用户画像技术干货

吐血整理了下AAAI2022中和NLP相关的论文，包括信息抽取、机翻、NER、多模态、数据增强、问答、多语言、KD、文本纠错等...

每天给你送来NLP技术干货！
zenRRan·2022-11-19 01:09

通道注意力超强改进，轻量模块ECANet来了！即插即用，显著提高CNN性能｜已开源——总结3

极市平台（微信公众号ID：extrememart）：专注计算机视觉前沿资讯和技术干货。本文由极市平台首发，转载需获授权。
TravelingLight77·2022-11-19 01:50

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-重要参数penalty & C

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项
烧灯续昼2002·2022-11-16 20:29

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-二元逻辑回归损失函数的数学解释，公式推导与解惑

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili白板推导里有写过程，但是当时理解的不太好，ψ(xi,ω)\psi(x_
烧灯续昼2002·2022-11-16 20:28

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨-探索标签和处理异常值

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili在实际工作中，数据预处理往往比建模难得多，耗时多得多，因此合理的数据预处理是非常必要的
烧灯续昼2002·2022-11-16 20:28

EMNLP 2022 和 COLING 2022，投哪个会议比较好？

每天给你送来NLP技术干货！我在知乎的一个回答，希望对某些小伙伴有所帮助~总体来说，ACL>EMNLP>NAACL>COLING>NLPCC=CCL但是！
zenRRan·2022-11-16 17:25

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-名为“回归”的分类器

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的
烧灯续昼2002·2022-11-16 15:07

深入浅出解析用户画像

用户画像是大数据行业言必及之的时髦概念。现在我们运营谈及用户画像，它也是和精准营销、精细化运营直接钩挂的。这篇文章主要讲产品和运营角度的用户画像。
指尖改变生活·2022-11-15 22:18

【数据分析】电商用户画像（python实现）

【数据分析】电商用户画像（python实现）用户画像（UserProfile），作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础
果州做题家·2022-11-15 22:42

elasticsearch（es）在用户画像业务上的应用【elasticsearch（es）性能调优】

1、关于用户画像用户画像是以用户为中心，从不同角度抽取信息，抽象成标签。这些标签一般都会很多，针对不同的业务需求、应用场景会刻画不同的标签。可以通过标签来圈选适合的人群，来进行精准投放。
老艮头·2022-11-15 18:57

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨-建模与模型评估以及不同方向的调参

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibilifromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.metricsimportroc_auc_score
烧灯续昼2002·2022-11-15 16:41

漫谈数仓OLAP技术哪家强？

【提醒：公众号推送规则变了，如果您想及时收到推送，麻烦右下角点个在看，或者把本号置顶】正文开始数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像
傅一平·2022-11-15 10:08

【菜菜的sklearn课堂笔记】决策树-决策树的优缺点 & 分类树在合成数集上的表现

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili决策树的优缺点决策树优点易于理解和解释，因为树木可以画出来被看见需要很少的数据准备
烧灯续昼2002·2022-11-14 15:23

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨-处理困难特征：日期

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili我们对时间的处理主要是如何思考时间如何影响标签，以及怎样转化成影响标签的新变量首先我们考虑日期能不能被直接用作一个特征
烧灯续昼2002·2022-11-14 15:53

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨-填补缺失值和编码

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili处理分类型变量：缺失值接下来，我们总算可以开始处理我们的缺失值了。
烧灯续昼2002·2022-11-14 15:52

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨-处理困难特征：地点

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili常识上来说，我们认为地点肯定是对明天是否会下雨存在影响的。
烧灯续昼2002·2022-11-14 15:22

Prompt learning入门

每天给你送来NLP技术干货！
zenRRan·2022-11-14 09:43

Prompt Learning | 一文带你概览Prompt工作新进展

每天给你送来NLP技术干货！
zenRRan·2022-11-14 09:42

视频文本预训练简述

每天给你送来NLP技术干货！来自：哈工大SCIR作者：钟蔚弘1.简介随着预训练模型的发展，研究者也开始尝试将预训练模型的架构和方法应用于多模态任务当中。
zenRRan·2022-11-14 07:23

多模态 | 从顶会论文看多模态预训练研究进展

每天给你送来NLP技术干货！作者｜都一凡方向|多模态学习来自|RUCAIBox凭借着强大的泛化能力，预训练模型在CV和NLP领域的一系列任务上取得巨大成功。
zenRRan·2022-11-14 07:23

多模态 | 复旦推出跨视觉语言模态预训练模型，并达到SOTA

每天给你送来NLP技术干货！来自：复旦DISC复旦大学数据智能与社会计算实验室（FudanDISC）推出大规模跨视觉语言模态预训练模型：MVPTR。
zenRRan·2022-11-14 07:23

【推荐系统】方法论 | 数据驱动 | 深度学习RS

3.1内容分析3.2协同过滤和矩阵分解3.3模型融合3.4深度学习3.5完整推荐系统四、数据驱动4.1数据用途4.2数据采集（推荐系统收集日志）4.3Netflix的推荐技术架构五、内容推荐5.1构建用户画像
山顶夕景·2022-11-13 14:41

基于 Flink 打造的伴鱼实时计算平台 Palink 的设计与实现

具体设计与实现过程如下：核心原则系统设计线上效果未来工作Tips：点击文末「阅读原文」即可查看更多技术干货～GitHub地址https://github.com/apache/flink欢迎大家给Flink
Apache Flink·2022-11-13 12:51

人人都可以做深度学习应用：入门篇（下）

人人都可以做深度学习应用：入门篇（上）阅读原文，更多技术干货请访问腾云阁。
腾讯云开发者·2022-11-13 00:24

【菜菜的sklearn课堂笔记】数据预处理和特征工程-数据预处理-数据无量纲化 & 缺失值

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili数据挖掘的五大流程：获取数据数据预处理数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏
烧灯续昼2002·2022-11-12 11:24

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-硬间隔与软间隔：重要参数C

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili我们之前在理论推导中使用的数据都有一个特点，那就是他们或是完全线性可分
烧灯续昼2002·2022-11-10 15:28

阿里多语言翻译模型的前沿探索及技术实践

点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！
zenRRan·2022-11-10 12:55

腾讯看点CTO徐羽： QQ浏览器背后的推荐AI中台 | AICon

另外随着用户消费内容类型以及业务复杂度的增加，如何更好地理解文字、图片、视频到多模态，乃至用户画像的进一步演进，到最终可以给用户推送最合适的内容，也成为了一个在不断迭代和优化的过程。
博文视点·2022-11-10 12:23

应用实践 | Apache Doris 在小米集团的运维实践

在过去两年多的时间里，ApacheDoris在小米集团得到了广泛的应用，目前已经服务了增长分析、集团数据看板、天星金融、小米有品、用户画像、广告投放、A/B实验平台、新零售等数十个业务，如图1所示。
ApacheDoris·2022-11-10 11:10

干货 | Apache Doris在小米集团的运维实践

本期技术干货，我们邀请到了小米OLAP引擎研发工程师魏祚、小米存储计算引擎SRE工程师孟子楠，和大家从运维的角度分享ApacheDoris在小米集团的应用实践。
小米技术·2022-11-10 11:33

你不知道的进程和线程的那点事。

进程和线程2.1进程1.进程实体2.进程的特征2.2进程状态1.基本状态2.挂起状态3.终止状态转换2.3进程控制块（PCB）2.4进程控制、同步和通信2.5进程控制前言大家好，我是胡亦，一名热爱分享技术干货的博主
单节狂砍30分的胡亦·2022-11-10 08:34

《大型综合项目-基于大数据平台的数据仓库》学习笔记（13）：业务数据报表篇

学完本课程，你将很容易就拿到大数据数仓建设或用户画像建设等岗位的OFFER本课程项目涵盖数据采集与预处理、数据仓库体系建设、用户画像系统建设、数据治理（元数据管理、数据质量管理）、任务调度系统、数据服务层建设
江湖人称涛哥·2022-11-10 08:54

MySQL事务(transaction) (有这篇就足够了..)

MySQL事务处理（TransAction）大家好，我是胡亦，一名热爱分享技术干货的博主。
单节狂砍30分的胡亦·2022-11-10 08:18

Transformers实战系列 之 文本生成

每天给你送来NLP技术干货！
zenRRan·2022-11-10 07:33

「知识蒸馏」最新2022研究综述

每天给你送来NLP技术干货！
zenRRan·2022-11-09 07:10

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-探索核函数的优势和缺陷

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili看起来，除了Sigmoid核函数，其他核函数效果都还不错。
烧灯续昼2002·2022-11-07 15:29

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-线性SVM决策过程的可视化

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili我们可以使用sklearn中的式子来为可视化我们的决策边界，支持向量，
烧灯续昼2002·2022-11-07 15:59

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-非线性SVM与核函数

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili这一节是核函数的过度如果把数据推广到非线性数据，比如说环形数据上fromsklearn.datasetsimportmake_circlesX
烧灯续昼2002·2022-11-07 15:59

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-线性SVM用于分类的原理

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili本节要注意一下决策边界和决策边际的概念。
烧灯续昼2002·2022-11-07 15:58

【菜菜的sklearn课堂笔记】主成分分析PCA与奇异值分解SVD-高维数据可视化以及参数n_components

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili高维数据的可视化和n_componentsPCA(['n_components
烧灯续昼2002·2022-11-07 15:58

【菜菜的sklearn课堂笔记】主成分分析PCA与奇异值分解SVD-降维的实现方法

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili二维特征矩阵降维输入原数据，结构为(3,2)(3,2)(3,2)，即三个样本
烧灯续昼2002·2022-11-07 15:28

【菜菜的sklearn课堂笔记】数据预处理和特征工程-特征选择-Wrapper包装法

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法，与嵌入法十分相似，它也是依赖于算法自身的选择
烧灯续昼2002·2022-11-07 15:27

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-探索核函数在不同数据集上的表现

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili关于核函数在不同数据集上的研究甚少，谷歌学术上的论文中也没有几篇是研究核函数在
烧灯续昼2002·2022-11-07 15:56

每个开发人员都应该学习的5种编程语言（上）

新钛云服已累计为您分享686篇技术干货程序员编写代码的通用编程语言有很多种，大多数使用企业软件的程序员在退休前通常只使用一种编程语言。然而，也有一些程序员在日常工作中有机会使用多种编程语言。
新钛云服·2022-11-07 10:32

EMNLP21' | 细粒度情感分析新突破 —— 通过有监督对比学习方法学习隐式情感...

每天给你送来NLP技术干货！
zenRRan·2022-11-05 09:57

去中心化身份一般见解

摘要DID现在一般是”去中心化身份“（DecentralizedIdentity）的简称，它是一种没有中心化机构做最终担保的数字身份，是Web2”用户画像“概念在Web3的延伸和拓展.DID相关的赛道主要分应用场景
乌苏舞·2022-11-05 07:52

手把手教你：基于python的文本分类（sklearn-决策树和随机森林实现）

系列文章第十二章手把手教你：岩石样本智能识别系统第十一章手把手教你：基于TensorFlow的语音识别系统第十章手把手教你：基于Django的用户画像可视化系统目录系列文章一、项目简介二、任务介绍三.数据简介三
大雾的小屋·2022-11-04 11:13

【数据分析】京东平台用户画像分析

1.用户信息标签用户信息的收集包括用户基础要素、用户场景、行为偏好、心理个性、交际等多方面。可以用静态标签、动态标签两大类来划分。静态数据:用户相对稳定的信息，主要包括人口属性、商业属性等方面数据；这类信息果企业有真实信息则无需过多建模预测动态数据:用户不断变化的行为信息，主要是用户的网络行为。包括搜索、浏览、注册、登陆、签到、发布信息、收藏、评论、点赞、分享、加入购物车、购买、使用优惠券、使用积
♚人间海·2022-11-04 09:33

银行客户用户画像_技术分享 | 基于数据中台的银行客户画像体系构建

背景1、金融消费行为的改变，企业无法接触到客户80后、90后总计3.4亿人口，日益成为金融企业主要的消费者，但是他们的金融消费习惯正在改变，他们不愿意到金融网点办理业务，不喜欢被动接受金融产品和服务。年轻人将主要的时间都消费在移动互联网，消费在智能手机上。平均每个人每天使用智能手机的时间超过了3小时，年轻人可能会超过4个小时。浏览手机已经成为工作和睡觉之后的人类第三大生活习惯，移动APP也成为所有
weixin_39825259·2022-11-04 09:32

目标客户画像_怎么进行目标人群的用户画像分析 - 爱盈利

那么用户画像的维度包括哪些方面？怎么进行目标人群的画像分析？用户画像分析的要素包括哪些方面？如何做用户画像分析？用户画像分析的作用有哪些？本期，我们就给大家分享一下用户画像的相关知识点，欢迎补充交流。
牛新哲·2022-11-04 09:32
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