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RSS订阅原创 二分查找，你思考过这些问题吗？
大厂多次考察的原因是什么呢？面试者非常容易写错二分查找的边界条件，尤其对于二分查找变种题型。这篇文章教会你写边界条件的通用思考方式，适用所有变种题型，不需要死记硬背。学会之后，面试前再看一遍，保证顺利bug-free。...
2022-06-19 20:52:39
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原创 “二叉树” 面试套路模板
5年刷题面试经历，遇到考题千千万，面试很难恰好遇到做过的题。但解题方法是有限的，将套路梳理清楚，面试时就能快速找到相关模板套入，顺利bug-free。今天小编梳理树题型考点套路。点赞收藏，面试前看一遍，快速通关。...
2022-06-04 15:17:41
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原创 刷题有术--动态规划 必备知识
在面试中，动态规划是经常考查的题型。如果不能形成系统的思维体系，面试临时思考会造成很大的压力。今天小编总结动态规划的常用知识点。点赞收藏，面试前看一遍，快速通关动规题型。
2022-05-28 16:56:11
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原创 刷题有术--“链表” 必备技巧
在面试中，链表经常作为简单题出现，虽然题目不难，但是面试者常常会因疏忽实现细节，造成无法短时间内bug-free。今天小编总结链表常用知识点。点赞收藏，关注公众号[眼罩的程序员笔记]，面试前看一遍，快速通关链表题型。基础操作01. 快慢指针找中间节点无论当链表中有奇数还是偶数个节点，slow fast 两指针一开始都指向head。慢指针一次走一步，快指针一次走两步。直至fast 为NULL或者fast->next为NULL时，此时slow 指向中间节点。循环结束后指针状态见下.
2022-05-21 22:26:25
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原创 SIM: 阿里定向广告--基于搜索的超长用户行为序列 ctr 模型
最近两年大公司在推荐系统的研究热点，当属是用户行为建模。阿里在最近三年内不断的升级用户序列的建模方式，从最早只使用了attention 的 Deep Interest Network，到兴趣进化网络 DIEN，再到session 兴趣网络DSIN，一步步的深入挖掘用户行为的兴趣价值。而这些模型也只是利用了用户上百量级的短期行为，用户的浏览序列长度可能达到上千甚至上万个，怎么高效且有效的利用这种长序列信息呢？SIM提供了 Lifelong 超长行为序列线上服务化的可行性方案。背景用户...
2021-09-05 22:25:55
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原创 字节李航书中的深度匹配模型演化图谱【详解】
如果说推荐机器学习入门书籍，则李航博士的《统计学习方法》蓝皮书肯定是经典中的经典。值得一提的是，李航博士任字节AI Lab主任 期间又出了一本书 《Deep Learning for Matching in Search and Recommendation》。该书由简入繁，一步步介绍了召回模型在搜索和推荐两个领域中传统算法和深度学习方法的发展，是指导大规模机器学习算法落地的一本好书，非常值得大家深入学习思考。关注【眼罩的世界】公众号，回复"deep match" 免费获得此书。本文..
2021-08-28 22:57:13
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原创 来看看 “基于卷积神经网络的推荐系统“是怎样的
上一篇介绍了RNN-based 的基础方法，这篇文章讨论CNN 是如何处理用户有序行为序列的，具体涉及到 Caser 和 NextItNet 两个算法。由于卷积单元的引入，卷积神经网络带来了局部感知和参数共享的效果。网络部分连通的思想，也是受启发于生物学里面的视觉系统结构，视觉皮层的神经元就是局部接受信息的（即这些神经元只响应某些特定区域的刺激）。CNN在处理 NLP 任务时通常卷积的宽度和embedding_map 的维度是相同的。一. CaserPersonalized Top-N Sequ
2021-08-28 22:13:35
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空空如也
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