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第一，抓住算法框架的核心点，不要太在乎结构性，要看算法解决的核心问题的切入点，和你要解决的是不是一个问题，是不是能借鉴； 第二，与大数据有关的算法，一定要关注好数据集的质和量，结合自身业务，积累高质量的大量数据； 第三，算法效果的度量标准，结合业务场景来看，尤其是那些非标准化、不好量化的场景，避免生硬的套用已有标准，毕竟你才是对问题最了解的人； 第四，像 AB 测试、大数据 Pipeline 等工程系统能力，确实对产品技术的迭代效率提升是非常大的。
2022-05-11 13:36:50赞同 展开评论 打赏
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