跳至内容

Semocean

和自己赛跑的人

  • 主页
  • 博客
  • 深度学习资料
  • 推荐系统参考资料
  • 广招算法人才

库

一条通往树林的道路。
蓝天。
城市。
疯狂的悬崖。
一个小汉堡。
一个方向盘。
甜品。
呈现所有。

最新帖子

  • 大型平台商品选货逻辑
  • 知识的诅咒
  • 【管理】产品与技术的相爱相杀
  • 阿里工业级LBS DMP设计思路
  • 计费系统&超投控制
  • 基于blink DataStream的实时数据配置平台
  • 广告预估校准机制介绍
  • CVR优化的重要性
  • 在高德吃喝玩乐！LBS信息的AI技术应用
  • 多目标广告混排机制在超级APP中的技术
  • 广告实时性能力建设
  • 在高德如何吃喝玩乐！ LBS信息分发的AI技术应用
  • Airbnb深度学习搜索引擎实践－模型发展历程
  • Airbnb深度学习搜索引擎实践－Embedding使用
  • 亚马逊semantic product search
  • KDD2019：Hands on Tutorials
  • 增加User Memory Embedding的深度点击率预估模型
  • ID+图像特征联合训练CTR模型
  • 图像质量打分算法－NIMA
  • 《双十一技术－阿里超级工程》文档分享
  • LBS猜你去哪儿功能实现
  • AutoML技术&应用
  • 移动端转化延迟相关CPI转化率模型建模方法
  • GITC演讲-滴滴路况感知AI及应用
  • [LBS]地图Map-Matching流行算法及应用
  • [LBS]工业界ETA应用及滴滴WDR技术
  • 推荐系统，变现系统CTR&CVR预估算法演进－模型
  • Mobvista 海外移动变现核心技术
  • Mobvista反作弊系统实现
  • 如何使用机器学习解决实际问题-以关键词相关性模型为例
  • 一个完整推荐系统的设计实现-以百度关键词搜索推荐为例
  • 百度搜索引擎变现策略指标体系
  • 《小米是如何炼成的》-雷军百度讲互联网思维做手机
  • 级联二步图关系挖掘关键词推荐系统及实现代码
  • context-aware recommendation
  • 集成树类模型及其在百度搜索推荐系统中的应用
  • epoll机制在搜索引擎spider中的应用
  • 管理者如何做好团队规划
  • 百度在 2013 年是衰落的吗？是有怎样的依据？
  • 推荐系统经典论文文献及业界应用
  • 关键词推荐工具中的用户引导机制之四：种子query推荐
  • 因式分解实现协同过滤-及源码实现
  • 如何与理智的对手沟通谈判
  • 关键词推荐工具中的用户引导机制之三：相关搜索query技术
  • 关键词推荐工具中的用户引导机制之二：suggestion架构
  • 关键词推荐工具中的用户引导机制
  • 搜索引擎点击日志聚类实现相关搜索
  • 百度关键词搜索推荐系统交互流程
  • 协同过滤中item-based与user-based选择依据
  • 经典聚类算法及在互联网的应用

存档

  • 2022年8月
  • 2022年3月
  • 2022年2月
  • 2022年1月
  • 2021年5月
  • 2019年12月
  • 2019年11月
  • 2019年10月
  • 2019年8月
  • 2019年7月
  • 2019年6月
  • 2019年1月
  • 2018年12月
  • 2018年10月
  • 2018年8月
  • 2017年9月
  • 2017年6月
  • 2014年9月
  • 2014年8月
  • 2014年3月
  • 2014年2月
  • 2014年1月
  • 2013年12月
  • 2013年11月
  • 2013年10月
  • 2013年9月
  • 2011年11月
  • 2011年7月

分类

  • LBS
  • 产品
  • 供给优化
  • 信息检索
  • 信息论
  • 反作弊
  • 图像处理
  • 地图
  • 大数据
  • 实时广告
  • 实时特征
  • 工程架构
  • 广告机制
  • 强化学习
  • 推荐系统
  • 搜索引擎
  • 数据挖掘
  • 未分类
  • 机器学习
  • 流批一体
  • 流量变现
  • 深度学习
  • 算法
  • 管理
  • 行业动态
  • 设计哲学
  • 选货

功能

  • 登录
  • 条目feed
  • 评论feed
  • WordPress.org
  • 主页
  • 博客
  • 深度学习资料
  • 推荐系统参考资料
  • 广招算法人才
Semocean 自豪地采用WordPress