2019-11-11 08:26:13 10月份Github上热门的Python项目 10 月份 GitHub 上最热门的Python开源项目排行已经出炉啦,在本月的名单中,有开源书籍、有开源课程等,下面就是本月上榜的10个开源项目: 1. google-research https://github.com/google-research/google-research Star 4906 Google Research是谷歌内部进行各种研究的部门,不过随着AI技术的广泛应用和高重要性,他们决定把两个主要部门结合,以单一的Google AI部门来统一“谷歌里最先进的研究”,这个项目包含Google AI Research的相关代码 2. home-assistant https://github.com/home-assistant/home-assistant Star 27862 Home Assistant是一个基于Python 3开发的开源家庭自动化平台。可以跟踪和控制家庭中的所有设备,并实现自动化控制。可以完美的运行在Raspberry Pi。 3. Python https://github.com/geekcomputers/Python Star 75...
2019-11-08 16:19:00 马蜂窝推荐排序算法模型是如何实现快速迭代的 (马蜂窝技术原创文章,微信ID:mfwtech) Part.1马蜂窝推荐系统架构 马蜂窝推荐系统主要由召回(Match)、排序(Rank)、重排序(Rerank)几个部分组成,整体架构图如下: 在召回阶段,系统会从海量的内容库筛选出符合用户偏好的候选集(百级、千级);排序阶段在此基础上,基于特定的优化目标(如点击率)对候选集内容进行更加精准的计算和选择,为每一条内容进行精确打分,进而从候选集的成百上千条内容中选出用户最感兴趣的少量高质量内容。 本文我们将重点介绍马蜂窝推荐系统中的核心之一——排序算法平台,它的整体架构如何;为了给用户呈现更加精准的推荐结果,在支撑模型快速、高效迭代的过程中,排序算法平台发挥了哪些作用及经历的实践。 Part.2 排序算法平台的演进 2.1 整体架构 目前,马蜂窝排序算法线上模型排序平台主要由通用数据处理模块、可替换模型生产模块、监控与分析模块三部分组成,各模块结构及平台整体工作流程如下图所示: 2.1.1 模块功能 (1) 通用数据处理模块 核心功能是特征建设以及训练样本的构建,也是整个排序算法最为基础和关键的部分。数据源涉及点击曝光日志、用户画像、内容...