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随着互联网和信息技术的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代转入了信息过载的时代。为了解决信息过载的难题，于是出现了分类目录（典型代表：雅虎），再到后来出现了搜索引擎（典型代表：谷歌）。但是，当用户需求不明确时，分类目录和搜索引擎仍然无能为力。于是，出现了推荐系统，通过分析用户的历史行为，主动为用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。8.4.1 智能推荐的需求背景本文以视频App为例，常见的推荐场景包含：个性化推荐、相关推荐和热门推荐。1.个性化推荐，又称千人千面，根据用户的视频兴趣偏好，主动推送

随着互联网技术的发展，大数据时代的到来，用户画像的概念被频繁的提及到。用户画像不被用于互联网领域，在很多传统行业（汽车、零售）也逐渐被重视。企业可以通过用户画像技术，更加精准的了解每一个用户，并针对每个用户制定不同的推荐策略、营销策略。如今，用户画像已经成为广告、智能推荐、智能营销等大数据应用的基础。8.3.1 用户画像的需求背景用户画像是指根据用户的属性、偏好、生活习惯、行为等信息，抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标.

大数据文摘出品来源：fast.ai编译：China盼盼、曹培信古德哈特定律指出，“当一个指标成为目标时，它就不再是一个好的指标。”在他们的心中，当前的人工智能方法所做的就是优化指标。优化指标对人工智能来说，既不新奇也不独特，但这样做可以让人工智能特别高效（甚至过份高效）。这一点很重要，因为优化指标的风险会因人工智能的强大而增加，虽然指标在某些适当的地方是有用的，但如果不加思考...

最近接手了一个数据分析的项目，开发语言是Hive。 看到见小伙伴们开发调试都在命令行上，经常需要window下编写hive sql，再拷贝到linux中进行执行，效率感觉比较低。于是，想寻找一个客户端工具来提供开发调试的效率。网上一问度娘，发现了Squirrel这个客户端工具，但对于如何安装、配置却没有一个完整描述，实在让人恼火。 运维同事也表示不熟悉开发工具，看来还得"自给自足"啊。下载