾前向网络结构,在此基础上进一步回顾该类网络架构在语言模型、排序问题及推荐问题上的应用。▌10.1.1 网络结构前向神经网络由若干层隐藏层和一层输出层构成,网络中层和层之间为全连接方式,连接权重参数及偏执权值即为要训练的参数。隐藏层由若干神经元

    2022-04-02
  • 阿里云HBase SQL一站式解决复杂查询难题

    一.背景概述HBase作为海量在线存储引擎,被广泛应用于推荐、风控、物联网、画像、表单等大数据场景。Phoenix作为HBase的SQL层,极大降低了用户使用门槛,并且实现了二级索引、加盐表、动态列等大量实用功能。HBase底层存储基于LSM,LSM能将业务的随机写转为顺序写,能有效提升写吞吐,但是其查询只适合于Rowkey的前缀匹配,查询模式单一;Phoenix二级索引,底层是跟原表关联的索引表

    2022-04-02
  • 解读:滴滴“猜你去哪儿”功能的算法实现

    导读:最近看了一篇比较有意思的文章,关于滴滴“猜你去哪儿”功能的算法实现,在这里记录下。▌产品图:滴滴“猜你去哪儿”产品形态从产品的角度,滴滴“猜你去哪儿”是在用户打开滴滴,用户还未输入的情况下,猜测用户的想去的目的地(POI)并以 TIPS 的形式直接进行提示,该功能从产品上有两个好处:① 能够减少用户的输入,如果猜测准确,用户直接点击目的地 POI 即可;② 能够提升用户对滴滴的好感,提升用户

    2022-04-02
  • 火了! 携程网梁建章Top5上的文章在COVID-19期间火遍欧美学术界!

    凡是搞计量经济的,都关注这个号了稿件:econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的code程序,宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.关于一些计量方法的合辑,各位学者可以参看如下文章:①“实证研究中用到的200篇文章,社科学者常备toolkit”、②实证文章写作常用到的50篇名家经验帖,学者必读系列、③过去10年AER上关于中国主题的Artic

    2022-04-02

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