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  数据库技术新版图 -Serverless 数据库

  数据库的发展已走过近四十年，作为基础软件之一，数据库称得上是一个“古老”的领域。而随着新技术的涌现，这个传统的领域也正不断焕发出新的生机。如果说云时代的到来推动了数据库的变革，那么，与Serverless的结合，则再次为数据库的发展添了...

  2024-08-08 baijin 博客文章 47 ℃ 0 评论
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  超越库和框架的技术创新（超越框架语言模式）

  本文最初发布于NilsNormanHauk?s的个人博客。...

  2024-08-08 baijin 博客文章 142 ℃ 0 评论
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  做了七年前端开发，我最近才意识到可访问性的必要......

  作为一名7年多的前端开发者，我从未想过我的工作需要具有可访问性，直到最近才领悟。...

  2024-08-08 baijin 博客文章 55 ℃ 0 评论
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  作为移动开发者，我经常被这样吐槽 | GMTC

  作为开发者，你是不是听过这样的吐槽？...

  2024-08-08 baijin 博客文章 46 ℃ 0 评论
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  推荐精排模型之经典排序模型（排序问题的数据模型）

  背景工业推荐系统一般包含四个环节，分别是召回、粗排、精排和重排。召回阶段根据用户的兴趣和历史行为，从海量的物品库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节，排序环节可以融入较多特征，使用复杂模型，来精准地做个性化推荐。有时候...

  2024-08-08 baijin 博客文章 52 ℃ 0 评论
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  1.9万亿参数量，快手落地业界首个万亿参数推荐精排模型

  机器之心发布机器之心编辑部来，走近快手业界首个万亿参数推荐精排模型的内部构造。个性化推荐系统旨在根据用户的行为数据提供「定制化」的产品体验，精准的推荐系统模型也是很多互联网产品的核心竞争力。作为一款国民级短视频App，快手每天都会为数亿用...

  2024-08-08 baijin 博客文章 56 ℃ 0 评论
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  字节跳动开源 CowClip:推荐模型单卡训练最高加速72倍

  不够快！还不够快？...

  2024-08-08 baijin 博客文章 64 ℃ 0 评论
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  深度兴趣网络(DIN,Deep Interest Network)

  [转]https://running-bad-ai.github.io/2018/08/02/DIN/摘要...

  2024-08-08 baijin 博客文章 52 ℃ 0 评论
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  CTR 预估之 FM（ctr预估模型 案例）

  回顾之前用FM做过CTR预估，然后之前接触了一些推荐算法，没搞明白这推荐和CTR之间的区别。给出网上的一些回答：计算广告与推荐系统有哪些区别？读完后的整体感受是：就推荐系统和CTR所属的计算广告来说，两者确实是不同的，是两...

  2024-08-08 baijin 博客文章 62 ℃ 0 评论
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  如何使用深度学习技术，准确预计外卖的送达时间?

  ETA（预计送达时间预估）是配送调度环节中非常重要的一环，而且涉及的因素特别多。本文阐述了ETA深度学习技术迭代中的一些尝试及效果。1.背景...

  2024-08-08 baijin 博客文章 48 ℃ 0 评论