在上篇《图文解读：推荐算法架构——精排！》中我们结合算法架构精排进行解读分析，本篇将深入重排这部分进行阐述。 一、总体架构 精排打分完成后，就到了重排阶段，之后可能还会有混排。...下图是重排总体架构： 二、用户体验 重排模块是推荐系统最后一个模块（可能还会有混排），离用户最近。作为最后一层兜底，用户体验十分重要。主要包括打散、多样性等内容。...reward可以根据业务场景定义，比如内容推荐场景中，一般为用户打开APP到退出的总时长。可以采用DQN、DDPG、A3C等方法。...同时也可以提升算法效率，算法侧的优点主要有： 推荐响应实时性：不用请求下一页，实现即时更新。 行为特征实时性：端上即时计算，不用回传云端。...作者简介 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员，毕业于中国科学院，目前在腾讯负责视频推荐算法工作，有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。 推荐阅读 图文解读：推荐算法架构——精排！
今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts，熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生，python-highcharts就是使用Python进行
去年，给大家推荐了一款新面市不久的接口测试神器：Apifox，如果还未了解的读者，感兴趣的话可查阅原文：推荐一款技术人必备的接口测试神器：Apifox 最近一年，Apifox官方又发布了一些新特性，趁此机会
1、线性代数 很多人会推荐MIT的线性代数公开课（确实不错），但是很多中国学生听英文课仍然有障碍，即使有字幕翻译，恐怕也会影响学习速度，所以我推荐中国台湾国立交通大学莊重特聘教授主讲的线性代数课程，...国立中国台湾大学叶丙成的概率课： http://mooc.guokr.com/course/461/%E6%A9%9F%E7%8E%87/ 但是上面这个课属于扫盲课，如果你觉得深度还不够，那么我还是推荐你从下面这些书籍中找一本来作为参考...，因为概率论方面的书特别特别多，我推荐几本各具特色的： 1）首先是由Sheldon M....如果你想复习或者重新学，或者有的地方书上讲得看不懂，我推荐看国防科大的MOOC视频课（朱健民教授主讲）： http://www.icourse163.org/university/NUDT#/c...好在跟数学有关的资料我已经都推荐到了，后续文章中我们再来具体谈机器学习和数据挖掘方面的资料吧 ：）
今天给大家推荐一个比较好的图片处理SDK,应该对大家有所帮助，最近快春节了，年底太忙了，希望大家见谅，可能推送的内容不及时或者少了些。
CyberChef是由英国政府通信总部（GCHQ）开发的一款开源工具，被誉为“网络瑞士军刀”。
去年，公众号给大家分享了一款新面市不久的接口测试神器：Apifox，如果还未了解的读者，感兴趣的话可查阅原文：推荐一款技术人必备的接口测试神器：Apifox 为了照顾新进来的读者，且最近一年，Apifox
Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。
httpstat是一个基于命令行的工具，用于在终端中展示HTTP请求的详细统计信息。它以可视化和易读的方式显示了HTTP请求的各个阶段的性能数据，如DNS解析、...
对于 Pandas 来说，可以处理众多的数据类型，其中最有趣和最重要的数据类型之一就是时间序列数据。时间序列数据无处不在，它在各个行业都有很多应用。患者健康指标...
Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。 sort_values (dogs[...
： https://www.pdflabs.com/tools/pdftk-the-pdf-toolkit/ 但是，一般来说，官网的内容对大部分普通用户来说，都是看得贼累的，所以，这个官网并不是本次推荐的关键...最后，再次推荐网站：批处理之家（http://bbs.bathome.net/），上面汇聚了大量用于批处理的工具或方法（DOS、PowerShell或VB）。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多，除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1，还介绍了绘制普通表格的gt，以及扩展...
书籍推荐：《Vim-handbook-cn-72》 6. 获取帮助 在末行模式下：help SUBJECT
介绍: torch.floor() 用于将张量元素向下取整,得到不超过每个元素的最大整数。
正文 最新的油桶更新了小哥的视频： 视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=myydDX-us4o 由于视频需要40多分钟，...
构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南...
大概介绍下：MNIST数字分类项目旨在使用机器学习技术来构建一个模型，能够自动识别手写数字的图像。这个项目是一个经典的图像分类任务，常用于入门级机器学习和深度学...
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