【《Real-Time 第16页

Druid:A Real-time Analytical Data Store（下篇）

4.存储结构Druid中的数据表（称为数据源）是时间戳事件的集合，并分割为一组segments，其中每个段通常为5-10万行。正式地，我们将段定义为跨越某个时间段的数据行的集合。段表示Druid中的基本存储单元，复制和分发都是在段级别完成的。Druid总是需要一个时间戳列，用来简化数据分发策略，数据保留策略和第一级查询修剪。Druid数据源划分成定义良好的时间间隔（通常为一小时或一天），并且可以进

Sisyphus秋居拾遗·2020-02-07 03:43

Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization 问题记录

官方：https://github.com/MhLiao/DB周军大神实现的：https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch1.官方的官方的按照安装流程很容易安装，只是我的环境是ubuntu16.04+cuda8，所以一直用的pytorch1.0.1（py3.7）的。也可以跑起来.但是训练的模型推理预测出来全是空啊，txt全是空的，visualize文件夹图片

无左无右·2020-01-18 17:00

Unreal Engine Real-Time Rendering Class（三）

本文是UnrealEngine官方课程的学习笔记GeometryRendering[Part1]Frame2-Time66ms-GPU：Prepass/EarlyZPassGPU获取到了需要渲染的对象列表，如果什么都不做直接进行渲染的话会造成大量的像素被重复绘制。考虑如下的场景：先渲染橘红色的背景，接着渲染茶壶，被茶壶遮挡的属于橘红色背景渲染部分的像素都白白计算了，因为它们最终会被属于茶壶渲染的像

EnigmaJJ·2020-01-05 23:41

Unreal Engine Real-Time Rendering Class（二）

本文是UnrealEngine官方课程的学习笔记BeforeRenderingandOcclusion有三个主要的线程：CPU线程、在CPU上执行的绘制线程、GPU线程。它们是同步的，但是并不是在同一个时间点处理同一帧的内容。CPU是最先执行的，因为它必须解决渲染之前发生的问题。假设帧率是30，这意味着实际的渲染是从66毫秒开始的：Frame0-Time0-CPU：在开始渲染前必须知道一切对象的位

EnigmaJJ·2020-01-03 02:48

【目标检测】YOLO论文详解（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）

论文原文：https://arxiv.org/abs/1506.02640一、简介YOLO（youonlylookonce）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：image如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，

不可能打工·2020-01-02 11:56

Unreal Engine Real-Time Rendering Class（四）

Rasterization,OvershadingandtheG-Buffer光栅化过程就是将3D数据转换为像素的过程：光栅化根据drawcall依次执行由于硬件设计的原因，像素不是一个个处理的，而是以2*2的像素方格来处理的。这意味着如果一个多边形很小或者很薄，它可能会对4个像素着色，而最终只有一个像素有颜色，这被称为过度着色（overshading）。所谓过度着色就是让着色范围超出本应有的区域

EnigmaJJ·2019-12-31 10:00

Elasticsearch的准实时(near real-time)查询

elasticsearch是基于lucene的，lucene是可以做到实时的，就是创建索引之后，立即能查询到。但是这样，要么是牺牲索引的效率，每次都索引之后都刷新，要么就是牺牲查询的效率每次查询之前都进行刷新。索引之后进行刷新是通过：elasticClient.prepareIndex("indexName","Person").setSource(XContentFactory.jsonBuil

大头8086·2019-12-26 07:27

Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

今天偷个懒，介绍一篇之前看过觉得很不错的paper。本文最早于2018年5月13日发表（原文链接），主要介绍了机器学习的嵌入技术在Airbnb爱彼迎房源搜索排序和实时个性化推荐中的实践。Airbnb爱彼迎的两位机器学习科学家凭借这项技术的实践获得了2018年KDDADStrack的最佳论文（论文链接），本文即是对这篇论文的精华概括。详细的中文翻译https://zhuanlan.zhihu.com

xiiatuuo·2019-12-25 07:47

论文阅读：Airbnb-Real-time Personalization using Embeddings for Search Real-time Personalization

提纲解决的问题方法实验疑问与启发1.解决的问题本文要解决两个问题：针对短租市场，大部分的用户很少会多次预定同一类型的房间；房间分时段的，只能在某段时间内被某一个用户预订；大部分用户预订酒店是低频事件，更不用说是在同一个地方预订酒店。实时个性化2.方法作者考虑到用户在预订酒店之前有大量的搜索、点击、联系商家等行为，可以利用这些信息来构建用户预订的房间与候选商品之间的相似关系；还可以根据这些信息捕捉用

张虾米试错·2019-12-24 05:42

[Object detection] Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

导读：FasterR-CNN是bgr，kaiming大神在15年的成果。它在FastR-CNN的基础上把原先的SelectiveSearch修改成了RPN网络，从而实现endtoend的目标检测。由于SelectiveSearch的剔除，网络的检测速度得到了大幅度的提升。在以VGG-16为basenet的情况下，FasterR-CNN能够获得5fps的检测速度，且能够在VOC，COCO上获得sta

逃跑的木偶_203d·2019-12-20 19:56

Meteor 简介

Meteor是跨时代的全栈Web框架，Githubstars数已超过Rails，它能迅速的开发实时（Real-Time）和响应式（Reactive）的应用，并且可以在一套代码中支持web，iOS，Android

Kloar·2019-12-18 08:56

Unreal Engine Real-Time Rendering Class（一）

本文是UnrealEngine官方课程的学习笔记IntroductionReal-TimeRendering（RTR）只有在不渲染时性能才是最高的，因此RTR的本质是管理性能损耗：RTR的本质是管理性能损耗你需要：1.确定目标帧率2.专注于你的方案和工作流，尽一切努力达到目标帧率3.让每一种性能损耗都得到尽可能多的回报RTR不可能以一种完美的方式呈现，总是在性能、质量和功能之间寻求一个平衡：在性能

EnigmaJJ·2019-12-14 14:27

VLDB 2019 笔记: AnalyticDB: Real-time OLAP Database System at Alibaba Cloud

最近开始刷VLDB2019中感兴趣的paper,今天开始第一篇:来自阿里云的分析性数据库AnalyticDB由于这是一个云厂商的商业产品,因此写之前还是事先说明一下:我没有用过阿里云的AnalyticsDB产品以及Paper中提到的相关产品例如AWS的Redshift和Google的BigQuery;本文中所有的观点仅代表个人,如有不对的地方,还请指正.什么是AnalyticDBAnalytics

haitaoyao·2019-12-14 12:28

【目标检测】Faster R-CNN论文详解（Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Netw...

论文原文：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdfR-CNN论文详解：https://www.jianshu.com/p/c1696c27abf8fastR-CNN论文详解：https://www.jianshu.com/p/fbbb21e1e390一、简介fasterR-CNN发表于NIPS2015，从命名不难看出，它和R-CNN、fastR-CNN一脉相承。首先

不可能打工·2019-12-13 04:52

论文阅读之“Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb”

这篇论文主要就是讲了如何对id类特征进行embedding操作，Airbnb结合word2vec模型预训练了2类embedding特征用来抓捕用户的短期兴趣（listingembedding）和长期兴趣（user-typeembedding和listing-typeembedding）。ListingEmbedding listingembedding是直接对用户历史行为进行分析，此时特征粒

妖皇裂天·2019-12-08 00:09

Airbnb 推荐算法 Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

背景介绍论文《Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb》是airbnb公布的房源推荐算法，获得了2018年的KDD最佳论文，论文基于airbnb的房源推荐场景，需要对客人和房主都进行有效的推荐，即用户输入目的地和行程日期进行搜索时，将位置、价格、风格和评价等方面对用户有吸引力的房子排前，也要考虑房主的偏好，将可能

yxwithu·2019-11-30 18:22

Paper Reading 《Real-Time Machine Learning: The Missing Pieces》

7R原则：提出分布式在线学习计算框架应该具备的7个原则简称（7R）：PerformanceRequirements：性能要求R1:Lowlatency低延迟R2:Highthroughput高吞吐量ExecutionModelRequirements:执行模型要求R3:Dynamictaskcreation动态任务创建R4:Heterogeneoustasks构建异构任务R5:Arbitraryd

东皇Amrzs·2019-11-28 01:27

《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》论文笔记

Inthiswork,weintroduceaRegionProposalNetwork(RPN)thatsharesfull-imageconvolutionalfeatureswiththedetectionnetwork,thusenablingnearlycost-freeregionproposals.文章是将RPN和R-CNN做一个共享和融合，从而达到加速的目的。整个文章最大的亮点就是

DADADA开飞机的DATA·2019-11-08 19:40

What No One Tells You About Real-Time Machine Learning

WhatNoOneTellsYouAboutReal-TimeMachineLearning实时机器学习——那些没人告诉你的事Date:OCTOBER7,2015Author:DMITRYPETROVoriginallink:http://fullstackml.com/2015/10/07/what-no-one-tells-you-about-real-time-machine-learnin

NanLi·2019-11-03 15:49

『Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks』论文笔记

一为什么读这篇大名鼎鼎的FasterR-CNN，二阶段法的代表，属于目标检测领域的必读之作。二截止阅读时这篇论文的引用次数2019.2.96349次。在细分领域里能有这么多，可见影响之广泛。三相关背景介绍15年6月首次挂在arXiv上，就比FastRCNN晚一个多月，比YOLOv1早几天，比ResNet早半年。中了15年的NIPS。作者还是MSRA时那几个，一作任少卿当时还是MSRA的实习生，现在

ktulu7·2019-10-31 09:34

（每日一读2019.10.22）cartographer论文(Real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM)

论文：pdf自己看了原版论文，但是后来一些内容忘记了，因此翻译一下加上自己的一些理解。摘要便携式激光测距仪(也就是LIDAR)以及实时定位和绘图（slam）都是比较有效的一种建立平面图的方法。实时生成和绘制平面图能很好的评估捕获的数据的质量。因此建立一个在有限的资源下可接入的平台是非常有必要的。这篇论文提供了一种在mapping平台后台使用的方法来实现5cm分辨率的实时绘图和闭环检验。为了达到实时

南山二毛·2019-10-22 08:06

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection - Slides

原文链接：https://pjreddie.com/publications/YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection-SlidesJosephRedmon,SantoshDivvala,RossGirshick,AliFarhadiUniversityofWashingtonAllenInstituteforAIFacebookAIRese

ForeverStrong·2019-10-21 07:05

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

文章目录Abstract1.Introduction2.UnifiedDetection2.1.NetworkDesign2.2.Training2.3.Inference2.4.LimitationsofYOLO3.ComparisontoOtherDetectionSystems4.Experiments4.1.ComparisontoOtherReal-TimeSystems4.2.VOC2

shelley__huang·2019-10-17 16:25

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection - interpretation

YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection-interpretationJosephRedmon,SantoshDivvala,RossGirshick,AliFarhadiUniversityofWashingtonAllenInstituteforAIFacebookAIResearchhttps://pjreddie.com/darkne

ForeverStrong·2019-10-11 19:02

MOT论文笔记《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf代码地址：https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOTAbstract当前的多目标跟踪（MOT）系统通常遵循“tracking-by-detection”的方式，主要由两部分组

包子爱跑步·2019-10-08 14:04

Towards Real-Time Multi-Object Tracking

文章：https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf代码：https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT0摘要现代的多目标追踪(MOT)系统大多遵循基于检测的追踪这一实现思路。该类思路的实现一般包括两个模型，一个是目标检测模型用于目标定位，另一个是目标表观特征提取模型用于目标关联。一般算法都是使用两个不同的模型分别完成

cdknight_happy·2019-10-07 20:30

图像三维重建第三期-HybridFusion: Real-Time Performance Capture Using a Single Depth Sensor and Sparse IMUs

论文链接摘要我们提出一个轻量权重具有较高的稳定性对实时的人体行为捕获基于一个单深度图像和稀疏的惯导测量单元（IMUs）。我们的方法结合非刚体表面跟踪和立体融合来同时的重建挑战运动，细致的几何和内部人体对衣服主题。提出的混合运动跟踪方法和有效的每帧传感器标定技术能够对非刚体表面重建快速移动和严重情况的姿态挑战。重要的融合人工被减少使用一个新的可信的测量对我们适应基于TSDF的融合。以上的贡献是非常有

独孤九剑-风清扬·2019-08-23 11:54

图像三维重建第三期-HybridFusion: Real-Time Performance Capture Using a Single Depth Sensor and Sparse IMUs

论文链接摘要我们提出一个轻量权重具有较高的稳定性对实时的人体行为捕获基于一个单深度图像和稀疏的惯导测量单元（IMUs）。我们的方法结合非刚体表面跟踪和立体融合来同时的重建挑战运动，细致的几何和内部人体对衣服主题。提出的混合运动跟踪方法和有效的每帧传感器标定技术能够对非刚体表面重建快速移动和严重情况的姿态挑战。重要的融合人工被减少使用一个新的可信的测量对我们适应基于TSDF的融合。以上的贡献是非常有

独孤九剑-风清扬·2019-08-23 11:54

A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection

实验室主页：http://mmcheng.net/poolnet/代码地址：https://github.com/backseason/PoolNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.09569.pdf摘要我们解决的问题是最突出的目标检测，通过研究如何去扩大在卷积神经网络中池化的角色。基于U-shape架构，我们首先建立了一个全局向导模式（GGM），实现自下而上通道，

独孤九剑-风清扬·2019-07-13 17:34

【图像分割论文阅读】DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation

1.(23)DFANet论文题目：DFANet:DeepFeatureAggregationforReal-TimeSemanticSegmentation代码地址：unofficialpytorchimplementationofDFANet推荐指数：★★★★☆论文摘要：旷视提出的用于实时语义分割方案DFANer，包含三部分：轻量级backbone、子网络、子阶段级联，利用子网、子阶段级联方案聚

LawenceRay·2019-07-04 22:07

MultiNet Real-time Joint Semantic Reasoning for Autonomous Driving论文笔记

摘要：虽然大多数语义推理方法都侧重于提高性能，但在本文中，认为计算时间对于实现自动驾驶等实时应用非常重要。为实现这一目标，作者提出了一种通过统一架构进行联合分类，检测和语义分割的方法，其中编码器在三个任务之间共享。我们的方法非常简单，可以在具有挑战性的KITTI数据集中端到端地进行训练并表现得非常好，超越了道路分割任务中的最新技术水平。提出的方法也非常有效，允许以超过每秒23帧的速度进行推理。代码

xuefengxiaoyang·2019-07-04 10:46

Siamese Cascaded Region Proposal Networks for Real-Time Visual Tracking

ProjectPage:：http://www.dabi.temple.edu/~hbling/code/CRPN/crpn.htm摘要最近，区域建议网络（RPN）已经与Siamese网络结合进行跟踪操作，并展现出极高的精度和高效。然而，先前提出一个阶段Siamese-RPN跟踪器在相似干扰器和大尺度变化情况下，表现性能差。基于这些问题，我们提出了一个多阶的跟踪框架，Siamese级联RPN（C-

独孤九剑-风清扬·2019-06-25 19:51

推荐系列论文四:Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb(下)

前言在上篇里介绍了这篇论文中对于listing的Embedding方式，通过对于objective的调整使得Embedding结果更加符合Airbnb的场景，从而将Embedding用于相似推荐以及提高搜索性能。上述的Embedding主要针对用户的短时兴趣，因为利用的是用户的clicksession形成的序列，这种Embedding均是基于用户短时偏好的连续性并且借助总体的用户群来对每个list

知天易or逆天难·2019-06-24 01:11

You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection

YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetectionJosephRedmon,SantoshDivvala,RossGirshick,AliFarhadiUniversityofWashingtonAllenInstituteforAIFacebookAIResearchhttps://pjreddie.com/darknet/yolov1/https:

ForeverStrong·2019-06-22 14:21

推荐系列论文四:Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb(上)

Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnb前言这篇论文是KDD2018的bestpaper，来自Airbnb在搜索排序中利用Embedding进行实时个性化推荐的实践应用，和之前的Embedding一样均是以word2vec为基础技术(w2v大法好)，但是这次Airbnb在实践中根据自己的业务场景对于序列的定义、w

知天易or逆天难·2019-06-20 02:46

【风格迁移系列三】（Adain）Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 论文解读

最近看了这篇论文ArbitraryStyleTransferinReal-timewithAdaptiveInstanceNormalization。由于没有详细的博客参考，还是花了一些时间来阅读论文。于是提出自己对论文的理解，以供大家参考。下面直接进入主题：1AdaptiveInstanceNormalization作者在CIN的基础上提出了Adain：其中，x和y分别是内容图片和风格图片enc

kevinoop·2019-06-12 16:19

《YOLACT Real-time Instance Segmentation》论文笔记

代码地址：YOLACT1.概述导读：本篇文章在一阶段检测网络基础上提出了一个实时全卷积实例分割模型，在MS-COCO数据集上达到了了29.8mAP，帧率为33FPS。并且该模型是在单GPU上就可以训练得到（设备友好型），这是将总任务划分为两个并行的子任务实现的：（1）生成prototypemask集合；（2）预测每个pre-instancemask系数。之后将mask系数与原始mask线性结合得到

m_buddy·2019-06-04 00:58

关于实时(Real-time)

lobin·2019-05-26 18:00

论文阅读：Airbnb-Real-time Personalization using Embeddings for Search Real-time Personalization

提纲解决的问题方法实验疑问与启发1.解决的问题本文要解决两个问题：针对短租市场，大部分的用户很少会多次预定同一类型的房间；房间分时段的，只能在某段时间内被某一个用户预订；大部分用户预订酒店是低频事件，更不用说是在同一个地方预订酒店。实时个性化2.方法作者考虑到用户在预订酒店之前有大量的搜索、点击、联系商家等行为，可以利用这些信息来构建用户预订的房间与候选商品之间的相似关系；还可以根据这些信息捕捉用

维尼弹着肖邦的夜曲·2019-05-21 15:27

图像分割：LEDNet: A Lightweight Encoder-Decoder Network for Real-time Semantic Segmentation

文章日期：2019年arXiv:https://arxiv.org/abs/1905.02423github:https://github.com/xiaoyufenfei/LEDNet今天看到一篇实时分割的文章，简洁明了，有较好的借鉴意义，所以记录分享一下。创新点：1：对残差块进行了优化，使用split和shuffle操作，参数量大幅降低，提升了前向的推理速度；2：使用1x3，3x1，以及dil

微风❤水墨·2019-05-21 14:35

实时语义分割Real-time Semantic Image Segmentation via Spatial Sparsity

作者：晟沚编辑：田旭前言这篇文章是针对real-time图像分割做的工作，最终的结果是可以在单独的GTX980上每秒钟处理15张高分辨率cityscapes(1024*

l7H9JA4·2019-05-16 18:22

Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhanceme/hdrnet 笔记

本文参考论文DeepBilateralLearningforReal-TimeImageEnhanceme，按照原文中的第三章，通过阐述重点思想并结合代码来介绍hdrnet的网络结构。论文project地址：https://groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/3OURARCHITECTURE大部分的运算发生在低分辨率的图像上，即上图的黄色背景部分，其最终预测出

百里之奚·2019-05-04 11:57

MotoHawk实时抢占式多任务内核（real-time pre-emptive multi-tasking kernel）

任务分配内核（TaskingKernel）什么是“抢占”？抢占，描述的是这样一种动作：具有较高优先级的线程中断较低优先级线程的执行，意图在稍后的时间恢复低优先级线程的执行。什么是“多任务”？多任务，是指系统使用多个线程执行工作。多任务的好处是，可以将需要完成的工作，进行逻辑上的分解，得到子任务；并且可以根据需要，为子任务划分优先级。什么是“任务”？一个任务，就是一个线程。线程的执行，可以被设定为，

孔凡超@BYH·2019-04-28 23:34

《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb》论文总结

这次总结的文章是2018kddbestpaper，来自Airbnb的学长们。由于从去年年底到现在一直在百度feed实习，也接触到了大量的推荐业务，其实生成embedding更是家常便饭，今天这篇文章更是把embedding思想发挥到了极致。Airbnb作为全世界最大的短租网站，提供了一个连接房主（host）挂出的短租房（listing）和主要是以旅游为目的的租客（guest/user）的中介平台。

Ezail_xdu·2019-04-24 17:45

Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

KDD2018,August19-23,2018,London,UnitedKingdomMihajloGrbovic；Airbnb,Inc；SanFrancisco,California,USAHaibinChengAirbnb,Inc.SanFrancisco,California,USA摘要爱彼迎是一个双边市场，需要同时优化租户和房东的偏好。本文中我们为了在搜索过程中达到实时的个性化，使用了

冥更·2019-04-24 09:37

Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb简介

Real-timePersonalizationusingEmbeddingsforSearchRankingatAirbnbAbstract作者主要开发了listinganduserembedding技术，能捕捉客人短期与长期的兴趣，并给出有效房屋推荐列表。IntroductionNovelcontribution：real-timepersonalization：使用用户最近交互的item的e

loserChen.·2019-04-20 15:38

感知算法论文（一）YOLACT: Real-time Instance Segmentation（2019）译文

呆呆的猫·2019-04-11 21:53

ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection论文阅读

论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf代码地址：等待开源，开源会第一时间发出来。论文摘要：目标检测算法在移动平台仍然是一个挑战。基于CNN的检测算法由于计算量很大很难在移动平台达到实时检测的要求。本论文中作者提出了实时检测的轻量级的two-stage算法。在基础网络部分，作者提出了一个轻量级的基础网络。在检测部分，作者提升了RPN的效率和检测头设计。

donkey_1993·2019-04-10 14:09

YOLOv1(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)阅读笔记

文章目录YOLOv1(YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection)阅读笔记1.Abstract2.Introduction3.UnifiedDetection训练的时候测试的时候网络设计训练预测不足3.和别的检测算法比较4.实验5.野外实时检测6.总结7.论文参考(带笔记)YOLOv1(YouOnlyLookOnce:Unified,Real-

Zeenager_luke·2019-04-04 16:22

3月13 论文学习步骤：google的cartographer的论文《Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM》

前言：新入手2dlidar一枚，打算基于cartography进行后续开发，先对论文做一定了解。Stepone:先全文过一遍。有网友提供翻译结果，自己对照看。了解梗概。http://blog.csdn.net/lilynothing/article/details/60875825Steptwo:系统细节与关键算法理解http://blog.csdn.net/LilyNothing/article

Hali_Botebie·2019-04-03 19:18

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MotoHawk实时抢占式多任务内核（real-time pre-emptive multi-tasking kernel）

《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb》论文总结

Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

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