大厂技术实现 | 行业解决方案系列教程

2022年《北上广深杭》有哪些值得加入的软件测试大厂公司呢?花了三天三夜整理出各大互联网公司 2022年全国值得加入的互联网公司大全,值得收藏! 阅读详情
ShowMeAI大厂技术实现方案

💡 作者:韩信子@ShowMeAI
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ShowMeAI大厂技术实现方案

ShowMeAI联合AI算法研究所,与社区众多工程师一起,开启了这个『大厂技术实现方案』系列,希望打破 PPT 层面的简单分享,以一线工程师最真切的视角,呈现最有成长力的大厂全业务领域AI落地方案。

所有的案力求完整专业,覆盖『业务+方案详解+数据+代码』,既可学习精进,亦可匹配业务场景开箱即用,为小伙伴们成长为专业的AI算法工程师添砖加瓦保驾护航。

按照不同的技术线与应用领域,ShowMeAI 规划了『智能推荐系统』『计算机视觉』『自然语言处理』『金融科技』『生物医疗』『智能制造』『其他AI垂直应用』等板块。系列教程持续更新中,请关注公众号(ShowMeAI研究中心)、B站(ShowMeAI)和 GitHub(ShowMeAI-Hub),接收更新通知。


💡 内容章节

⛵ 1.大厂技术实现 | 多目标优化及应用(含代码实现)@推荐与计算广告系列

文章结构 | 多目标优化及应用(含代码实现)

摘要:推荐,搜索,计算广告是互联网公司最普及最容易商业变现的方向,也是算法发挥作用最大的一些方向,前沿算法的突破和应用可以极大程度驱动业务增长,这个系列咱们就聊聊这些业务方向的技术和企业实践。本期主题为多目标学习优化落地(附『实现代码』和『微信数据集』) 点击这里阅读全文…


⛵ 2.大厂技术实现 | 爱奇艺短视频推荐业务中的多目标优化实践 @推荐与计算广告系列

爱奇艺 | 短视频推荐业务中的多目标优化实践

摘要:短视频是当前互联网最热门的业务之一,聚集了巨大的互联网用户流量,也是各大公司争相发展的业务领域。作为主要营收业务方向,短视频方向的推荐算法也日新月异并驱动业务增长,本期我们看到的是爱奇艺的短视频频道下,推荐多任务算法应用实践路径与落地方案。 点击这里阅读全文…


⛵ 3.大厂技术实现 | 腾讯信息流推荐排序中的并联双塔CTR结构 @推荐与计算广告系列

腾讯 | 信息流推荐排序中的并联双塔CTR结构

摘要:双塔模型是推荐、搜索、广告等多个领域的算法实现中最常用和经典的结构,实际各公司应用时,双塔结构中的每个塔会做结构升级,用CTR预估中的新网络结构替代全连接DNN,本期看到的是腾讯浏览器团队的推荐场景下,巧妙并联CTR模型应用于双塔的方案。 点击这里阅读全文…


⛵ 4.大厂技术实现 | 图像检索及其在淘宝的应用 @计算机视觉系列

淘宝·拍立淘 | 图像检索及其在淘宝的应用

摘要:图像检索任务指的是,给定查询图像,从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索,如淘宝拍立淘,只需要用户随手拍照即可精准检索,提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。 点击这里阅读全文…


⛵ 5.大厂技术实现 | 图像检索及其在高德的应用 @计算机视觉系列

高德地图 | 图像检索及其在高德的应用

摘要:图像检索任务指的是,给定查询图像,从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。本文研究的是高德地图POI信息更新,即根据自有图像源,将每个新增或调整的POI及时制作成数据。这是非常典型的图像检索任务,也是计算机视觉领域的一个长期研究课题。 点击这里阅读全文…


⛵ 6.大厂技术实现 | 详解知识图谱的构建全流程 @自然语言处理系列

文章结构 | 详解知识图谱的构建全流程

摘要:知识图谱,是结构化的语义知识库,用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。本文详细讲解了自底向上的知识图谱的构建与更新流程,重点描述了知识抽取、知识融合、知识加工和知识更新等4个关键步骤的技术实现和落地细节。 点击这里阅读全文…


⛵ 7.大厂技术实现 | 爱奇艺文娱知识图谱的构建与应用实践 @自然语言处理系列

爱奇艺奇搜 | 文娱知识图谱的构建与应用实践

摘要:知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景,了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。 点击这里阅读全文…

💡 ShowMeAI系列教程推荐

ShowMeAI大厂技术实现方案

大厂NLP技术全景:从BERT到GPT-5的演进与优化 从基础研究到产业落地,大厂在NLP领域的优化实践为我们描绘了一幅技术演进的壮阔图景。无论是亚马逊的全栈式解决方案,还是高通的端侧优化,亦或是学术界的创新微调技术,都在推动NLP向着更高效、更智能的方向发展。我们将深入解析亚马逊云科技Bedrock平台的企业级NLP优化实践,揭秘如何通过Prompt工程搞定复杂业务场景!敬请期待!**💬 ** 你对哪种NLP优化技术最感兴趣?欢迎在评论区留言讨论!大厂NLP技术全景:从BERT到GPT-5的演进与优化(本文) 阅读详情

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知识图谱,是结构化的语义知识库,用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系,通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识,使信息资源更易于计算、理解以及评价,并能实现知识的快速响应和推理。当下知识图谱已在工业领域得到了广泛应用,如搜索领域的Google搜索、百度搜索,社交领域的领英经济图谱,企业信息领域的天眼查企业图谱,电商领域的淘宝商品图谱,O2O领域的美团知识大脑,医疗领域的丁香园知识图谱,以及工业制造业知识图谱等。在知识图谱技术发展初期,很多企业和科研机构会采用自顶向下的方式构建基础知识

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