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智能设计 v3.0

hi，大家好~我是shadow，设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。这是一篇汇总了几年的...

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元宇宙-跨学科-实验室
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让 AI “读懂” 短视频，爱奇艺内容标签技术解析

前言 随着短视频的兴起，每天有大量的短视频被生产并上传到各大视频平台，面对海量的短视频，如何提升这些短视频的智能分发效率是各大短视频平台面临的重要课题。 视频的标签技术是内容理解的...

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大数据生态
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推荐系统的未来发展

作者丨gongyouliu编辑丨gongyouliu这是作者的第34篇文章，约1.1w字，阅读需60分钟随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能手机不再是一...

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大数据与人工智能
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经典机器学习系列之集成学习

点击上方“深度学习与先进智能决策”进入 以爱与青春为名，陪你一路成长 中国有句老古话，叫“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，说的是人多力量大，可也有句成语叫“乌合之众”。在机器学习中也有一...

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深度学习与先进智能决策
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技术揭秘：互联网广告黑产盛行，如何反作弊？

阿里妹导读：有人的地方就有江湖。广告作为互联网公司商业变现最为直接快捷的途径，广告作弊已经形成了一个有完整链条的黑产行业。如何通过技术手段识别并防范广告作弊？本文通过介绍常见的广告...

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4k咖啡豆
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深度学习数学基础（一）：神经元构造

过年期间，我抽时间把深度学习的神经网络的数学基础学习了一下，简单的看了看神经网络的基础，在这里我通过写这个系列的博文来沉淀我所学到的知识。1 生物学上的神经元1.1 神经元的概念神...

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纳兰小筑
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再见 RNN，你好 TCN

阅读提示：如果你想读懂本文，最好对LSTM神经网络模型的体系结构有一个直观的了解。本文将介绍时间卷积网络如何朝着序列建模的方向发展——股票趋势预测。文章概述FTS深度学习背景值得注...

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大前端那些事
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关于 AI 的数百个问题，清华男神刘云浩教授的 3 万字回复给整得明明白白

本文经清小暑(thuqxs)授权转载，石头在原文基础上稍作改动。为了感谢大家长期的支持，文末送个小福利——抽奖送书，欢迎参加。图源：清华大学小研在线刘云浩教授，何许人也？看到这篇文...

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程序猿石头
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不能不用也不可乱用的标准化和归一化处理

↑ 点击上方蓝字"奶糖猫",加个关注如何 今天这篇还是讲特征工程那一堆事，准确点说是数据预处理范畴内的，在做PCA降维时，我发现利用方差过滤出的主成分和利用PCA降维得到的主成...

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奶糖猫
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深度学习在花椒直播中的应用：排序算法篇

排序算法概述现代推荐系统一般分为召回和排序两个阶段。召回阶段一般会用一些成本低、速度快的模型从十万、百万量级的候选集中初步筛选，留下千、百个；然后在排序阶段用更加精细的特征和复杂的...

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码小生
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虽然简单但确不能不会的推荐算法重点回顾

本文为《推荐系统与深度学习》第四章的复习笔记，只记录了一些要点，希望能够快速的进行复习，如果发现哪一个点不明白的话，可以自行展开学习。4.1 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法...

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搜索与推荐Wiki
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以深度学习为例理解 22 种设计模式（三）：行为模式

本系列包括3篇文章，以深度学习的模型搭建和训练过程为例，解释面向对象编程中22种设计模式的基本原理，并给出C++实现。这些设计模式的实现方法大多参考自《深入设计模式》。为了用尽可能...

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JohnHany的收藏夹
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深度神经⽹络为何很难训练

系列文章：《Neural Networks and Deep Learning》读书笔记系列：1.识别手写字反向传播算法如何工作NNDL: 改进神经⽹络的学习⽅法神经⽹络可以计算任...

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老胡的储物柜
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美团外卖美食知识图谱的迭代及应用

总第451篇2021年 第021篇菜品是外卖交易过程的核心要素，对菜品的理解也是实现外卖供需匹配的重点。今天我们将一次推送三篇文章，系统地介绍了美团外卖美食知识图谱的构建和应用。《...

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美团技术团队
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聊聊大数据与人工智能

关于数据 这些年人类生产的数据呈爆发式增长，从十几年前移动智能设备的兴起，到如今人们身上穿戴的各种传感器设备，都在24小时不断产生大量数据。这些数据包括文本、语音、图像、视频等等。...

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AI|计算科学|数学|算法（只发原创）
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不得不赞！京东开源 FaceX-Zoo，一站式人脸识别研究平台

近日，京东AI研究院开源了FaceX-Zoo,一个专为人脸识别而生的开源库，论文 FaceX-Zoo: A PyTorch Toolbox for Face Recognitio...

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我爱计算机视觉
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以图搜图系统工程实践

以图搜图系统工程实践之前写过一篇概述: 以图搜图系统概述 。以图搜图系统需要解决的主要问题是：•提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像）•特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图...

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大前端那些事
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[译] 卷积神经网络数学原理解析

本文将带你加深理解神经网络如何工作于CNNs。 原标题 | Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks 作...

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AIHackers
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机器学习与恶意代码检测

一、人工智能简史 业界公认人工智能的起源是1956年的达特茅斯会议。出席这次会议的有麦卡锡、明斯基、香农、所罗门诺夫、纽厄尔、司马贺、西蒙、撒缪尔、塞弗里奇、罗切斯特、和摩尔，...

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安全汇
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给普通人看的机器学习（一）：优化理论

我们要想把一件事情做好，最首要的是有一个明确的目标。比如，很多公司都会给员工制定KPI (Key Performance Indicator)，这就是为了给人们的工作指明方向和目标...

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铁蕾的IT专栏
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并肩 XGBoost、LightGBM，一文理解 CatBoost

本文主要内容概览：1. CatBoost简介CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，是Boosting族算法的一种。CatBoost和XGBoo...

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AIHackers
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初识机器学习语言新宠 Julia

本 PPT 是 2019 年 9 月 TFUG 西安上的分享，简单分享了一下 Julia 的知识。 对于 Julia 是否值得投入，我个人的看...

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DTeam
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数学推导 + 纯 Python 实现机器学习算法：GBDT

Datawhale推荐作者：louwill，Machine Learning Lab时隔大半年，机器学习算法推导系列终于有时间继续更新了。在之前的14讲中，笔者将监督模型中主要的单...

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AIHackers
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智能搜索模型预估框架的建设与实践

总第403篇2020年 第26篇在过去十年，机器学习在学术界取得了众多的突破，在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、...

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美团技术团队
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用 XGBoost 入门可解释机器学习

Datawhale干货 来源：Scott Lundberg，来源：数据派THU本文长度为4300字，建议阅读8分钟本文为大家介绍用XGBoost解释机器学习。这是一个故事，关于错...

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AIHackers

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