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Cross-Domain Visual Matching,即跨域视觉匹配.所谓跨域,指的是数据的分布不一样,简单点说,就是两种数据「看起来」不像.如下图中,(a)一般的正面照片和各种背景角度下拍摄的照片:(b)摄像头不同角度下拍到的照片:(c)年轻和年老时的人脸照:(d)证件照和草图风格的人脸照,这些图像都存在对应关系,但由于它们属于不同的域,因此必须针对不同的域采用不同的特征提取方法,之后再做特征匹配.这篇论文提出用一种通用的相似模型来匹配两个域之间的特征,并将其和特征提取流程融合在一起,统一

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf CTR预估我们知道在比较多的应用场景下都有使用.如:搜索排序.推荐系统等都有广泛的应用.并且CTR具有极其重要的 地位,特别相对广告推荐领域来说更加如此,竞价广告需要通过ctr给出相应的价格,并由此获得广告曝光的机会.而ctr的大小决定了出价的高低,直接会影响到该广告是否能得到曝光机会.这里涉及到计算广告相关的知识,暂时就不展开讲了.这里主要介绍一下DeepFM该算法的基本原理和网络框架. 论文总体来看还是相对比

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BP-Wrapper:无锁竞争的替换算法系统框架 最近看了一个golang的高性能缓存ristretto,该缓存可以很好地实现如下功能: Concurrent High cache-hit ratio Memory-bounded (limit to configurable max memory usage) Scale well as the number of cores and goroutines increases Scale well under non-random key ac

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概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的.大规模分布式集群来实现的.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具. Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生.那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗.应用透明的.大范围部署这三个需求的.当然Dapper设计之初,参考了一些其他分