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推荐系统的优点
据。 精排策略 推荐系统的特征工程可从原始数据中分析历史用户画像、物品画像,自动学习特征信息以供AI模型训练。内置了多种排序算法,可根据业务需求选择适当的算法进行训练,以使推荐结果以更合适的顺序呈现。 过滤规则 推荐系统提供黑名单、白名单、特定行为等过滤功能,可根据具体业务设置过滤规则,提升安全性和用户体验。
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华为云杯2020人工智能创新应用大赛
12月8日) 1、11月5日14:00开放模型提交判分入口,每个团队每天有2次评测机会。 2、系统排行榜每天更新一次,按照评测指标从高到低排序。 3、初赛截止时间为12月8日18:00,组委会将通知排名前10名参赛队伍的提交代码审核 说明:具体代码审核需提交的材料和相关操作初赛截
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BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升
括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益:
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区块链服务的功能
数据。 共识算法 提供多种算法以适应不同场景。 测试策略(SOLO):简单共识算法,只需一个节点即可提供共识排序功能,不支持容错,启动快速,节约资源,推荐测试时使用。 快速拜占庭容错共识算法(FBFT):高性能、高可用容错共识算法,需要至少4个节点才能提供交易共识排序功能,可容忍
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HoloSens SDC+珍稀动物识别算法,记录与守护濒危物种的每一刻
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弹性公网IP服务价格
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华为好望商城丨买算法就像逛淘宝,一键部署到摄像机
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华为好望商城丨算法商与集成商,跨产业链天堑的亲密握手
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实战篇:不用写代码也可以自建AI模型
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