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模型 算法 推广新上映_模型算法(2024年12月抢先看)

内容来源:尹娜SEO所属栏目:导读更新日期:2024-11-29

模型 算法 推广

国庆海报快速出图攻略,三分钟搞定! 𐟎蠥䧦补ž‹:F.1基础算法模型 𐟔 数字艺术:Lora 𐟏ž️ 国风山水晶石-中秋海报 𐟌™ 童话山水-无涯 这些模型和工具可以帮助你在短时间内快速设计出精美的国庆海报,无论是用于节日装饰还是商业推广,都能展现出独特的效果。

搜索推广算法必用的6大数据库详解 在搜索推广的领域里,数据库的选择和使用至关重要。不同的数据库有着各自独特的优势和适用场景。以下是在搜索推广工作中常见的6种数据库,它们在算法模型和数据处理中发挥着重要作用。 𐟔 Hive Hive是数据仓库工具,主要用于处理大规模数据。它不仅支持Hive SQL,还集成了HDFS和Spark,使得数据分析和处理更加高效。模型的数据源通常来自Hive,特别是用户行为数据和日志数据。 𐟔Ž ElasticSearch 在搜索场景中,ElasticSearch(ES)是不可或缺的。它不仅用于索引和搜索,还用于处理大量数据。了解index、_id和alias的概念,以及增删改查操作,是算法工程师的必备技能。Python和Java是两种常见的连接方式。 𐟔‘ Redis Redis是一种键值对数据库,以其快速的查询速度在推荐系统中广泛应用。推荐结果的召回和用户特征通常以{user_id: xxx}的形式存储在Redis中。 𐟓š MySQL 作为关系型数据库的代表,MySQL在搜索推广中也有着广泛的应用。工程师们需要掌握实时监听和数据同步更新的技巧,以便更好地处理数据。 𐟓š MongoDB MongoDB是一种非关系型数据库,适用于存储复杂格式的数据,如列表和字典。与MySQL不同,MongoDB的每个数据都可以有自定义格式,这使得它在处理复杂数据时更加灵活。 𐟓Š Kafka Kafka是一种消息队列数据库,广泛应用于流式处理场景。它与Scala开发的Spark不同,通常使用Java开发。在实时场景下,Kafka与Flink的结合使得数据流处理更加高效。 这些数据库在搜索推广中各自发挥着独特的作用,掌握它们将有助于提升算法的效果和效率。

深度学习前沿:六大方向值得关注 𐟏† 自2018年深度学习先驱荣获图灵奖以来,深度学习领域已解决了许多初级难题。然而,NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议上仍有许多挑战性问题待解决。以下是深度学习领域的六大前沿方向: 1️⃣ 深度学习模型的优化与改进 𐟛 ️ 模型的动态更新; 快速和便捷的部署; 开发可视化、模块化等实用工具。 2️⃣ 深度学习在新数据场景的应用 𐟓ˆ 探索semi-supervised、self-supervised、transfer learning和meta-learning等新领域; 应对图形、大型表格和结构化数据的挑战。 3️⃣ 深度学习行为的探索与理解 𐟧銦𓛥Œ–源头分析:研究数据、模型和训练技巧的共同作用; 特征表示解读:深入了解宽度、深度、跳连在representation learning中的影响; 稳健性研究:探讨对噪声、结构变化和对抗样本的稳定性。 4️⃣ 学习增强算法的开发 𐟚€ 运用深度学习解决传统算法瓶颈; 从解决多个问题中汲取经验,推广至类似问题。 5️⃣ 构建满足特定需求的新模型 𐟎芥➥𜺥﨧㩇Š性和可信度; 发展因果推断能力; 设计低计算负担的模型。 6️⃣ 深度学习与硬件的整合 𐟒𛊦𗱥…妎⨮覷𑥺業椹 与硬件的协同工作机制。 总的来说,深度学习的未来将不仅限于成为标准工具,还将不断涌现新的、令人振奋的研究方向和应用领域。𐟌Ÿ𐟔찟Œ

【独家参考】 电科数字:针对证券交易打造的极速交易平台等产品已在多家券商推广 --------------- $电科数字(sh600850)$ 在投资者互动平台表示,公司战略聚焦金融科技,不断夯实基于全栈IT、信创、云和软件的数字底座技术实力,同时大力发展数据分析、数据开发、算法、模型的数据能力。在证券行业,公司拥有广泛的客户基础和丰富的行业经验,主要为证券、期货等行业客户提供数字化转型架构、证券交易国产云、高性能交易等解决方案,以及开源软件治理、智慧IT运维软件等自主研发产品,基于云、网、安全三个维度,助力用户构建云网融合的双态运维体系。针对证券交易场景,公司研发高精度时间戳交换机,打造金融极速交易平台,构建全链路系统性能度量、优化目标评估等金融交易系统优化闭环能力,已在申万宏源、平安证券等推广。 慧翰股份:造车新势力基本都是公司客户 --------------- $慧翰股份(sz301600)$ 接受机构调研时表示,自2012年起,公司便已进入国内整车厂的一级供应链体系,与大陆、博世、法雷奥、LG电子等国际Tier1同台竞技,经过多年的业务积累,公司车联网TBOX、eCall终端和智能模组已经具备领先的市场地位和产品竞争力。公司eCall终端主要搭载在自主品牌乘用车海外出口车型上。公司是国内少数同时获得欧盟eCall认证、联合国欧洲经济委员会UN-R144标准认证、阿联酋eCall认证的供应商,已先后为上汽集团、奇瑞汽车、吉利汽车、长城汽车、比亚迪、蔚来汽车等本土自主品牌整车出口欧盟、英国、日本等海外市场提供eCall终端。造车新势力基本都是公司的客户。#A股#「A股最难熬的时候已过去」

线性回归:简单与复杂的完美结合 𐟓ˆ 线性回归,这个听起来有点老派的机器学习算法,其实非常实用。它是一种有监督的学习方法,主要用于确定一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。简单来说,就是通过一堆数据来预测某个值。 什么是预测值和预测变量? 你需要预测的值,叫做目标变量(target),用 y 来表示,通常是连续的数值。而那些影响目标变量的因素,叫做预测变量(predictors),用 X1 到 Xn 来表示,它们可以是连续的,也可以是离散的。模型(model)就是我们要求解的东西,它描述了这些变量之间的关系。 线性回归的优点和缺点 速度快:建模过程快,不需要复杂的计算。即使数据量很大,运行速度依然很快。 解释性强:可以给出每个指标的理解和解释。 线性关系:不能很好地处理单体数据,所以需要先判断变量之间是否是线性关系。 为什么今天还在用线性回归? 尽管深度学习现在很火,但线性回归依然有其独特的价值。通过对特征的非线性变换,以及广义线性模型的推广,输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。更重要的是,线性模型的易解释性在物理、经济学等其他领域也发挥了重要作用。 总结 线性回归虽然看起来很简单,但它的应用非常广泛。无论是在机器学习领域,还是在其他学科中,它都是一个非常实用的工具。希望这篇文章能让你对线性回归有一个更清晰的认识。𐟓š

润和软件:华为生态的深度耕耘者 𐟌Ÿ 2024年9月,润和软件再次荣登IDC全球金融科技排行榜百强榜单,此前还荣获“2024年度IDC中国金融IT中坚力量”称号。公司专注于智能电网领域,提供了多种解决方案和产品,涵盖智慧园区用电、人工智能一体化平台、输电线路监控、数字化机房等,拥有超过20个电力AI算法模型。 𐟚€ 2024年8月,润开鸿成为首批矿鸿OSV生态伙伴,助力矿鸿实现覆盖矿场80+的2024年总体目标。鸿蒙+欧拉可覆盖B、C端全场景,助力星闪推广。 1️⃣ 鸿蒙生态:润和软件已推出11款发行版OS,完成23款芯片适配。基于OpenHarmony开发的商业发行版操作系统已在金融、能源、智慧城市、医疗、教育等领域落地。润开鸿是鸿蒙生态服务公司“鸿蒙原生应用开发及培训钻石服务商”伙伴,“鸿蒙生态优秀开发服务商”、“鸿蒙先锋”、“2023年度OpenHarmony杰出贡献单位”,是鸿蒙生态核心共建企业。 2️⃣ 欧拉生态:润和软件基于openEuler推出HopeOSV22,为企业级的数据库、大数据、高性能计算、人工智能业务平台提供国产替代解决方案。实现操作系统在服务器预装、能源、电力、医疗、金融、电信等行业的商业落地。 3️⃣ 星闪生态:润和软件为国际星闪联盟重要会员单位,拥有多款自研星闪模组及开发板、星闪派物联网开发套件、星闪网关、星闪智能小车等。公司积极助力星闪技术的国内外推广,推动“星闪+鸿蒙”商业化应用。 𐟎‰ 2024年10月,润开鸿的星闪+OpenHarmony科技纸笔互动教育解决方案及星闪电力网关一对多通信DEMO在OpenHarmony技术大会上亮相。 𐟒𜠤𜁤𘚧𚧤𚺥𗥦™𚨃𝨧㥆𓦖𙦡ˆ:润和软件打造人工智能中枢平台+企业级应用,通过昇腾相关认证。AIRUNS智能中枢平台及IntelliCore一体机作为解决方案交付的重要基座设施。2024年9月,AIRUNS 2.0发布,提升数据、算力管理能力,推动软硬一体、端到端、算力调度能力提升。集成企业AIAgent及LLMOps,开发数字人Nova,标准化的AI视觉方案已服务电力、能源、教育等行业客户。生态打造方面,AIRUNS已通过昇腾兼容性测试认证,自研金融大模型FinLP通过华为昇腾原生技术认证,确保公司AI方案在昇腾平台的高效运行。

𐟒𜩇‘融行业最热门十大职业揭秘! 想要了解金融行业最受欢迎的十大职业吗?这里为你揭秘! 1️⃣ 投行分析师 𐟓Š 参与企业并购、IPO等重大项目,需要市场调研、财务模型构建及报告撰写技能。 2️⃣ 固定收益岗 𐟓ˆ 专注债券市场,如国债、公司债,涉及市场研究、投资组合管理。 3️⃣ 资产管理岗 𐟒𜊥𘮥Š饮⦈𗨿›行财富管理和投资规划,需具备全面的金融知识和投资策略制定能力。 4️⃣ 交易所交易员 𐟔助‡‘融市场核心角色,快速反应和良好心理素质是必备素质。 5️⃣ 私募基金经理 𐟒𐊧†私募股权基金或对冲基金,寻找优质投资项目并进行深入尽职调查。 6️⃣ 信托经理 𐟏抨𔟨𔣤🡦‰˜产品设计、销售及管理,需密切与客户沟通并了解其需求。 7️⃣ 行业分析师 𐟔 专注于特定行业,如科技、医疗等,通过深入研究为投资决策提供支持。 8️⃣ 量化投资岗 𐟒𛊥ˆ駔覕𐥭榨ᥞ‹和算法进行自动化交易,需要强大的编程技能和统计学背景。 9️⃣ 风控合规岗 𐟛᯸ 确保金融业务合规,设计风险控制机制,保障公司稳健运营。 𐟔Ÿ 金融产品营销岗 𐟓⊦Ž襹🩇‘融产品和服务,需要良好的营销策略和沟通能力。 以上就是金融行业最受欢迎的十大职业,每一个都有其独特魅力和挑战。希望这些信息能助你一臂之力,实现职业梦想!𐟚€

以下是一些利用AI赚钱的途径: 1.⠤𛎤𚋁I相关职业: - AI工程师或开发人员:负责开发和优化AI算法、模型和系统。随着AI技术的广泛应用,企业对这类专业人才的需求不断增加,薪资待遇也较为优厚。例如在互联网科技公司、金融机构等,AI工程师可以参与智能推荐系统、风险预测模型等项目的开发,获得较高的收入。 - 数据分析师:AI系统的训练需要大量高质量的数据,数据分析师负责收集、整理、分析数据,为AI模型提供准确的训练数据。在电商、社交媒体、医疗等行业,数据分析师可以通过分析用户行为数据、业务数据等,帮助企业优化业务流程、提高决策效率,从而获得报酬。 - AI产品经理:负责AI产品的规划、设计和推广。他们需要了解市场需求、用户需求和技术可行性,将AI技术转化为有商业价值的产品。比如,开发一款基于AI的智能客服产品,产品经理需要协调技术团队、市场团队等,确保产品的成功上线和推广,获得相应的薪资和绩效奖励。 2.⠥ˆ駔聉提高现有工作效率与业务拓展: - 创意工作者:如果你是平面设计师、原画师、文案作者等创意工作者,AI工具可以帮助你提高工作效率。例如,使用AI图像生成工具可以快速获取创意灵感、生成初步的设计草图,然后在此基础上进行进一步的创作和修改;AI文本生成工具可以帮助文案作者快速生成文章大纲、文案片段等,节省写作时间。这样,你可以在相同的时间内完成更多的项目,从而提高收入。 - 营销与销售行业:利用AI分析客户数据,了解客户的需求、偏好和行为模式,从而制定更精准的营销策略和销售方案。例如,使用AI工具对客户的购买历史、浏览记录等数据进行分析,预测客户的购买意向,为客户提供个性化的推荐和服务,提高客户的转化率和忠诚度,进而增加销售业绩和提成收入。 - 教育培训行业:教师或教育培训机构可以利用AI辅助教学,例如使用智能辅导系统为学生提供个性化的学习方案、答疑解惑;开发基于AI的在线教育课程,通过网络平台进行销售。此外,还可以提供AI技术培训课程,帮助学生和职场人士掌握AI相关的知识和技能,收取培训费用。 3.⠦供AI相关服务: - 咨询服务:如果你对AI技术有深入的了解,可以为企业或个人提供AI技术咨询服务,帮助他们了解AI的应用场景、技术选型、实施策略等。例如,为企业提供如何利用AI提高生产效率、降低成本的咨询方案,收取咨询费用。 - 模型训练与优化服务:一些企业可能没有足够的技术能力和资源来训练和优化自己的AI模型,你可以提供模型训练和优化服务。根据客户的需求和数据,使用专业的工具和技术对AI模型进行训练和优化,提高模型的准确性和性能,获得服务费用。 - AI应用开发服务:为企业或个人开发定制化的AI应用程序,如智能客服系统、图像识别软件、语音识别系统等。根据项目的复杂程度和工作量,收取相应的开发费用。 4.⠥ˆ›作与销售AI生成的内容或产品: - 文学创作与出版:使用AI写作工具生成小说、故事、诗歌等文学作品,然后进行编辑和整理,通过传统的出版渠道或网络文学平台进行发表和销售。例如,一些作者使用AI生成故事的框架和情节,然后加入自己的创意和风格,创作出独特的文学作品。 - 艺术创作与销售:利用AI图像生成工具创作艺术作品,如绘画、插画、设计作品等,并将其制作成数字艺术品或印刷品进行销售。一些艺术家使用AI生成的作品在艺术展览、网络平台上受到了关注和认可,获得了一定的经济收益。 - 版权素材销售:使用AI生成高质量的图片、视频、音频等素材,并将其上传到版权素材平台进行销售。随着AI技术的发展,AI生成的素材在质量和多样性上不断提高,可以满足企业和个人对版权素材的需求。 5.⠁I相关的创业项目: - 开发AI工具或平台:如果你有足够的技术能力和资金支持,可以开发自己的AI工具或平台,如AI写作助手、AI图像编辑工具、AI数据分析平台等。通过提供优质的服务和功能,吸引用户使用,并通过付费会员、广告投放、数据销售等方式实现盈利。 - 基于AI的创新业务:利用AI技术创新商业模式,开展新的业务。例如,建立基于AI的智能物流平台,优化物流配送流程,提高物流效率;开发基于AI的医疗诊断系统,辅助医生进行疾病诊断和治疗等。

推荐算法的多样性:从冷启动到生态构建 𐟕𐯸花了不少时间,整理了一下常见的推荐算法方向,包括推荐、广告、搜索、风控等领域。虽然大模型和多模态等热门领域没有涉及,但这些方向已经覆盖了市面上大多数商业场景。 冷启动:解决新用户或新项目没有历史数据的问题。 召回:从大量候选集中快速找出可能感兴趣的项目。 粗排:初步筛选,减少候选集的规模。 排序:通常指Rank。 重排:Rerank。 生态:构建健康的推荐系统生态,确保多样性和长期用户满意度。 Push:推送通知,增加用户参与度。 此外,还有作者或商家冷启等方向,适配Feed或电商场景。广告算法专注于提高广告投放的效率和效果,涉及以下方向: 定向:确保广告内容与目标受众的兴趣相匹配。 拍卖机制:GSP、VCG、DeepGSP等。 投放与出价:各种ECPM、OCPX、流量仿真等。 召回、粗排、精排、重排:多阶段筛选和优化广告候选。 异构大混排:在不同类型广告和自然项目间进行混合展示。 创意:广告素材创意生产、布局等。 冷启动:解决新广告主、素材的展示问题。 此外,还包括内外投策略、因果推断、全站推广和营销等。搜索算法致力于提升信息检索的准确性和相关性,包括: Query理解:准确把握用户的搜索意图,一整套的Query理解。 检索召回:Index、正牌、倒排、向量、多语言。 质量与相关性:评估和提升搜索结果的质量和与用户需求的相关性。 排序:Rank。 知识图谱:利用知识图谱增强搜索的语义理解。 除了上述算法,还有多个其他重要领域: POI算法、挖掘:涉及地理位置信息的算法和技术。 用户画像:构建用户特征和标签。 增长算法:专注于用户增长和产品增长的策略。 数据科学:AB实验驱动进行业务分析模式和洞察。 风控算法:包括反作弊算法、反欺诈和信用卡评分等。 销量预测算法:预测产品销量,辅助库存管理和市场策略。 运筹优化算法:在配送、选址、调度等方面进行优化,提高效率。 𐟘…后续准备花点时间针对性地讲解每个方向的工作日常、职责要求和校招社招的门槛。

物流管理专业毕业论文选题推荐𐟓抰Ÿ“š 物流管理专业毕业论文选题推荐 电子商务环境下绿色物流的发展策略研究 𐟌🊰Ÿ“ˆ 基于大数据的物流需求预测模型构建与应用 𐟓Š 𐟌 物联网技术在智慧物流中的应用与前景分析 𐟚€ 𐟍‡ 我国冷链物流的现状、问题与对策研究 ❄️ 𐟏栤𞛥𚔩“𞩇‘融在物流企业中的应用研究 𐟒𐊰Ÿ” 区块链技术在物流追溯系统中的应用探索 𐟔‘ 𐟌 跨境电商物流模式创新及挑战分析 𐟚⊰Ÿ›’ 新零售模式下物流配送体系的优化研究 𐟓抰Ÿ�™𚦅礻“储系统的设计与实现 𐟤– ♻️ 冷链物流中的能耗优化与节能减排策略 𐟌𑊰Ÿ䖠基于人工智能的物流路径规划算法研究 𐟤– 𐟚 无人机在物流配送中的应用与前景 𐟚 𐟌᯸ 冷链物流中的温度控制与监测技术研究 𐟌᯸ 𐟓Š 供应链协同视角下的库存管理优化研究 𐟓Š 𐟌𑠧𛿨‰𒥌…装在物流行业的应用与推广策略 𐟌𑊰Ÿ堧–릃…背景下物流企业的应急管理与韧性提升 𐟏劰Ÿ‰ 农产品电商物流的发展现状及优化策略 𐟍‰ 𐟏�Ÿ𚤺ŽRFID技术的物流仓储管理系统设计 𐟏튰Ÿ�™𚦅秉馵园区规划与建设研究 𐟏튢„️ 冷链物流的冷链断点分析与优化对策 ❄️ 这些选题涵盖了物流管理的多个领域,包括电子商务、大数据、物联网、冷链物流、供应链金融、区块链等,适合不同研究方向的同学选择。希望这些选题能为你的论文写作提供一些灵感!

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