原创 怎麼才能夠堅持做一件事並且把它做好?

好久沒寫過碎言碎語的文章了,一直都是更新技術文章,那麼今天就換換口味,聊一聊近況和想法。 自從回北京之後,就一直在家辦公,十幾平方的臥室內支撐着北漂的身體和靈魂,我相信這不是我一個人的情況,而是無數在異國他鄉追求自己理想的人的縮影

原创 算法工程師的數學基礎|微積分之微分相關介紹

【算法工程師的數學基礎】系列將會從線性代數、微積分、數值優化、概率論、信息論五個方面進行介紹,感興趣的歡迎關注【搜索與推薦Wiki】公衆號,獲得最新文章。 《算法工程師的數學基礎》已更新: 1、算法工程師的數學基礎|線性代數中的

原创 算法工程師的數學基礎|微積分之導數相關介紹

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原创 【論文】看騰訊如何玩轉實時推薦-TencentRec

今天要分享的一篇論文是有關騰訊如何利用協同過濾(Collaborative Filtering)、基於內容和圖進行實時推薦的,我們都知道協同過濾是傳統的推薦算法,但在實際應用中取得的效果卻很好,因此在各大公司應用的也非常廣泛。 協

原创 算法工程師的數學基礎|線性代數中的向量和向量空間

新的系列文章開啓了,本系列文章主要是定位於【算法工程師的數學基礎】,將會從線性代數、微積分、數值優化、概率論、信息論五個方面進行介紹,感興趣的歡迎關注【搜索與推薦Wiki】公衆號,獲得最新文章。 《算法工程師的數學基礎》已更新:

原创 值得收藏 |140+頁文章推薦系統系列文章彙總

這裏簡單說下爲什麼要寫系列的文章,雖然系列的文章很不吃香,閱讀率也是慘淡的一筆,可能很多人更愛看的是「標題黨」、「八卦文」、「科普文」這樣的。但我覺得系列文和技術文是真的很考驗作者的,首先要面臨慘淡的閱讀和稀里嘩啦的數據統計,其次

原创 常見的五種神經網絡(5)-生成對抗網絡(上)之變分自動編碼器

概率生成模型簡稱生成模型(Generative Model),是概率統計和機器學習中的一類重要模型,指一系列用於隨機生成可觀測數據的模型。生成模型的思路是根據可觀測的樣本學習一個參數化的模型pθ(x)p_{\theta}(x)pθ

原创 淺談企業如何正確的引入和發展AI算法

本文主要分爲上下兩部分,(上)部分主要介紹一下企業內部什麼時候需要引入AI技術(這裏的AI技術泛指機器學習、深度學習、NLP、視覺、語音、推薦等),(下)部分主要介紹一下在引入這些AI技術之後的一些情況和企業的技術方向發展。

原创 2019年終總結-埋下的種子是講給自己的故事

窗外有漆黑的夜,心中是明亮的燈。其實每個人的內心都有一顆屬於自己的燈塔,不渡遠方的郵輪,不引迷路的靈魂。 不知不覺的,時間又過了一年,年初興高采烈給自己2019立flag的情景還在眼前晃着,一不小心這一年就要徹底淪爲過往了。回想

原创 常見的五種神經網絡(3)-循環神經網絡(中)篇

引言 常見的五種神經網絡系列第三種,主要介紹循環神經網絡,分爲上中下三篇進行介紹,本文主爲(中)篇,涉及內容如下: 循環神經網絡中的參數學習 RNN中的長期依賴問題 常見的循環神經網絡結構 該系列的其他文章: 常見的五種神經

原创 常見的五種神經網絡(3)-循環神經網絡(上)篇

引言 常見的五種神經網絡系列第三種,主要介紹循環神經網絡,由於循環神經網絡包含的內容過多,分爲上中下三篇進行介紹,本文主要是循環神經網絡(上)篇,主要介紹以下內容: 循環神經網絡概述 如何給神經網絡增加記憶能力 延時神經網絡

原创 常見的五種神經網絡(2)-卷積神經網絡

常見的五種神經網絡(1)-前饋神經網絡 常見的五種神經網絡(2)-卷積神經網絡 常見的五種神經網絡(2)-循環神經網絡 常見的五種神經網絡(2)-深度信念網絡 常見的五種神經網絡(2)-生成對抗網絡 卷積神經網絡(Co

原创 你要聽聽我和處女作《推薦系統開發實戰》的故事嗎

結緣編輯 我不知道是怎樣的巧合,讓吳老師(此書的編輯)在茫茫人海之中找到了我,我也不知道是誰給我的勇氣讓我答應去寫作這本書。只知道我頭腦發熱之後的無數個夜晚和週末都被寫作佔據了,我期待的詩和遠方也被我藏在角落裏,直到初版書稿完成

原创 機器學習中非常有名的理論或定理你知道幾個?

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原创 【論文】基於三部圖網絡結構的知識推薦算法

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