Bandit

加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。 现阶段AI人才结构在不断升级，这也意味着如果目前仍然停留在调用一些函数库，则在未来1-2年内很大概率上会失去核心竞争力的 。 几年前如果熟练使用TensorFlow，同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作，但现在不一样了，AI岗位的要求越来越高，对知识的深度也提出了更高的要求。 如果现在一个 面试官 让你从零推导SVM的Dual、从零实现CRF、推导LDA、设计一个QP问题、从零编写XLNet、编写GCN/GNN、改造SkipGram模型、用一天时间复现一篇顶级会议.... 这些要求一点都不过分。相反，连这些基本内容都有些吃力，就需要重新审视一下自己的核心技术壁垒了。 目前AI人才竞争越来越激烈， “调参侠” 的时代已慢慢过去，这些事情其实根本不需要AI工程师来做，未来的研发工程师就可以承担这些了！ 我相信不少人曾经遇到过以下的情况或者困惑： 从事AI行业多年，但技术上 总感觉不够深入 ， 而且很难再有提升； 对每个技术点了解，但 不具备体系化的认知 ， 无法把它们串起来； 停留在使用模型/工具上 ， 很难基于业务场景来提出新的模型； 对于机器学习 背后的优化理论、前沿的技术不够深入； 计划从事尖端的科研、研究工作、 申请AI领域研究生、博士生； 打算进入最顶尖的AI公司 比如Google，Facebook，Amazon，

参考文章： 推荐系统——用户画像 1. 用户画像 1.1 用户画像定义 用户画像：也叫用户信息标签化、客户标签；根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。从电商的角度看，根据你在电商网站上所填的信息和你的行为，可以用一些标签把你描绘出来，描述你的标签就是用户画像。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。 用户画像不是推荐系统的目的，而是在构建推荐系统的过程中产生的一个关键环节的副产品，包括但不仅限于用户的注册资料、标签，各种深度学习得到的 embedding 向量。 用户画像是对现实世界中用户的数学建模，主要包括两方面： 描述用户，即用户在业务信息维度中的信息投射 通过分析挖掘用户尽可能多的数据信息，对用户信息数据进行抽象，提炼，转化。 用户画像关键元素： 维度、量化 按照对用户向量化的手段来分，用户画像构建方法分成三类： 第一类就是原始数据。直接使用原始数据作为用户画像的内容，如注册资料，行为轨迹等信息，除了数据清洗等工作，数据本身并没有做任何抽象和归纳。这种方法实现简单，但通常对于用户冷启动等场景非常有用。 第二类就是统计分析。方法就是通过大量数据进行统计分析，这是最常见的用户画像数据，常见的兴趣标签，就是这一类。 第三类就是机器学习。通过机器学习，可以得出人类无法直观理解的稠密向量

　　 刚刚，ICML 2020 公布了本届杰出论文奖和杰出论文荣誉提名奖（各两篇），其中北理工研二学生魏恺轩为一作的论文获得了杰出论文奖，主题为开发用于自动搜索参数的策略网络。另外，来自英伟达、斯坦福等机构的研究者也摘得杰出论文奖。 　　 　　机器学习顶级会议 ICML 2020 于本月 13 日至 18 日以线上形式举行。此次会议共收到 4990 篇论文，接收论文 1088 篇，接收率达 21.8%。与往年相比，接收率逐年走低。 　　刚刚，ICML 2020 大会放出了杰出论文奖和杰出论文荣誉提名奖，一篇发表于 2009 年的论文获得此次大会的时间检验奖。 　　其中，北京理工大学和剑桥大学合作的论文《Tuning-free Plug-and-Play Proximal Algorithm for Inverse Imaging Problems》获得了此次会议的杰出论文奖。我们之前报道过的 OpenAI 新研究《Generative Pretraining From Pixels》获得了杰出论文荣誉提名奖。 　　 杰出论文奖 　　 论文1：On Learning Sets of Symmetric Elements 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.08599.pdf 　　论文作者：Haggai Maron（英伟达研究院）、Or

ylbtech-汉语-词语：响马 古指拦路抢劫的 强盗 ， 又称“响马子”指 盗贼 ， 马贼 等作恶多端，为非作歹之人 。 指拦路抢劫商旅的强盗，因抢劫时放响箭得名 。 响箭 一响，马匪就会杀出，抢劫货物辎重 。 1. 返回顶部 1、 中文名：响马 外文名：bandit 古 意：拦路抢劫的强盗 别 名：响马子 含 义：指盗贼马贼等作恶多端的人 拼 音：xiǎnɡ mǎ 来 源：山东地区 泛 指：农民起义军 目录 1 名称来源 2 近代响马 2、 2. 返回顶部 1、 名称来源 响马一词原出于 山东 ,一说自 东汉 以后,山东的土匪在马脖子上挂满铃铛,马跑起来,铃铛很响,故称土匪为响马；还有种说法认为他们在行动前习惯先放响箭示警 常骑马来去 故称响马。 彪悍的响马,高大英俊 山东历史上多次农民大起义,也有人把响马称为英雄好汉的代名词 。其实，许多响马队伍不是土匪，而是农民起义军。 民间俗称强盗为“响马”。《古今小说》卷40， “明日是济宁府界上，过了府去，便是太行山梁山泊，一路荒野，都是响马出入之所。”李渔《奈何天·筹饷》， “只因西北路上，响马最多，这银子不比别样东西，时时要防强盗。” 不过那时候的农民起义军都和土匪差不多。 明代 马政 危害甚远。当时政府推动马匹“民牧”，即在河北、河南、山东、江苏、安徽等地实行，订有应纳 马驹 数，若不够，养 马户 须赔偿，养马户多因此破家，转为

// 永远别问我们双11花掉多少钱 // // 包裹有多重，心里有多痛 // 双11刚刚过去，双12即将到来，不知大家的手是否还在？经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家，大概都有过被这些平台猜透小心思，“看了又看、买了又买”的经历。它们在偷看你的生活吗，为什么总能直击你的心房，让你不由自主的献出积蓄呢？ 今天，我们深扒一下那些“猜你喜欢”背后的势力——推荐系统算法中的元老级算法： 基于物品的协同过滤算法。 不管你在“双11”还是“618”这样的“商造节日”中有没有剁过手，对“看了该商品的人还看了”这样的推荐形式也一定不陌生。 无论是淘宝还是京东，抑或其他电商网站，这样的推荐形式都可以算是标配。类似的还有“喜欢这部电影的人还喜欢”，“关注了TA的人还关注了”，等等。这样的推荐形式都来自一个“古老”的推荐算法—— 基于物品的协同过滤 。 基于物品的协同过滤诞生于1998年，由亚马逊首先提出。2001年，其发明者发表了相应的论文。这篇论文在Google学术上的引用数已经近7000次，并且在WWW2016大会上荣获“时间检验奖”，颁奖词是：“这篇杰出的论文深深地影响了实际应用。” 历经15年，它仍然在发光发热，显然这个奖它当之无愧。虽然今天各家公司都在使用这个算法，好像它是一个公共资源一样，但亚马逊早在1998年，即论文发表前三年就申请了专利。 通常人的行为会有惯性，这种惯性可能是兴趣使然

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