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能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
能力说明:
通过课程学习与实战项目,熟练掌握Python的语法知识与编程技能,具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力,常用开发框架的实际应用和开发能力,具备使用,掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景,掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。
能力说明:
基本的计算机知识与操作能力,具备Web基础知识,掌握Web的常见标准、常用浏览器的不同特性,掌握HTML与CSS的入门知识,可进行静态网页的制作与发布。
暂时未有相关云产品技术能力~
阿里云技能认证
详细说明9.29深圳·阿里云人工智能沙龙即将召开。
你有三行情书,我有三行代码。
DeepMatch在搜索、推荐和广告等系统都大量应用,是一种重要的召回方式。通常将用户(搜索场景下包含Query)和商品通过深度模型编码成向量,线上通过向量近邻查找top K个商品作为召回结果。
在大型推荐场景中,存在着众多类目(例如亚马逊平台中的书籍、影视推荐等)。用户往往只与其中部分类目有过交互,对于其他类目,由于缺少相应的历史行为记录,协同过滤方法会遭遇冷启动问题。
随着移动互联网的兴起,从海量的数据中挖掘出有价值的信息并呈现给用户,已成了电商、 社交、新闻等主流应用的核心功能,推荐系统正是在这样的背景下诞生的。
个性化推荐系统在为用户带来更精准商品的同时,也对消费者的兴趣偏好和行为造成影响,例如回音室效应。回音室是指用户不断接受相似的信息和内容, 从而使得他们的兴趣或者态度被不断强化。这种现实通常出现在社交媒体和网络平台,也同样可能出现在电子商务等推荐系统中。
SIGIR 论文:BiANE: Bipartite Attributed Network Embedding (SIGIR-2020)解读。
阿里技术人的“藏经阁”你听说了吗?自上线以来,已经搜集了阿里技术人写作的 100 本电子书,技术领域覆盖大数据、AI、loT、前端、小程序、Java等。从 JAVA 开发手册、CDN 排坑指南到 Linux 系统诊断、程序员面试宝典、技术人职业发展黄金手册等,不管你是刚入公司的同学还是在某个技术领域小有造诣的“码神”,藏经阁总能让你淘到“惊喜”!
揭晓三位一体的在线服务体系AI·OS,及其技术架构演进,技术概况,云原生产品与实践。
从提升搜索性能,到大幅度提升商城订单转化,趣店搜索资深技术专家-樊庆响先生,在云栖大会上为大家详细分享了他的应用心得。
我们采用了多任务学习和逆倾向加权的 方式,来缓解数据稀疏和样本选择偏差等问题。在淘宝生产数据集上的实验证明了GMCM 的有效性。
回顾推荐系统的发展,离不开模型、数据、训练方式三个维度的创新。模型层面,基于内容的推荐系统到协同过滤的矩阵分解,以及神经网络带来的序列化建模,使得用户表征和商品表征刻画越来越精细;数据层面,长短期行为的切分,基于session的推荐[1],跨场景行为的引入,数据的丰富和建模为用户兴趣的挖掘提供更多的可能;训练方式上,分布式训练框架,在线学习,高维稀疏特征处理,优化器设计,从而支撑商业化推荐系统。然而,性能提升的同时,我们也看到推荐系统的可解释性逐渐变成黑盒。用户的兴趣偏好如何表征,兴趣如何演变,不同时间点的历史行为由哪种因素主导,这一系列的问题都对现代化推荐系统的解释提出了挑战。
本工作提出了一种融合多视图用户行为序列信息的多任务个性化查询补全推荐框架:通过同时建模和利用多视图用户行为序列中丰富的个性化信息,使QAC模型能够更准确地预测用户当前的搜索意图;通过候选排序与查询生成的多任务学习,同时利用多种学习目标与训练数据进行模型训练,实现了不同任务间的优势互补。整体框架在离线和在线的实验中均取得了不错的效果,为淘宝搜索引擎的查询补全推荐业务带来了显著的增益。
目前,网络视频平台的主要流量来自于热门电视剧,而平台的核心收益就是在这些流量上进行广告投放。通过准确预估剧目流量可以优化广告投放效果从而提高收益。但是,仅仅预测流量还不足以回答更深层次的问题。例如,平台未来要采购哪些剧目?这不仅要考虑剧目带来的流量,还要考虑平台内剧目的竞争关系,以避免造成热度内耗问题。所以,本文通过竞争力问题定义、算法设计以及实验对比,在剧目受众竞争力问题上进行了初步探索。
店铺搜索是淘宝搜索的一个组成部分,目前淘宝有近千万的店铺,7日活跃店铺也达到百万级别。店铺搜索场景拥有日均千万级别UV,引导上亿的GVM。
本文“Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation”已被KDD 2020录用。
本文“Understanding Negative Sampling in Graph Representation Learning”已被KDD 2020录用。
让推荐不止懂你的下一刻心思,还更懂你的下下一刻、下下下一刻……
图可以用来描述事物之间的普遍关系,并把它们编码在参数化的图结构里(如邻接矩阵)。基于专家的构图方法需要昂贵的人工信息,很难快速部署到广泛的生产生活中,也就推动了基于数据驱动的图生成算法的研究。
电子商务领域的视频推荐对于获取新客户有着重要作用。例如,许多消费者会在商品评论区上传视频已分享他们独特的购物体验,这些独特的商品呈现方式或独特的商品使用方法可能会吸引潜在买家购买相同或类似的产品。相比于卖家秀视频(如广告),买家秀视频具有数量大和个性化强的优势,因此,将买家秀视频推荐给潜在感兴趣的消费者可以增强电子商务场景下视频推荐的有效性。
图表示学习目前受到了广泛关注,但目前绝大多数的图表示学习方法都是针对特定领域的图进行学习和建模,所产出的图神经网络难以迁移。
推荐算法是机器学习的一个重要应用,推荐算法与其他机器学习算法的一个重要区别在于数据的特点。在推荐系统中,由于用户行为的长尾效应,往往数据极为稀疏,而另一个问题在于,推荐算法的数据集往往是隐式反馈,即通过对用户行为的采集而非query来获得用户对推荐标的的反馈。学界针对这两个问题曾提出过不少方法,也有很多经典的工作。然而,这两个问题始终没有得到完整的解决。
面向对象编程。
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记一次线程池提交命令耗时一秒多的原因分析。
在云开发技巧中,我们将向你介绍: 使用云函数HTTP触发器+云调用实现无需后端接入支付宝支付功能,并通过云函数接收支付回调功能; 使用云函数定时触发器实现每天凌晨定时调度任务。
云函数(FaaS)是一段运行在云端的、轻量的、无关联的、并且可重用的代码。无需管理服务器,只需编写和上传代码,即可获得对应的数据结果。使用云函数可以使企业和开发者不需要担心服务器或底层运维设施,可以更专注代码和业务本身,也可以使代码进一步解耦,增加其重用性。
云数据库(数据存储服务)是基于MongoDB托管在云端的数据库,数据以JSON格式存储。作为开发者,您可以在客户端内直接操作数据,也可以在云函数中读写数据。
职业规划,是各行各业都不得不面对的一个问题,对于程序员来说,也不可能做一辈子的码农,那么程序员在职业发展过程中该如何规划自己的晋升路线呢?小编整理了一份程序员职业生涯规划等你来领取!
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编程入门不知道学什么语言?不知道自己在做的编程语言是不是最新的?开始构建新软件系统时使用哪种编程语言最便捷?自己在做的技术会不会在几年后面临淘汰?知己知彼,才能百战不殆!快来看看大数据统计下,各大编程语言的排行有哪些变化!
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近日,阿里巴巴旗下企业级一站式DevOps平台——阿里云·云效正式开启公测,为了让广大开发者更好地了解“新云效”,《云效说码》栏目特别策划了《为云研发而生 解密云效公测版专场》系列分享,邀请了多位阿里巴巴技术专家通过视频直播的方式与大家在线交流,分享云效产品的亮点和技术优势。本系列分享共有五节内容,本文整理自阿里巴巴云效研发解决方案架构师红英的分享《云效架构师手把手教你搭建 DevOps 平台》。
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2020年阿里巴巴创新研究计划全面升级,开辟创新研究、访问学者、研究型实习生三种合作模式,开放12个技术领域30项前沿研究课题,100余个研究型实习生职位,覆盖丰富业务场景。
以下文章来源于程序员内点事 ,作者程序员内点事
作者信息:张帅,花名洵澈,负责物流表达和履约相关研发工作。热衷于中间件相关技术。
上节课我们安装了Typora,它就是一个用来编辑笔记的软件,而且它支持的格式和语法是MD形式,这节课我们就来学习该语法的使用。
排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为 内部排序 和 外部排序 。内部排序是数据记录在内存中进行排序。而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。
在开发者社区发布博文的几点注意事项。
在计算机领域离不开算法和数据结构,而在数据结构中尤为重要与基础的便是两个线性数据结构:栈与队列,本文将简单的介绍栈(Stack)和队列(Queue)的实现。
模块是Python文件的一种形式,以.py结尾,包含了Python对象定义和Python语句,让开发者能够有逻辑地组织Python代码段。
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