陳哥經驗網 流量戰場-百度新聞 大家好，我是陳哥，今天給咱們陳哥經驗網和春蠶網校的會員更新，流量戰場欄目的第018課，學習之前想想咱們的校訓：春蠶精神，招招落

SEO每天一貼很少寫關於必應Bing或雅虎Yahoo!的事，原因顯而易見：他們那可憐的市場份額真不大值得寫。 微軟雖然一直對搜尋不離不棄，投入重金和時間，但到目前為止，Bing在搜尋市場從來都是個陪襯。Y

可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常，訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬（甚至數十億）單詞文字的語料庫，以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。

編者按：如何提高效率是關注度很高的話題，不信你去搜索一下就知道了。但是這是成年人才會關注的事情。比方說，通常你不會讚美一個小孩很有效率，因為他們一般不需要這個東西，這也許是由於時間對他們來說不是稀缺品吧。但有一

紅色石頭之前在某乎上回答“機器學習該怎麼入門”這個問題的時候，曾經給入門學者提過一個建議，就是放棄海量資料。確實，資料不在多而在精！一份優秀的資料完全可以幫助我們快速地入門和進階。 今天給大家推薦一份最近新

前言 我們要找電影或電視劇時，可能很多人都會直接在百度裡搜尋，但是各種型別的結果混雜在一起，資訊、廣告、標題黨等等非常混亂。要找到真正需要的滿意的資源結果並不容易。 茶杯狐 Cupfox 是一個聚合類

我們的世界是一個非線性的世界，我們能否讓機器來學習現實中很多複雜的問題呢？從人類大腦結構中受到的啟發，人們開始在一定程度上模擬大腦的結構。既然大腦能夠理解這個世界，那人工神經網路應該也是可以的。

很多企業覺得要想在市場上佔就一席之地，必須發現新的熱點，開拓新的市場，然後作者給了兩個例子來說明很多好的產品其實並非全新的東西，而是新瓶裝舊酒，只要做的更好、更好用、更便捷，讓客戶忘了舊酒就是好的產品。 第

AFM模型(Attentional Factorization Machine) 模型原始論文Attentional Factorization Machines:Learning the W

神經網路學習的目的是找到使損失函式的值儘可能小的引數。這是尋找最優引數的問題，解決這個問題的過程稱為 最優化 。而在深度神經網路中，引數的數量非常龐大，最優化問題也就十分複雜。 之前我們學過 隨機梯度

建站過程中需要注意的事項很多，有人把後臺系統內容頁做完備了但卻對網站首頁不怎麼上心。其實網站首頁很重要，首頁相當於人的“面子”，憑眼緣就可以留住使用者，繼續在網站進行瀏覽，如果首頁做的一塌糊塗，想必使用者也沒耐心去繼

編輯：奧利 在13億印度人中，真正會說英語的人不到1億，不管你參考的是哪份報告。 印度的大多數網站和應用還必須使用英語操作，但現在變化正在發生——所有的數字和線上產品/服務都在向印度本地的語言過渡。這種

對於日益嚴重的假新聞問題，不同的研究團隊正在利用 AI 技術去更準確的判定和甄別假新聞。但技術是相對的，另一方面，在暗處，也有著另一波人在不斷用 AI 技術生產假新聞、假評論。 今年的愚人節，你收到假新聞了

簡介 圖片.png Python深度學習專案 使用Python和Keras掌握深度學習和神經網路架構的富有洞察力的專案 主要特點 探索跨計算機

本文是王喆在 AI 前線 開設的原創技術專欄“深度學習 CTR 預估模型實踐”的第三篇文章（以下“深度學習 CTR 預估模型實踐”簡稱“深度 CTR 模型”）。回顧王喆老師過往精彩文章： 《重讀 Youtub