Foreword Flink SQL之所以簡潔易用而功能強(qiáng)大，其中一個重要因素就是其擁有豐富的Connector（連接器）組件。Connector是Flink與外部系統(tǒng)交互的...
發(fā)簡信
IP屬地：天津
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實(shí)戰(zhàn)自定義Flink SQL Connector（w/ Flink 1.11 & Redis） -
英國蘭卡斯特大學(xué)人力資源發(fā)展與咨詢碩士，英國CIPD人力資源管理認(rèn)證NLP高級執(zhí)行師，高級經(jīng)理人教練，亞洲成倍得ABC及“你的天賦”測評顧問
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模型效果上限預(yù)估、分類模型Bad Case分析方法
模型效果上限預(yù)估、分類模型Bad Case分析方法 給定訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練某個二分類模型（如，GBDT算法），我們通過交叉驗(yàn)證的方法得到了一組最優(yōu)超參數(shù)以及對應(yīng)的最優(yōu)模型...
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機(jī)器學(xué)習(xí)模型交叉驗(yàn)證腳本
機(jī)器學(xué)習(xí)模型交叉驗(yàn)證腳本 本文以阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺上的 ps_smart （GBDT）算法為例，提供一個搜索最佳超參數(shù)的交叉驗(yàn)證任務(wù)的bash腳本。 機(jī)器學(xué)習(xí)模型超參數(shù)網(wǎng)格搜...
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1天學(xué)會開發(fā)工業(yè)級推薦系統(tǒng)的特征工程代碼:保姆級教程一、推薦算法為何要精做特征工程 機(jī)器學(xué)習(xí)工作流就好比是一個廚師做菜的過程，簡單來說，清洗食材對應(yīng)了清洗數(shù)據(jù)，食材的去皮、切片和搭配就對于了特征工程的過程，食物的烹飪對應(yīng)了模型...
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工業(yè)級推薦系統(tǒng)中的特征工程摘要：深度學(xué)習(xí)時(shí)期，與CV、語音、NLP領(lǐng)域不同，搜推廣場景下特征工程仍然對業(yè)務(wù)效果具有很大的影響，并且占據(jù)了算法工程師的很多精力。數(shù)據(jù)決定了效果的上限，算法只能決定逼近上限...
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推薦冷啟動召回模型DropoutNet深度解析與改進(jìn)為什么需要冷啟動 通常推薦系統(tǒng)通過協(xié)同過濾、矩陣分解或是深度學(xué)習(xí)模型來生成推薦候選集，這些召回算法一般都依賴于用戶-物品行為矩陣。在真實(shí)的推薦系統(tǒng)中，會有源源不斷的新用戶、新...
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推薦模型離線評測效果好，線上效果卻不佳的原因在推薦算法領(lǐng)域，時(shí)常會出現(xiàn)模型離線評測效果好，比如AUC、準(zhǔn)召等指標(biāo)大漲，但上線后業(yè)務(wù)指標(biāo)效果不佳，甚至下降的情況，比如線上CTR或CVR下跌。 本文嘗試列舉一些常見的原因，...
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推薦算法效果不佳時(shí)的檢查清單
有時(shí)候我們會遇到推薦算法上線之后，效果不如預(yù)期的情況。這種情況下，該如何改進(jìn)呢？ 下面就嘗試列出一些檢查清單，按照重要性的順序，建議從上往下依次檢查。當(dāng)然，這些清單還不全面，...
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多任務(wù)學(xué)習(xí)算法在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用粗略來看，推薦算法可以簡單地分為召回和排序兩個階段。召回模塊負(fù)責(zé)從海量的物品庫里挑選出用戶可能感興趣的物品子集，過濾之后通常返回幾百個物品。排序模塊負(fù)責(zé)對召回階段返回的物品集...
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全網(wǎng)最淺顯易懂的GBDT(xgboost)算法原理深入剖析梯度提升（Gradient boosting）是一種用于回歸、分類和排序任務(wù)的技術(shù)，屬于Boosting算法族的一部分。Boosting是一族可將弱學(xué)習(xí)器提升為強(qiáng)學(xué)習(xí)器的算法...
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使用阿里云平臺從0到1搭建推薦系統(tǒng)推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提升點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、留存率和用戶體驗(yàn)的必備手段，然而，隨著流量和數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，以及企業(yè)競爭環(huán)境日新月異的變化，快速搭建一套易用、精準(zhǔn)、可靈活擴(kuò)...
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34歲，國企職員轉(zhuǎn)型個體輕創(chuàng)業(yè)<br>專注服務(wù)個體創(chuàng)業(yè)／轉(zhuǎn)行／副業(yè)<br>寫了一本電子書，記錄我的經(jīng)歷<br>初次見面，評論區(qū)666送你一份見面??《個體輕創(chuàng)業(yè)百萬路徑地圖》
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tensorflow的saved_model存取模型
一種工程級方便的存取模型的方法，saved_model通過存取一個簡單的模型來作為示范首先是模型定義 這里定義了一個簡單的矩陣乘， 然后我們來簡單的訓(xùn)練幾步 現(xiàn)在我們想把這個...
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簡書文章不定期更新，很多沒有從CSDN搬過來，喜歡的可以去<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fweixin_41608066" target="_blank">https://blog.csdn.net/weixin_41608066</a>
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Flink CheckPoint詳細(xì)過程
Checkpoint由JM的Checkpoint Coordinator發(fā)起第一步，Checkpoint Coordinator 向所有 source 節(jié)點(diǎn) trigger ...
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編輯采稿，請微博私信聯(lián)系
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專注PPT邏輯思維的女漢子
