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动态贴纸SDK怎样开发才能接入运营级别短视频平台

以抖音、快手为例的短视频平台是大众都非常喜爱的娱乐消遣方式之一,除了新颖有趣的视频拍摄玩法和变现方式之外,其接入的动态贴纸SDK也成为了提升用户留存率的主要“工具”之一。那么,怎样开发动态贴纸SDK才能使其具备接入运营级短视频平台的“资格”? 本文以2D和3

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bagging算法(随机森林RF算法)

bagging算法(随机森林RF算法简介) bagging算法特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合。加快计算速度。那么,bagging算法其实是一种工程思维,真正把这个思维转换成可以应用于工程计算的就是随机森林算法 通过上图我们知道,baggin

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集成学习(Bagging,Boosting) 简介

引言 一个人的力量是渺小的,但是一群人聚集到一起,就有了群体智慧。如在我们的城市的社会分工中,有的人是工程师,政客,有的人是建筑工人,有的人是教师,也有罪犯等等,每个人对这座城市都贡献着价值,整座城市也就井然有序,盎然向上,由于每个人对社会的作用不同,甚至有

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车载多传感器融合定位方案:GPS +IMU+MM

导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块。其中,云上定位主要解决Wifi指纹库、AGPS定位、轨迹挖掘和聚类等问题;端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题。近年来,随着定位业务的发展,用户对在城市峡谷(高楼、高架等)的定位精度提出了更高的要求。 特

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『Power AI by AI』 PAI-AutoML2.0重磅发布

PAI-AutoML调参服务是通过算法的方式解放用户调节算法参数的工作。自2018年8月发布PAI-AutoML1.0版本以来,该功能已经帮助众多PAI的中小企业用户提升了模型的准确性,得到了不错的反馈。 PAI-AutoML1.0版本介绍文章:https:

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电商搜索算法技术的演进

小叽导读:搜索与推荐算法经过多年的发展,从最初简单的统计模型,机器学习到形成完整的离线在线与实时的深度学习与智能决策体系,每年都有新的算法突破,帮助搜索与推荐的体验与效果取得大幅提升,成为驱动电商商业创新与发展的新引擎。站在今天总结过去的算法演进,同时看未来

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为了让 AI 更快地融入生活,AutoML 提供了哪些帮助?

小叽导读:AI 应用在我们的生活中已经无处不在了。可是作为知识与人力密集型的 AI 应用,如果要获得更好的效果,目前仍然需要重度依赖算法科学家。如何帮助 AI 应用快速落地?减少对于人的依赖,AutoML 已经成为炙手可热的话题。今天,为你揭秘阿里巴巴人工智

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《区块链核心算法解析》| 每日读本书

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揭秘阿里妈妈智能抠图算法:简单几笔,精准抠图

小叽导读:阿里妈妈智能抠图编辑器旨在为设计领域提供简单、易用的在线抠图工具。用户只需要简单几笔甚至不需要任何操作即可以将目标从图片中高精度提取出来,包括头发丝,婚纱,玻璃瓶、烟雾等半透明区域。该工具中使用的自动人物抠图算法(Semantic HumanMat

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深度学习之上,图神经网络(GNN )崛起

由于深度学习在可推理和可解释性方面存在比较大的局限性,结合了图计算和深度学习的图神经网络(GNNs)成为近期学术界和工业界研究热度颇高的新方向之一。业界普遍认为,GNN 恰好可以弥补前面提到的深度学习无法解决的两个缺陷。近一年 GNN 在越来越多应用场景上取

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凑单这个技术活,阿里工程师怎么搞?

小叽导读:在双11的购物环节中,平台与商家为了激发用户的购买欲望,在不同品类或卖家店铺下存在各种满减优惠活动。在已加购一些目标商品的情况下,一部分用户会选择加购一件额外的商品,在符合购物计划的同时满足特定的满减条件,收获一件物美价廉的商品;还有一部分用户在选

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阿里行人重识别(ReID)算法效果取得世界第一

近日,阿里巴巴机器智能技术实验室在行人重识别(Person Re-identification)算法上获得突破性成果。该技术团队通过最新算法,在不使用任何时序信息的情况下,在行人重识别主流数据库(Market1501,DukeMTMC-reid和CUHK03

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10种传统机器学习算法,阿里工程师帮你总结了

小叽导读:这篇文章主要介绍推荐系统中传统机器学习算法,写这篇文章的主要目的是对业界主流推荐算法的一些总结,方便大家对主流推荐算法的底层实现有的了解,从而在业务实践过程中更好地理解算法,运用算法。在这篇文章中我们将介绍10种常见的推荐算法,并且列举一些实际的例

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追剧时,我们是如何被“种草”的?物体检测算法在视频中的应用

小叽导读:想象一下,当电视播放到白雪公主吃下“毒苹果”死亡的那刹那,屏幕中跳出某品牌的苹果广告“xx苹果,新鲜卫生,食用后无不良效果”。屏幕前的你会不会对某品牌印象深刻?今天,我们要探索的是物体检测算法在视频内容广告中的应用,来瞧瞧如何才能让商品广告与视频内

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如何降低疾病监测的漏诊比率?一种新的分类学习算法

小叽导读:在高风险分类(例如:高死亡率疾病监测、自动驾驶等场景)中控制假阳性率是非常重要的,由算法得出的结果将对个人产生巨大的影响。遗漏一名潜在病人的风险,远远高于误诊一名正常人。因此,我们希望在保证分类器假阳性率(即错误地将负样本分类为正样本的概率) 低于

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新零售浪潮下,人货动作如何数字化?

小叽导读:在人工智能技术与新零售场景结合的浪潮中,衍生了诸多创造性的尝试。围绕“人-货-场”数字化的核心,出现了基于行人检测算法的门店客流统计、基于人脸检测算法的门店进出店人数统计,以及基于图像分类算法的商品识别、自动售货柜等新奇的探索。为了进一步挖掘“人-

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异常检测的N种方法,阿里工程师都盘出来了

小叽导读:互联网黑产盛行,其作弊手段层出不穷,导致广告效果降低,APP推广成本暴增。精准识别作弊是互联网公司和广告主的殷切期望。今天我们将从时间序列、统计、距离、线性方法、分布、树、图、行为序列、有监督机器学习和深度学习模型等多个角度探讨异常检测。 作者 |

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FM算法介绍

概述 FM (Factorization Machine) 算法可进行回归和二分类预测,它的特点是考虑了特征之间的相互作用,是一种非线性模型,目前FM算法是推荐领域被验证的效果较好的推荐方案之一,在诸多电商、广告、直播厂商的推荐领域有广泛应用。 PAI平台的

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如何解决移动电商平台中的“伪曝光”?

小叽导读:在线推荐服务根据商品的特征和用户的信息推荐多个商品。 现如今很大比例的用户通过手机访问电商平台。 但是一些推荐的商品并没有被用户看到。为了解决在线推荐场景中的伪曝光问题并提高推荐商品的CTR,我们首次尝试了bandit框架,并且在传统的bandit

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如何打破边缘端芯片算力有限的困局?阿里 AILabs 这么做!

小叽导读:在 AI 领域,芯片如果没有足够的计算能力,就无法支撑无人驾驶、可穿戴设备的实际落地。本文介绍了ACE(AILabs Compute Engine),一个边缘端的异构计算引擎。它支持端云一体的模型管理,支持 GPU、DSP 和 VPU 等异构加速芯

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