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分布式机器学习系统之 ANGEL

引自:http://www.ccf.org.cn/c/2017-08-16/603621.shtmlAngel: a new large-scale machine learning systemANGEL:一个新型的分布式机器学习系统阅读量:36崔斌,余乐乐收藏本文PDF在线浏览下载本文    混合并行分布式机器学习异构感知SGD算法引言当前,人工智能在多个领域的强势崛起,让人们领略到

#机器学习#分布式#人工智能
美团推荐算法:机器学习重排序模型

【转】http://blog.csdn.net/chndata/article/details/43405641编者按:在用户意图明确时,我们通常用搜索引擎来解决互联网时代的信息过载问题,但当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达,搜索引擎就无能为力。此时,借助推荐系统通过用户行为的分析理解其意图,为其推送个性化的结果,便成为一种更好的选择。美团作为国内发展较快的O2O网站,有着大量的用户和丰富

#机器学习
【强化学习笔记】5.3 无模型的强化学习方法-时间差分之Q_learning算法代码实现

时间差分之Sarsa算法代码实现原理见【强化学习笔记】5.1 无模型的强化学习方法-时间差分算法#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#import gymimport randomimport numpy as npclass GriDMdp:def __init__(s):s.gamma...

【强化学习笔记】4.2 无模型的强化学习方法-蒙特卡罗算法编程实现

本文给出基于蒙特卡洛的强化学习方法(随机策略计算状态值函数)和基于蒙特卡洛的强化学习方法(ε−greedy策略计算状态行为值函数)两种方法的编程实现。问题模型是迷宫问题。基于蒙特卡洛的强化学习方法(随机策略计算状态值函数)#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#import gymimport random#import...

玩转Google开源C++单元测试框架Google Test系列

http://www.cnblogs.com/coderzh/archive/2009/04/06/1426755.html前段时间学习和了解了下Google的开源C++单元测试框架Google Test,简称gtest,非常的不错。 我们原来使用的是自己实现的一套单元测试框架,在使用过程中,发现越来越多使用不便之处,而这样不便之处,gtest恰恰很好的解决了。其实gtest本身的实现并不复杂,我

#c++
小米品牌广告引擎与算法实践

品牌广告是小米商业化的重大战略方向,在小米视频、音乐、浏览器等多个媒体广泛投放,广告样式也越来越多样,开屏、视频、信息流等。品牌广告主对投放的需求也日益复杂和多样化,精准定向、频控、跨媒体投放、预算平滑等使得品牌广告投放引擎和算法面临着诸多挑战,包括流量预估、库存分配和在线投放算法等。本次分享重点介绍了小米品牌广告引擎与算法实践,包括系统架构和各种离线和在线算法。小米品牌广告业务简介小米大概是从2

#算法
微信广告引擎与社交传播算法实践

作者:InfoQ技术媒体,转载来源:http://36kr.com/p/5082185.html你是如何被微信广告选中的?微信广告引擎与社交传播算法实践微信广告自 2014 年上线以来,分别发布了公众号与朋友圈广告。微信广告系统承载了每天十亿级以上的访问量,紧密与微信平台生态相结合,同时利用了腾讯大数据体系进行效果优化。本文首先会给大家展示微信广告的整体系统架构,并介绍重要的功能模块和数据流程。其

#微信#算法
到底了