微信看一看的精选文章推荐(见下面图1)大家应该都用过，微信团队在今年发表了一篇文章来专门介绍精选推荐的算法实现细节(Real-time Attention based Look-alike Model，简称RALM算法)，这就是我们这篇文章要讲解的内容。基于这篇文章(见参考文献1)的描述，再结合自己的理解，我来带大家一起解读一下这篇基于look-alike模型的实时推荐算法的核心亮点。
广告主通常会基于用户标签来圈定广告的目标人群，比如广告主想投奥迪的广告可能会选择北方 25～44 岁男性；投奔驰可能会选择江浙地区 25 ～55 岁男性。
微信看一看面向全体微信用户，每天有数百万新闻、视频和公众号文章借由个性化推荐系统完成分发。在微信看一看，我们将各类深度学习算法广泛应用到了推荐系统的各个环节中。新闻资讯、运营专题和小众文章由于缺少历史行为或者倾向长尾，往往曝光效率不高，对此我们提出 RALM 模型尝试解决这个问题。
译者注： Look-alike模型是我们关心的领域。 做数字营销的朋友们，希望打破流量的铁律——随着流量数量的增大，流量的质量必然会逐步下降。流量质量下降的原因，本质上就是因为随着流量数量的增加，人群的聚焦性也必然逐步降低，寻找目标人群的难度加大，致使非目标人群的比例也随着流量的增加而增加。因此我们也都知道，质和量无法兼得，智能平衡。 Look-alike是一个有可能打破流量铁律的方法，它的思想是在流量扩张的同时，确保增量流量背后的人群与最初高质量流量的人群具有相同的特征。 Look-alike一定都是基于
在推荐系统和广告平台上，内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术（Look-alike建模）需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户，从而进行更有针对性的内容投放。然而，look-alike建模通常面临两个挑战：
Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，😇长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ 知识运用： 认识和使用Omit。 认识和使用Pick。 认识和使用。 题目分析： 题目地址：8-medium-readonly-2 📷 如上图所示，这道题目涉及的内容较多，难度对于刚学类型编程不就的伙伴来说挺难的，我们先参考社区的答案来解析，后续巩固。 题目解答： 测试用例： 本次测试用例重点关注前两个即可，一个是需要全部处理为Readonly，而另一个需要对指定的KEY处理为Readonly。 /*
发现一个好玩的开源项目：type-challenges，在上面可以做一些TypeScript类型相关的题目，这里记录一下自己的学习。
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黑客，可能在大家的眼里是那些入侵别人计算机搞破坏的人，其实并不是那样的。如果你这样认为了，只能说明你对计算机文化并不了解，真正的黑客是一种 自由的象征，他们挑战权威，追求自由，并和很多非人类的行为作斗争。而那些只懂得入侵别人计算机搞破坏活动的“黑客”只能称为是街头的小混混，他们根本就不配称黑客。
在之前的文章中，当分配一页的时候从对应order的对应的迁移类型中freelist中分配一个空闲的页。但是也会出现此order的迁移类型中没有可用的page，这时候就会从备用的迁移类型中盗用page
近日，中国领先的移动社交营销公司时趣，与新浪微博签订战略合作协议，成为首家以API方式对接新浪微博商业流量的公司。 通过此次合作，时趣在传统的微博流量购买服务及营销服务优势之上，充分利用新浪微博的强大
经过上一篇的良好反馈，我正好在项目中发现了这个布尔型漏洞，就编写了本篇文章，主体格式一样，但内容针对不同，下次看看在弄个什么的PY交易好，让我再想想。
文章：COLMAP-SLAM: A FRAMEWORK FOR VISUAL ODOMETRY
笔者跟踪这项比赛较长时间，去年和前年已经写过两篇文章 2021, 2020, 感兴趣的同学可点击查阅。
在开发任何移动项目时，要尽可能保持每一种资源尺寸都尽可能的小，以给最终用户提供一个好的体验是非常重要的。在这篇文章中我们已经编制了今年新出炉的 jQuery 移动插件列表，收集了滑块，旋转木马，画廊，
在开发任何移动项目时，要尽可能保持每一种资源尺寸都尽可能的小，以给最终用户提供一个好的体验是非常重要的。在这篇文章中我们已经编制了今年新出炉的 jQuery 移动插件列表，收集了滑块，旋转木马，画廊，触摸插件，菜单等帮助你创建响应式的，美丽和引人注目的 Web 应用程序。
我并不否认所有的成功都是有方法的。就如同某某咖啡，当铺天盖地的广告向你砸来，你很难避免不被这种“饱和营销”的冲击波打击到。但本质上，它与“脑白金”的增长方式无异，尤其是手持10亿元充足的资金去做“增长”的情况下。
给你一个偶数长度的字符串 s 。将其拆分成长度相同的两半，前一半为 a ，后一半为 b 。
欢迎来到 MTData 小讲堂，第一期 MT 酱跟大家聊聊大数据本身 首先来看维基百科是怎么解释的： Big data is data sets that are so big and complex that traditional data-processing application software are inadequate to deal with them. Big data challenges include capturing data, data storage, data ana
R 语言中，不管是安装包，还是下载数据，很多时候都会用到download.file这个函数。如果你在安装包或者下载数据过程中出现中断，或者异常，想要判断是远程源服务器的问题，还是自身服务器的问题，还是网络故障，甚至于你想要换一种方法去继续你的下载，了解一下download.file还是很有帮助的。
有权访问源代码使对安全性的分析以及应用程序的安全成为可能。但是，如果没有人真正看过代码，问题就不会被发现，即使人们主动地看代码，通常也要看很多东西。幸运的是，GitHub 拥有一个活跃的安全团队，最近，他们 发现了已提交到多个 Git 仓库中的特洛伊木马病毒，甚至仓库的所有者也偷偷溜走了。尽管我们无法控制其他人如何管理自己的仓库，但我们可以从他们的错误中吸取教训。为此，本文回顾了将文件添加到自己的仓库中的一些最佳实践。
随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在以下两点：
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
微博上近日流传一个段子，“2020年曾是各大科幻片中遥远的未来，但是现在离这个遥远的未来也只有6个月时间了”。只是借此感慨一下2019年转瞬之间半年的时间已经过去了，目前深度学习火热朝天，深度学习在推荐系统和CTR预估工业界的论文也是一篇接着一篇良莠不齐。
为了和SDK升级保持协议一致,花了两天时间实现了用LUA开发,MQTT+HTTP方式实现远程升级
银行木马 FluBot 正在针对全欧洲发起一场新型诈骗攻击，从欧洲的这头到那头，将窃取数据的恶意软件植入受害者的手机中。
Facebook alters video to make people invisible to facial recognition
Swift 字符串通过 String 类型来表示，也可以表示为 Character 类型值的集合。
Hong Kong, 07 November, 2018 – Tencent, a leading provider of Internet services in China, today announced that it has joined the GPL Cooperation Commitment (see full text below) initiated by Red Hat Inc. Tencent’s support for the initiative reflects the
ZSet集合基本与Set相同，只是多了一个数值类型属性score，score相同时，按照Key的ASC码排序。
IDC predicts that by 2018, half of all consumers will interact with services based on cognitive computing on a regular basis. IBM’s Watson business, which is based in New York City, is opening a Watson hub in San Francisco. This will enable us to more clos
原创作者：宋星 本文长度为8000字 ，阅读时间约40分钟。 作者系iCDO创始人，网站分析在中国创始人，宋星 所有做推广的人，都希望自己的营销努力是精准的。 不过，精准与否，可不是媒体和广告商
每个人都想要，不少人都在试，但是创造它的过程，说起来却都是泪。我说的是自由软件，又叫开源软件（译者注：本文重点不是辨析自由软件和开源软件的概念，作者如此说，姑且认为两者是一回事）。今天我要用十条行之有效的法则，来谈谈我三十年的写代码经验。 先有人，后有代码 这是一条黄金定律，Isabel Drost-Fromm教我的。致力于社区建设，而不是软件本身。没有社区，你的代码解决的可能是错误的问题。这些代码会被废弃、忽略，最终消亡。先吸引人才，再给他们协作的空间。给他们有挑战的工作。不要自己写代码。 采用强制开源
其实HTTP就是建立在TCP通信上,然后自己又封装了一套协议罢了,不过协议也不算多,协议内容都是用字符串发送的,也好理解
全球海岸线数据集 一个新的30米空间分辨率的全球海岸线矢量（GSV）是由2014年Landsat卫星图像的年度合成物开发的。图像的半自动分类是通过手动选择代表整个全球海岸线上的水和非水类别的训练点来完成的。多边形拓扑结构被应用于GSV，从而对全球岛屿的数量和大小进行了新的描述。绘制了三种规模的岛屿：大陆主岛（5），大于1平方公里的岛屿（21,818），以及小于1平方公里的岛屿（318,868）。GSV代表了海岸带陆地和水的界面边界，是陆地和海洋环境之间的一个空间上明确的生态域分离器。本文介绍了GSV的发展和特点。还提出了一种划定标准化、高空间分辨率的全球生态海岸单元(ECU)的方法。在这个沿海生态系统测绘工作中，将使用GSV将近岸的沿海水域与近岸的沿海陆地分开。制作GSV和ECU的工作是由地球观测小组（GEO）委托进行的，并与GEO的一些倡议有关，包括GEO生态系统、GEO海洋生物多样性观测网络（MBON）和GEO蓝色星球。
2017年，加密货币Monero(门罗币)曾宣布，有45名音乐人和5家在线商店在圣诞假期接受加密货币支付，并向那些使用加密货币支付的人提供折扣。
这篇文章的目的不是解释原型污染漏洞是什么，但总的来说，能够编辑对象的原型或Object原型（通过它们的属性）可以让攻击者污染它并可能恶意地改变受影响代码的目标。
核心命令：python -m pydoc 查询某包：python -m pydoc 包名 示例： C:\Users\xxx>python -m pydoc pydoc - the Python documentation tool pydoc <name> ... Show text documentation on something. <name> may be the name of a Python keyword, topic, function, module, or pac
巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列。MapBiomas 项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。前言 – 人工智能教程
原文链接请点击阅读原文。 There are many deep learning resources freely available online,but it can be confusing knowing where to begin. Go from vague understanding of deep neural networks to knowledgeable practitioner in 7 steps! By Matthew Mayo. Deep learning is a
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 「诶，你跟我前女友长得挺像，我差点认错」 男生搭讪女孩，总有人用这种烂俗套近乎招数，整得大家仿佛很熟，仿佛很有缘分（手动狗头）。 当然，不止现实搭讪，长得像「异父异母亲兄弟姐妹」这件事，从来是网上玩梗打趣的热门话题… 比如，林东临和郭俊杰… 不光你我关心，这事儿被科学家拿来当成了研究问题，还有了结论： 相似长相的人确实「有缘」，他们可能有相似DNA。 最新一份发表在Cell子刊的文章显示，面部相似的人共享着相同基因序列。 这结论他们怎么得出的？靠谱
南非土壤有机碳储量及趋势 利用光学卫星数据和其他辅助气候、形态和生物协变量驱动的机器学习工作流程，预测了南非自然区域（不包括水、城市和耕地）的土壤有机碳（SOC）储量（kg C m-2）。时间范围涵盖1984-2019年。空间范围包括南非自然土地面积的0-30厘米表土（占全国84%）。 土壤有机碳（SOC）储量的估算和监测对于保持土壤生产力和实现气候变化减缓目标非常重要。目前的全球SOC地图没有为景观决策提供足够的细节，也不允许跟踪碳的固存或损失的时间。利用光学卫星驱动的机器学习工作流程，我们以30米的空间分辨率绘制了1984年至2019年南非自然植被（86%的土地面积）下的SOC库存（表土；0至30厘米）。我们估计表土SOC总储量为5.6 Pg C，SOC密度中值为6 kg C m-2（IQR：四分位数范围2.9 kg C m-2）。35年来，预测的SOC经历了0.3%的净增长（相对于长期平均值），最大的净增长（1.7%）和下降（-0.6%）分别发生在草原和纳马卡鲁生物群落。在景观尺度上，SOC的变化在一些地方很明显，从栅栏线的对比中可以看出，这可能是由于当地的管理效应（例如，与SOC增加有关的木质侵蚀和与SOC减少有关的过度放牧）。我们的SOC绘图方法表现出较低的不确定性（R2=0.64；RMSE=2.5 kg C m-2），与以前的低分辨率（250-1000米）国家SOC绘图工作（平均R2=0.24；RMSE=3.7 kg C m-2）相比，偏差较小。我们的趋势图仍然是一个估计值，有待于对同一地点的土壤样本进行重复测量（时间序列）；这是跟踪SOC变化的全球优先事项。虽然高分辨率的SOC地图可以为旨在减缓气候的土地管理决策提供信息（自然气候解决方案），但SOC的潜在增长可能受到当地气候和土壤的限制。同样重要的是，气候减缓工作，如植树，要平衡碳、生物多样性和整体生态系统功能之间的权衡。
在这篇文章中和 Carla Schroder 一起探索 Linux 中的一些鲜为人知的强大工具。 本文是一篇关于一些有趣但鲜为人知的工具 termsaver、pv 和 calendar 的文章。 termsaver 是一个终端 ASCII 屏保，pv能够测量数据吞吐量并模拟输入。Debian 的 calendar 拥有许多不同的日历，并且你还可以制定你自己的日历。 工具1：终端屏保 难道只有图形桌面能够拥有有趣的屏保吗？ 现在，你可以通过安装 termsaver 来享受 ASCII 屏保，比如 matr
The key point is that mutexes should be used to protect shared resources, while semaphores should be used for signaling. You should generally not use semaphores to protect shared resources, nor mutexes for signaling. There are issues, for instance, with the bouncer analogy in terms of using semaphores to protect shared resources - you can use them that way, but it may cause hard to diagnose bugs.
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与离散化思想类似，当我们要对若干复杂信息进行统计时，可以用 Hash函数 把这些复杂信息映射到一个容易维护的值域内
以往就有一些研究，人的智力，可能跟一些精液质量参数相关；大脑紊乱与睾丸功能障碍之间的关系也十分明显……
In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence and natural language processing, Chat.GPT Playground emerges as a powerful tool that revolutionizes the way we interact with AI models. This innovative platform allows users to experiment, test, and fine-tune the capabilities of GPT-based chatbots in a user-friendly environment. In this article, we delve into the functionalities, advantages, and disadvantages of the Chat.GPT Playground, comparing it to other GPT-based platforms and providing a comprehensive analysis of its impact on the AI community and beyond.
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