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…

首届全球RTB(实时竞价)广告DSP算法大赛 竞赛指南     RTB (Real Time Bidding, 实时竞价) 是近年来计算广告领域最激动人心的进展之一. 它增加了展示广告的透明度与效率,有利于展示广告生态系统的健康发展. RTB模式使 得广告主能在合适的时间将合适的广告信息传递给合适的人,媒体能更好地利用其网站受 众获得更多盈收,而又使得用户能够通过个性化广告技术看到相关的信息.     在基于RTB的展示广告生态系统中,有两个重要的成员:Ad Exchange(广告交易平 台)与…

AI技术已成为推动营销迭代的重要驱动力.AI营销高速发展的同时,积累了海量的广告数据和用户数据.如何有效应用这些数据,是大数据技术落地营销领域的关键,也是检测智能营销平台竞争力的标准. 讯飞AI营销云一直致力于以AI赋能营销升级.为挖掘AI营销算法领域的顶尖人才,推动数字营销的技术革新,科大讯飞将于9月1日至10月25日举办“2018科大讯飞AI营销算法大赛”.   大赛介绍 “2018科大讯飞AI营销算法大赛”将提供讯飞AI营销云的海量广告投放数据,参赛选手通过人工智能技术构建预测模型预估用户…

[以前的文章]最后一公里极速配送 - 阿里云算法大赛总结 总结一下新的教训 1.由于都是NP难题,获得最优解用常规的方法非常困难,对于不是算法科班出身的人来说,首先应该到网络上寻找一下论文,是否有一些好的经验. 2.保持平常心,这种比赛获奖很困难,生活还是要和往常一样,只是将空余的时间给做比赛 3.每一个小功能,小函数,尽可能做一些简单的单元测试,这种题目往往代码最后非常复杂,难以调试,不做单元测试,可能以后调试都很困难 4.熟悉使用语言的多线程工作方式,例如C#的多线程特点 5.寻找好的计算资…

100+天激烈赛程,40+国内顶级技术豪门对决,历经研发内部测试.正式环境测试和易观数据正式环境跑benchmark三大阶段.10月28日,易观OLAP算法大赛优胜名单出炉! 40+技术门派比武 易观OLAP大赛可谓国内算法界“武林大会”,英雄帖一发出就引起互联网各大技术门派积极响应. 吸引来自美团点评.阿里云.小米.链家.搜狗.科大讯飞.联通.原速数据.乐见.AggreData.GBase .Kyligence.PingCAP.LinkDoc.iflytek.hulu.上海睿民.热云数据.润乾…

扫码关注公众号 回复“TWeb”即可获取“2019腾讯前端技术大会”的PPT…

阿里巴巴高德地图AMAP-TECH算法大赛于7月8日开启初赛,赛题为「基于车载视频图像的动态路况分析」,活动邀请了业界权威专家担任评委,优秀选手不仅可以瓜分丰厚的奖金,领取荣誉证书,还有机会进入高德地图[终面通道]!赶紧邀请小伙伴一起来参赛吧. 报名请戳:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531809/introduction 下面给大家介绍下大赛详情. 一.背景高德地图每天会为用户提供海量的定位和路线导航规划服务,其所提供的路况状态…

作者 张煜,15年加入腾讯并从事腾讯广告维护工作.20年开始引导腾讯广告技术团队接入公司的TKEx-teg,从业务的日常痛点并结合腾讯云原生特性来完善腾讯广告自有的容器化解决方案 项目背景 腾讯广告承载了整个腾讯的广告流量,并且接入了外部联盟的请求,在所有流量日益增大的场景下,流量突增后如何快速调配资源甚至自动调度,都成为了广告团队所需要考虑的问题.尤其是今年整体广告架构(投放.播放)的条带化容灾优化,对于按需分配资源.按区域分配资源等功能都有着更强的依赖. 在广告内部,播放流系统承载了整个广告…

  大赛简介   目前互联网领域有很多公司都在做APP领域的“用户行为分析”产品,与Web时代的行为分析相类似,其目的都是帮助公司的运营.产品等部门更好地优化自家产品,比如查看日活和月活,查看渠道来源,提高留存.转化.活跃度等等. 在这个研发过程中,有个比较核心的需求,叫做“有序漏斗”.“有序漏斗”问题定义比较简单,但计算过程比较复杂.市面上现有的解决方案在数据量较大的情况下,计算效率较低. 为了更好的提升产品体验,易观决定将此需求作为比赛题目,广招各路大牛,共同解决.大赛分为2组,开源组和商业…

一.介绍 ♦通过用户前四个月(04.15~08.15)的用户行为预测用户第五个月(08.15~09.15)将会购买的品牌.用户共有四种行为(type)分别是:点击(0).购买(1).购物车(2).收藏(3).数据原始内容如下: 比赛评价方式按照F1排名,F1=2×P×R/(P+R)其中,P是准确率为命中的数量除以用户的预测数,R是召回率为命中的数量除以真实的购买数.采用F1评分,在正负样本数不平衡的系统中代替正确率作为系统的评价指标. 二.方法介绍与特征选择 ♦逻辑回归与随机森林.首先,在使用逻…

最近在忙着准备找实习,所以没有更新之前的文章. 不过所幸功夫不负有心人,我拿到了腾讯的offer. 这里分享一下面试的经验. 简介 本人双非本科,普通学生一枚. 面的是腾讯的Web前端开发. 整个面试一共有四轮,分为:一面(笔试\初试)  二面(技术\复试) 三面(项目\复试) 四面(HR\终面) 一面 我是在五月份的时候收到的初试的消息 第一面的形式是远程视频面试,在牛客网上进行. 面试首先肯定是一个自我介绍,这里我就不赘述了 聊了一下我的大概情况过后,然后就开始面试了 第一个问题: 怎么判断…

2019年全国大学生网络安全邀请赛暨第五届上海市大学生网络安全大赛 做出了两道Misc== 签到 题干 解题过程 题干提示一直注册成功,如果注册失败也许会出现flag. 下载下来是包含010editor.exe的一堆文件. 打开010editor.exe,想到跟注册有关,于是进入Tools->Register 在弹出的license随便输入用户名和密码 果然,显示注册成功. 想把010editor.exe拖入ollydbg分析,一直不能成功打开,百度查了会儿问题,最后发现好像是因为ollydbg…

这次比赛是我参加以来成绩最好的一次,这离不开我们的小团队中任何一个人的努力,熬了一整天才答完题,差点饿死在工作室(门卫大爷出去散步,把大门锁了出不去,还好学弟提了几个盒饭用网线从窗户钓上来才吃到了午饭).写好WP回到宿舍的时候已经快十二点了,随便吃了点面包倒头就睡...... 接下来大概写写我们的解题思路,由于做题的时候没想到可以进名次,而且赛后比赛平台也关了,所以很多实现过程的截图就没法弄了,只下了除web以外的题目. CRYPTO 第一题 HardGame 这道题我们并没有做出来,可以看看大…

https://www.jianshu.com/p/4140be00d4e3 题目描述 建模方法 特征工程 我的几次提升方法 从其他队伍那里学习到的提升方法 总结和感想 神经网络方法的一点思考 大数据量与分布式计算的一点思考 参加比赛和学习知识的对比 最后的感受 趣事 写在前面 我是一个之前PhD做分布式计算.虚拟机调度,毕业之后年初才转ML的家伙,自恃有点学习开发能力和混迹ICPC竞赛的底子,对数据还有些敏感度,有那么几个可以跟着学习的人,斗胆在5月底开始利用业余时间玩一玩. 最后的成绩是预赛…

0-购买预测 w 任务目标 提交user_id-->sku_id (1->1,但反向呢?) 实际操作: 0- 行为表中的type值加权为一个购买意向值0(性别.年龄,不干扰/或加权) 品类.性别加权 评论加权 1- 数据分2部分 答案货品集,用来生成最终提交结果 非答案货品集,用来分析品类与性别 参赛者需要使用京东多个品类下商品的历史销售数据,构建算法模型,预测用户在未来5天内,对某个目标品类下商品的购买意向.对于训练集中出现的每一个用户,参赛者的模型需要预测该用户在未来5天内是否购买目标品类…

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…

有幸参加了一次网页设计大赛和程序设计大赛,其实在大一的时候就参加过一次程序设计大赛,那时候也没怎么听,现在又有了一次机会来听,这次就认真的听了这两次的比赛,也有很多的感悟. 1.要学习完成一个任务的多种方式.参赛者们大多用的是jQuery完成前端,但是评委老师说,jQuery比较火,但是vue和angular也很火.在不久的将来,我们要工作,这时候,要在大学尽可能的多学技术,多学知识,哪怕是到了工作的时候忘了,那么在以后的学习的时候也有一个清晰的思路,想起来这个我上大学的时候学习过.因此这要比没…

微信这个比较迷,二面完官网流程灰了,但是过了一周多突然来三面,下午面完三面晚上HR面,第三天offer call, 莫名其妙过了 之前以为已经挂了,所以没有写面经,现在距一面已经快一个月了,只能还记得什么就写什么了... 一面 1.RTTI是怎么实现的 2.各种排序说一下,时间复杂度说一下 3.三次握手四次挥手 4.vector,list,deque插入效率,各个位置对比一下 5.说下你对IO多路复用的理解 6.C++析构为什么要virtual 7.进程线程说一下 8.堆栈区别 9.delete…

1. 下载示例文件. 2. 解压之后的目录: 3. 使用android studio,选择import project,导入如图所示文件夹: 4. 重点来了,由于官方demo的上传时间很久远(大概是上古世纪),里面的targetSDKVersion等都需要改变,并且需要加入: 根据如图所示进行配置,可以解决build过程中的报错,但后续版本更新可能又需要进行build gradle的修改,大家根据报错信息进行修改就问题不大了 compileSdkVersion 26 buildToolsVers…

鉴于有人不会将得到的16进制数据在winhex中转成图片,我在这里写一个详细的步骤. 首先就是将六张图片的十六进制数据找出并提取出来. 打开winhex,新建一个文档. 大小可以选1bytes 将数据Ctrl+V,并选最下面的ASCII转Hex 复制进去以后前面会有两个00,这时我们之前新建的时候的期数数据,要删掉,可以选中之后Ctrl+X 然后就保存下来 选择以.jpg的格式保存 2019-04-10  09:04:44…

区间$dp$. 倒着考虑这件事件,肯定有最后一个取走的数字,假设是$a[k]$,那么最后一次取走的价值肯定是$a[0]*a[k]*a[n+1]$,之前取走的价值和为$[1,k-1]$的价值加上$[k+1,n]$的价值. 设$dp[L][R]$表示取完区间$[L,R]$的最大价值,$dp[L][R] = a[L-1]*a[k]*a[R+1] + dp[L][k-1] + dp[k+1][R]$,枚举$k$取最大值. #include <cstdio> #include <cmath>…

二分,验证. 二分一下答案,然后验证一下统计个数能否满足即可. #include <cstdio> #include <cmath> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; long long k; long long a[100010]; int sz; long long sum; bool ok(long long x) { long long t=0; for(int…

$01$背包. 数据范围:物品个数小于等于$3000$,背包大小小于等于$1000000$. $map<int,long long>dp$,用$map$去做$dp$,可以少遍历很多状态,可以$AC$. 还可以做一些优化,例如费用大,但是价值小的状态可以直接删除. #include <cstdio> #include <cmath> #include <cstring> #include <map> #include <algorithm&g…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | 腾讯广告算法大赛 作者 | 陈成龙 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.作者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行…

AI 科技评论编者按:现在,越来越多的企业.高校以及学术组织机构通过举办各种类型的数据竞赛来「物色」数据科学领域的优秀人才,并借此激励他们为某一数据领域或应用场景找到具有突破性意义的方案,也为之后的数据研究者留下有价值的经验. Smilexuhc 在 GitHub 社区对各大数据竞赛名列前茅的解决方案进行了整理,包括纯数据竞赛.自然语言处理(NLP)领域数据赛事的 Top 解决方案.对这些赛事感兴趣的小伙伴可以一起来看一下这篇干货满满的汇总贴: 纯数据竞赛 1.2018 科大讯飞 AI 营销算法…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…