实用!50个大厂、987页大数据、算法项目落地经验教程合集

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
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简介: 大数据、算法项目在任何大厂无论是面试还是工作运用都是非常广泛的,我们精选了50个百度、腾讯、阿里等大厂的大数据、算法落地经验甩给大家,千万不要做收藏党哦,空闲时间记得随时看看!如果你没有大厂项目经验,对大厂算法、大数据的项目运用不了解建议你看看!

大数据、算法项目在任何大厂无论是面试还是工作运用都是非常广泛的,我们精选了50个百度、腾讯、阿里等大厂的大数据、算法落地经验甩给大家,千万不要做收藏党哦,空闲时间记得随时看看!

如果你没有大厂项目经验,对大厂算法、大数据的项目运用不了解建议你看看!

算法

大数据

基于知识图谱的语义理解技术及应用-百度

知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱,并在搜索、 推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时,随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入,知识图谱在复杂知识表示、多模语义理解技术与应用等方面都面临新的挑战与机遇。本文将介绍百度基于知识图谱,从文本到多模态内容的理解技术及应用的最新进展。

腾讯信息流内容理解技术实践

目前信息流推荐中使用的内容理解技术,主要有两部分构成:

1.门户时代和搜索时代遗留的技术积累:分类、关键词以及知识图谱相关技术;

2.深度学习带来的技术福利: embedding.但是分类对于兴趣点刻画太粗,实体又容易引起推荐多样性问题,而embedding技术又面临难以解释的问题。

这次主要介绍在信息流推荐中,腾讯是如何做内容理解克服上述问题的。

主要包括:项目背景、兴趣图谱、内容理解、线上效果。

阿里妈妈:电商预估模型的发展与挑战

内容提纲:

  1. 1.电商数据个性化预估的特性
  2. 2.阿里妈妈模型迭代路径
  3. 3.Where to Go

优酷DSP广告投放系统架构实践

随着RTB网络在线展现广告交易模式的兴起,各大公司都纷纷搭建自己的DSP ( Demand-Side Platform)广告投放系统进行获客。优酷在近几年也搭建DSP系统,并且在持续迭代。在这一过程中 ,经历哪些技术探索?趟过哪些坑?有怎样的技术方案沉淀?下面我将从技术视角分享出来,希望对大家有启发。

京东电商推荐系统实践

京东电商推荐系统实践方面的经验

  • 1.排序模块
  • 2.实时更新
  • 3.召回和首轮排序
  • 4.实验平台

从算法到应用:滴滴端到端语音AI技术实践

随着AI科技的发展,智能语音交互技术正在被国内外巨头公司逐步落地和规模化应用。滴滴出行作为移动出行领域的一家领先的移动互联网企业,也正积极布局和利用智能语音交互相关技术,如语音识别、语音对话理解、语音合成等,以便更好的为司机和乘客提供高质量服务,具体地,包含有司机智能助手和滴滴智能客服系统等应用产品。

美团对话理解技术及实践

智能客服是一种使用自然语言与用户交互的人工智能系统,通过分析用户意图,以人性化的方式与用户沟通,向用户提供客户服务。

本议题首先介绍美团智能客服的对话交互框架,然后就我们在其中意图挖掘、意图理解、情绪识别、对话管理等核心模块中用到的机器学习算法进行详细的介绍。

网易新闻推荐:深度学习排序系统及模型

携程金融大数据风控算法实践

微博基于Flink 的机器学习实践

微博作为国内比较主流的社交媒体平台,目前拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容,背后离不开微博的大规模机器学习平台。

YARN在字节跳动的优化与实践

阿里巴巴双十一千万级实时监控系统技术揭秘

从底层的机器监控到直面用户的应用,都离不开时序性的业务场景,而时序性的数据一般都由专业的时序数据库来存储分析,下面主要介绍TSDB覆盖的业务场景以及面临的挑战

蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用

主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。

大数据、算法是这个时代的潮流,不懂大数据算法去面试大厂都不好意思进门,这份987页的50家大厂的大数据、算法项目实战经验pdf送给你(千万别做收藏党)

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相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
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从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【10月更文挑战第4天】在大数据时代,算法效率至关重要。本文从理论入手,介绍时间复杂度和空间复杂度两个核心概念,并通过冒泡排序和快速排序的Python实现详细分析其复杂度。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1);快速排序平均时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(log n)。文章还介绍了算法选择、分而治之及空间换时间等优化策略,帮助你在大数据挑战中游刃有余。
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动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
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金山办公2020校招大数据和机器学习算法笔试题的解析,涵盖了编程、数据结构、正则表达式、机器学习等多个领域的题目和答案。
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植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
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第一个算法项目 | JS实现并查集迷宫算法Demo学习
本文是关于使用JavaScript实现并查集迷宫算法的中国象棋demo的学习记录,包括项目运行方法、知识点梳理、代码赏析以及相关CSS样式表文件的介绍。
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【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
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交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
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交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
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【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
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人工智能 算法 安全
深度讲解-互联网算法备案指南和教程
随着人工智能和大数据技术的发展,互联网算法在内容推荐、用户画像等领域日益重要,但也带来了安全风险和合规挑战。国家互联网信息办公室为此发布了《互联网算法备案管理规定》,要求具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务提供者进行算法备案,以确保算法透明性和合规性,维护网络健康秩序。唯安创远AI合规专家将解析备案的必要性、流程及其对企业的影响,帮助企业顺利完成备案。
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