-
知乎搜索排序模型的演进
-
深度学习在 58 租房搜索排序的应用
-
知乎 | 搜索文本相关性与知识蒸馏
-
京东搜索排序在线学习的 Flink 优化实践
-
微信搜索引擎中索引的分布式演进
-
贝壳找房 | 商业化算法中台架构实践
-
书单 | 搜索领域大牛都读什么书?
-
Apache Doris 在京东搜索实时 OLAP 中的应用实践
-
阿里文娱深度语义搜索相关性探索
-
丁香园 | 搜索中的 Query 扩展技术(二)
-
58 同城搜索云 -- 云搜核心技术揭秘
-
携程 | 响应速度与智能化如何平衡,携程酒店搜索系统实践
-
第四范式 | 如何构建一个好的电商搜索引擎?
-
网易严选 | "全能选手"—Embedding 召回表征算法实践
-
美团智能搜索模型预估框架 Augur 的建设与实践
-
阿里 | 自然语言处理在开放搜索中的应用
-
搜索引擎新架构:与 SQL 不得不说的故事
-
如何维持搜索系统的迭代和运转?
-
贝壳找房 | 降本提效,贝壳搜索推荐架构统一之路
-
同义变换在百度搜索广告中的应用
-
前沿重器 [2] | 美团搜索理解和召回
-
如何实现一个搜索自动补全器?
-
算法工程师之路—搜索召回策略篇
-
淘宝搜索模型核心技术:用户建模篇
-
优酷提出基于图执行引擎的算法服务框架,系统架构概览
-
美团搜索中 NER 技术的探索与实践
-
美团点评 | 智能搜索模型预估框架的建设与实践
-
BERT 在美团搜索核心排序的探索和实践
-
医疗搜索中的 query 词权重算法探索
-
干货 | 查询耗时降低 2/3,携程度假搜索引擎架构优化
-
京东电商搜索中的语义检索与商品排序
-
搜索相关性算法在 DiDi Food 中的探索
-
使用嵌入来做个性化的搜索推荐:来自 Airbnb
-
搜索中的 Query 理解及应用
-
搜索中的 Query 扩展技术
-
浅谈搜索系统中 Query 理解和分析
-
干货! 搜索系统中的深度匹配模型
-
阿里文娱优酷视频搜索算法应用实践与思考
-
个性化搜索的介绍,推荐和搜索的强强结合
-
有赞搜索中台的探索与实践
-
阿里文娱算法公开课 #03:算法工程师的核心技能(CV 篇)
alg - http://www.6aiq.com
-
阿里文娱算法公开课 #04:算法工程师的核心技能 - 搜索推荐篇
alg - http://www.6aiq.com
-
效果工具链之运营平台篇
-
机器学习加持的 Airbnb 体验搜索排序实践
-
深度学习在省钱快报推荐排序中的应用与实践
-
搜索系统中的纠错问题
-
为什么我们选择 LambdaMART 作为我们的酒店排序模型
-
阿里 B2B:融合 Matching 与 Ranking 的个性化 CTR 预估模型
-
部署基于嵌入的机器学习模型的通用模式
-
视频 | 阿里文娱搜索算法实践和思考
-
新一代海量数据搜索引擎 TurboSearch 来了!
-
跨境电商 Etsy 如何使用交互行为类型进行可解释推荐
-
Learning to rank 基本算法小结
-
深度 |58 商业流量排序策略优化实践
-
搜索引擎中的 Web 数据挖掘
-
阿里如何实现秒级百万 TPS?搜索离线大数据平台架构解读
-
10 年 +,阿里沉淀出怎样的搜索引擎?
-
Lucene 倒排索引原理探秘 (1)
-
从 KDD 2018 Best Paper 看 Airbnb 实时搜索排序中的 Embedding 技巧
-
《搜索与推荐中的深度学习匹配》之推荐篇
赞助商 我要投放
推荐标签
-
Announcement
引用 3 回帖 3 -
深度学习
引用 49 回帖 9 -
搜索系统
引用 65 回帖 3 -
推荐系统
引用 96 回帖 0 -
spark
引用 107 回帖 5 -
python
引用 7 回帖 3 -
图像识别
引用 22 回帖 2 -
NLP
引用 31 回帖 0自然语言处理
-
神经网络
引用 69 回帖 8神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。
-
hadoop
引用 26 回帖 1 -
storm
引用 22 回帖 0 -
ELK
引用 107 回帖 0 -
人工智能
引用 258 回帖 11人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
-
职场
引用 82 回帖 -3 -
算法
引用 281 回帖 0 -
java并发
引用 2 回帖 0 -
机器学习
引用 344 回帖 18机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
-
TensorFlow
引用 29 回帖 0TensorFlow 是谷歌基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统,Tensor(张量)意味着 N 维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow 为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
-
数学
引用 3 回帖 0 -
LSTM网络
引用 1 回帖 0 -
贝叶斯
引用 1 回帖 0 -
分类模型
引用 2 回帖 0 -
Spotlight论文
引用 3 回帖 0 -
语音识别
引用 8 回帖 0 -
AI
引用 3 回帖 0 -
学习资源
引用 0 回帖 0 -
开源项目
引用 2 回帖 0 -
机器学习爱好者
引用 0 回帖 0