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孙闹闹
2019-08-18 16:53
哈尔滨理工大学 运营
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2019-08-18
在牛客打卡1天,今天也很努力鸭!
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今天 21:30
上海交通大学 算法工程师
精排结果能否用在召回?
面试题简述精排阶段已经有了用户对物品的打分结果,那这些结果能不能反过来用到召回阶段?比如曝光但未点击的物品,在召回阶段可以怎么用?面试官想听的1、是否理解推荐系统各阶段不是完全割裂的2、是否意识到负反馈信息的价值3、能否提出合理、不激进的工程用法。面试回答举例精排阶段的结果是可以、也应该被反向利用到召回阶段的,但需要注意使用方式。以曝光但未点击的物品为例,这类数据本质上是一种弱负反馈。它不能简单等价为用户不感兴趣,但可以作为兴趣减弱的信号。详情请参考:http://xhslink.com/o/87xWoNdeeD1由浅入深分析1、曝光未点击 ≠ 强负反馈2、需要结合时间窗口、曝光次数3、召回阶...
2025推荐算法
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01-02 12:05
西北工业大学 Java
简历求拷打
佬们,我这个简历寒假想投实习可以吗,现在1月份寒假实习还招人不,简历有没有什么要改的地方,欢迎锐评。
想run的马里奥在学...:
这个学历帮你扫平百分之80的障碍,投就完了,这会找不到就等3月暑期一样能找到
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2025-12-06 17:39
中国石油大学(华东) 前端工程师
求求让我找到实习吧
我的项目的代码都是ai写的,我是27届,想本科就直接就业,我学什么能找到工作啊,现在一个实习都找不到,求求大佬指点迷津😭😭😭
只会按tab的bug...:
多做一个前端项目吧 然后亮点每点写多一点 总共4-5点就行 技术栈和前端无关的删掉
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今天 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
AI时代的工作 VS 传...
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