一.搜索广告形态 1.特征工程 特征主要有用户画像(user profile).用户行为(user behavior).广告(ad)和上下文(context)四部分组成,如下所示: 2.平台算法主要分三部分:召回匹配 + 推荐排序 + 广告展示 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28390635 不同的运营平台会提供给商家后台采买关键词,设置出价和匹配模式等.当用户发起搜索时,根据规则,首先召回采买关键词的商家,然后对这些召回商家排序,返回广告商家. 一般来说,这类广告的

由于官方审核代码,代码将在2019年6月28号后开源 写在前面 这次腾讯的第三届广告算法大赛,是我第一次参加,取得了初赛与复赛均为23名的成绩,毕竟我只是初打比赛不久的小白.我想在此分享下我的基本解题思路. 赛题背景: 广告曝光预估如何应用在实际业务中? 腾讯的效果广告主要是展示类广告,其背后的算法引擎本质上是一个推荐框架.当新增一条广告请求时,系统会自动执行召回候选广告和排序筛选两个步骤. 召回的条件是判断广告自身的定向设置.时段设置.素材尺寸是否和当前请求的用户属性.请求时间.广告位规格相匹

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n

A *搜索算法称为A星算法.这是一个在图形平面,路径.求出最低通过成本的算法. 经常使用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上. 首先:1.在Map地图中任取2个点,開始点和结束点 2.首先推断该点是不是不能够穿越的点,或者是已经再close中了 3.假设2步骤为真.什么都不做,假设为假,那么我们就进行加入了 4.假设在加入的时候,发现该点在open中不存在.那么我们直接加入,并且视之为当前节点,假设该点              存在open中,那么我们比較G值,假设发现当

..摘自<C++网络编程 卷1:运用ACE和模式消除复杂性> <C++ Network Programming Volume 1 Mastering Complexity with ACE and Patterns> -Douglas C.Schmidt, Stephen D. Huston -叶斌译 ..算法设计根据具体的功能能需求来分解应用的结构,而这些功能需求是不稳定的,且可能随着时间改变.因此这种设计范式会产生无扩展能力的软件架构.

1. 粗糙集属性约简算法仅仅选出属性重要度大的条件加入约减中,没有考虑约简中条件属性相互之间的冗余性,得到的约简往往不是都必要的,即含有冗余属性. 2. mRMR算法则除了考虑特征与类别之间的相关性,还考虑特征与特征之间的冗余度,约束特征与类别最大相关,特征与特征最小冗余. 3. 根据mRMR算法,将粗糙集约简算法改进为最小相关最大依赖度属性约简的算法如下

我们先完毕后台PHP的流程,PHP的主要工作是负责配置奖项及相应的中奖概率,当前端页面点击翻动某个方块时会想后台PHP发送ajax请求,那么后台PHP依据配置的概率,通过概率算法给出中奖结果,同一时候将未中奖的奖项信息一并以JSON数据格式发送给前端页面. 先来看概率计算函数 function get_rand($proArr) { $result = ''; //概率数组的总概率精度 $proSum = array_sum($proArr); //概率数组循环 foreach ($proArr

A*算法     是一种启发式的搜索算法. 了解BFS.DFS或者Dijkstra算法的人应该知道.这些算法都是一种向四周盲目式搜索的方法.   启发式搜索:     启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.不同的估价可以有不同的效果.因此,A*算法的关键就在于如何建立这个启发函数.    公式表示为:f(n)=g(n)+h(n), f(n) 是

ZAB协议并不是Paxos算法的一个典型实现,在讲解ZAB和Paxos之间的区别之前,我们首先来看下两者的联系. 两者都存在一个类似于Leader进程的角色,由其负责协调多个Follow进程的运行. Leader进程都会等待超过半数的Follower做出正确的反馈后,才会将一个提案进行提交. 在ZAB协议中,每个Proposal中都包含了一个epoch值,用来代表当前Leader周期,在Paxos算法中,同样存在这样一个标识,只是名字变成了Ballot. 在Paxos算法中,一个新选举产生的主进

转自:https://blog.csdn.net/en_joker/article/details/78665809 ZAB协议并不是Paxos算法的一个典型实现,在讲解ZAB和Paxos之间的区别之前,我们首先来看下两者的联系. 两者都存在一个类似于Leader进程的角色,由其负责协调多个Follow进程的运行. Leader进程都会等待超过半数的Follower做出正确的反馈后,才会将一个提案进行提交. 在ZAB协议中,每个Proposal中都包含了一个epoch值,用来代表当前Leader

Machine Learning读书会,面试&算法讲座,算法公开课,创业活动,算法班集锦 近期活动: 2014年9月3日,第8次西安面试&算法讲座视频 + PPT 的下载地址:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7237351#t40: 2014年10月18日,北京10月机器学习班开班,全部PPT 的下载地址见:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7237351#t63: 201

因为工作需要,最近一直在关注计算广告学的内容.作为一个新手,学习计算广告学还是建议先看一下刘鹏老师在师徒网的教程<计算广告学>. 有关刘鹏老师的个人介绍:刘鹏现任360商业产品首席架构师,负责 360 商业化变现的产品和技术.曾任微软亚洲研究院研究员.雅虎北京研究院高级科学家 ( 负责全球搜索广告.受众定向广告.个性化内容等项目 ) . MediaV 首席科学家 ( 负责算法和数据平台 ) .以及搜狐集团研究院负责人,WOT 技术峰会特约讲师. 广告其实是大数据的产物,是大数据最实际的应用.我

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

1. 遗传编程简介 0x1:什么是遗传编程算法,和传统机器学习算法有什么区别 传统上,我们接触的机器学习算法,都是被设计为解决某一个某一类问题的确定性算法.对于这些机器学习算法来说,唯一的灵活性体现在参数搜索空间上,向算法输入样本,算法借助不同的优化手段,对参数进行调整,以此来得到一个对训练样本和测试样本的最佳适配参数组. 遗传编程算法完全走了另一外一条路,遗传编程算法的目标是编写一个程度,这个程序会尝试自动构造出解决某一问题的最佳程度.从本质上看,遗传编程算法构造的是一个能够构造算法的算法.

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76827460?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=810517722894045184 这里是 王喆的机器学习笔记 的第二十四篇文章.最近互联网公司的秋招如火如荼的进行,我也收到过不少同学的关于面试和选择offer的咨询,因为在之前的专栏文章和一些回答中已经介绍过一些相关经验,这篇文章就做一个全面的总结. 本文将分三个部分: 机器学习算法工程师的能力结构:

C++ STL中的算法(Algorithms)作用于容器.它们提供了执行各种操作的方式,包括对容器内容执行初始化.排序.搜索和转换等操作.按照对容器内容的操作可将STL 中的算法大致分为四类: (1)只读算法:指不直接修改其所操作的容器内容的算法. (2)可变序列算法:指可以修改它们所操作的容器内容的算法. (3)排序算法:包括对序列进行排序和合并的算法.搜索算法以及有序序列上的集合操作. (4)数值算法:对容器内容进行数值上的对比或计算. 本次只针对C++ STL 中常用的算法进行介绍,包括算

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

CAS:Compare and Swap 比较并交换 java.util.concurrent包完全建立在CAS之上的,没有CAS就没有并发包.并发包借助了CAS无锁算法实现了区别于synchronized同步锁的乐观锁.因为对于CAS算法来说,就是在不加锁的前提下而假设没有冲突去完成某个操作,如果因为冲突而导致操作失败,那么就进行重试,直到成功为止. CAS有三个操作数:真实的内存值V.预期的内存值A.要修改的新值B.当且仅当预期值A和内存值V相同时,将内存值V修改为新值B,否则什么都不做.

转载部长一篇大作:常用排序算法之JavaScript实现 注:本文是转载实验室同门王部长的大作,找实习找工作在即,本文颇有用处!原文出处:http://www.cnblogs.com/ywang1724/p/3946339.html#3037096.O(∩_∩)O~  知识产权归部长原文所有. 笔试面试经常涉及各种算法,本文简要介绍常用的一些算法,并用JavaScript实现. 1.插入排序 1)算法简介 插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是