回答:简单来说就是用用户id(mac、imei等)按时间分组排序,要是有特殊需求不能满足,可以用自定义。具体的需求您可以详细写出来!
...旅行家专栏 图:马蜂窝指路人俱乐部 用户内容贡献能力模型 简单来说,就是从用户的的活跃度、在一定时间内的受欢迎度、输出意愿三个维度构建模型,从而对用户贡献能力进行测度,即: 用户内容贡献能力 = 用户的输出意...
...种更简洁的方式来介绍机器学习的理论基础以及几种常用模型。 那么本篇文章呢,是带大家入门机器学习的第一期,也就是会介绍机器学习的理论基础。 ?目录 ? 机器学习理论基础? 1 有监督学习? 2 无监督学习? 3 半监督学习? 4 ...
...分为两种,一种是过去常用的做法,通过一个固化的业务模型或者主题,提前计算好的数据,叫做物化视图。 第二种是基于原始数据存储之后,在实时查询的过程中进行多维交叉的计算,这个称为实时聚合。 在查询过程中对实...
...像的,对用户的深度建模也只是停留在标签层面,如划分RFM标签,但是还没做的这么深入,直接在系统上对不同阶段的人群深度分析。这个简单来看就是划分用户的不同阶段和深度,像很多公司都会将用户划分为潜客、首购用户...
...近日谷歌团队发布了一篇关于在线语音识别的序列到序列模型论文,雷锋网了解到,该模型可以实现在线实时的语音识别功能,并且对来自不同扬声器的声音具有识别能力。论文摘要生成式模型一直是语音识别的主要方法。然而...
前言近年来,大语言模型(Large Models, LLMs)受到学术界和工业界的广泛关注,得益于其在各种语言生成任务上的出色表现,大语言模型推动了各种人工智能应用(例如ChatGPT、Copilot等)的发展。然而,大模型的落地应用受到其较...
...发和学习生活中会常常遇到一些名词,比如 命令式编程模型,声明式编程模型,xxx语言是面向对象的等等,这个编程模型到处可见,但是始终搞不清是什么?什么语言又是什么编程模型,当你新接触一门语言的时候,有些问题...
...习。 我们使用Google的开源深度学习库TensorFlow来构建这些模型,利用图形处理单元(GPU)来加速这个过程。Automatic Answers是我们在Zendesk使用Tensorflow完成的第一个数据产品。在我们的数据科学家付出无数汗水和心血之后,我们才有...
前情提要 深入理解Java内存模型(六)——final 处理器内存模型 顺序一致性内存模型是一个理论参考模型,JMM和处理器内存模型在设计时通常会把顺序一致性内存模型作为参照。JMM和处理器内存模型在设计时会对顺序一致性...
...看ResidualNet对于网络计算的改变。当然,我们在介绍这些模型的同时还会聊一些同时代其他的模型。VGG模型介绍VGG模型的文章中自夸了VGG模型的几个特点,下面我们来仔细说说,首先是卷积核变小。实际上在VGG之前已经有一些模...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...