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阿里定向广告新一代主模型:基于搜索的超长用户行为建模范式

阿里提出并实现了一套基于搜索范式的超长用户行为建模新方法Search-based user Interest Model(SIM),用于解决工业级应用大规模的用户行为建模的挑战。

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数据不够,Waymo用GAN来凑:生成逼真相机图像,在仿真环境中训练无人车模型

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 疫情当下,Waymo等自动驾驶厂商暂时不能在现实世界的公共道路上进行训练、测试了。 不过,工程师们还可以在GTA,啊不,在仿真环境里接着跑车。

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Python 3.9 beta2 版本发布了,看看这 7 个新的 PEP 都是什么?

Python 3.9 beta2 版本发布了,看看这 7 个新的 PEP 都是什么? 随着 Python 3.9.0b1 的发布,即开发周期中计划的四个 beta 版本的首个,Python 3.9 的功能已经是完善了。

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一边动,一边画,自己就变二次元!华人小哥参与的黑科技:实时交互式视频风格化

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 动画,动画,就是你动你的,我画我的。 就像下面这张GIF,左边是张静态图片,随着画者一点一点为其勾勒色彩,右边的动图也在实时地变换颜色。

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浅谈Python内置对象类型——数字篇(附py2和py3的区别之一)

Python是一门面向对象的编程设计语言,程序中每一样东西都可以视为一个对象。Python内置对象可以分为简单类型和容器类型,简单类型主要是数值型数据,而容器类型是可以包含其他对象类型的集体,如序列、元组、映射等。

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支持108种语言的谷歌翻译如何用AI让翻译质量越来越好?

谷歌表示,在提高语言翻译的质量方面,已经取得了进展。

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看完发现RNN原来是这样,机器学习人门贴送上

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 今天写给小白的机器学习入门贴,就来介绍一下什么是循环神经网络,也就是RNN。循环神经网络就是专门处理序列的。

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做完这个案例,从此再也不怕业务问题

​【业务问题】 下面的Excel记录了某款电商产品在1月1日发布,1个月后的新增及留存数据、商品销售数据、商品详情页浏览数据、及商品信息表: (文末有数据下载) 现在业务部门需要你分析出:(1)1月5日的DAU是多少?(2)从留存的角度来看,质量最高的新增用户来自哪一天? (3)在1月15日当天,SKU销售激活率是多少? (4)商品“品类T582”的详情页购买转化率在哪天最高?(5)1月10日当天的ARPU值是多少? 【分析思路】 1月5日的DAU是多少? DAU是日活跃用户数。

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用于多文本分类的孪生和双 BERT

人们对自然语言处理的不断研究催生了各种预训练模型的发展。在各种任务(如文本分类、无监督的主题建模和问题解答等)的最新结果方面,通常都有越来越多的改进,这是一个典型的现象。

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Flink 完美搭档:数据存储层上的 Pravega

本文将从大数据架构变迁历史,Pravega 简介,Pravega 进阶特性以及车联网使用场景这四个方面介绍 Pravega,重点介绍 DellEMC 为何要研发 Pravega,Pravega 解决了大数据处理平台的哪些痛点以及与 Flink 结合会碰撞出怎样的火花。

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探索“植物人”语言能力和意识水平

2020年5月25日,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心(神经科学研究所)、中国科学院灵长类神经生物学重点实验室王立平研究组与复旦大学附属华山医院神经外科毛颖/吴雪海团队在《自然-神经科学》期刊在线发表了题为《探索意识障碍患者层级语言加工》的合作研究论文。

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MySQL数据库约束条件和自增长序列

  MySQL数据库约束条件和自增长序列,一、约束(constraint)  约束就是在表上强制执行的一种校验规则,当执行DML操作时,数据必须符合这些规则,如果不符合,将无法执行。  约束的全称:约束条件,也称之为完整性约束条件。

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AAAI 2020: 时序转化为图用于可解释可推理的异常检测

Time2Graph: Revisting Time Series Modeling with Dynamic Shapelets 原文地址 整体导读 文章提出了带有时间意识的Shapelet,除了可以挖掘时序中的异常状态之外,可以自动感知异常状态所在时间位置上的敏感度; 文章尝试捕捉不同Shapelet之间的关系,提出了通过图结构(Graph)对这种关系进行表达的方法,在挖掘异常变化轨迹的同时也具备良好的可解释性。

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编译原理笔记7:语法分析(1)语法分析器的任务、语法错误的处理

语法分析器是编译器前端的核心 语法分析器的两项主要任务,分别: 是根据词法分析器提供的记号流,为语法正确的输入构造分析树(或语法树); 检查输入中的语法 / 词法错误,并调用出错处理程序进行相应的处理。

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Prometheus 2.16.0 新特性

Prometheus 2.16.0 现在(2020.02.13)已经发布,在上个月的 2.15.0 之后又进行了一些修正和改进。 在这个版本中有很多的性能改进,如果你的查询只涉及最近几个小时的数值,会变的非常快,因为 Brian Brazil 删除了一些不必要的排序。

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编译原理笔记6:从正规式到词法分析器(3):DFA最小化、词法分析器的构造、Lex 使用示例

从 DFA 到最小 DFA 关于星闭包的补充:一个语言被认为是所有可能字的子集。所有可能字的集合可以被认为是所有可能的字符串串接的集合。 DFA 最小化的过程,就是通过某些等效转换减少原 DFA 状态数的过程——这里的“等效转换”,就是对多余的状态进行合并。

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