一、概述 网络表示学习（Representation Learning on Network），一般说的就是向量化（Embedding）技术，简单来说，就是将网络中的结构（节点、边或者子图），通过一系列过程，变成一个多维向量，通过这样一层转化，能够将复杂的网络信息变成结构化的多维特征，从而利用机器学习方法实现更方便的算法应用 ...

聚类与分类的区别 分类：类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。属于监督学习。 聚类：事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。属于无监督学习。 ...

01 全连接网络 全连接、密集和线性网络是最基本但功能强大的架构这是机器学习的直接扩展，将神经网络与单个隐藏层结合使用。全连接层充当所有架构的最后一部分，用于获得使用下方深度网络所得分数的概率分布。 ...

简介 在推荐、搜索、广告等领域，CTR（click-through rate）预估是一项非常核心的技术，这里引用阿里妈妈资深算法专家朱小强大佬的一句话：“它（CTR预估）是镶嵌在互联网技术上的明珠”。 ...

介绍 FM和FMM模型在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然有优秀的性能表现，在CTR/CVR任务上尤其突出。 本文包括： - FM 模型 - FFM 模型 - Deep FM 模型 - Deep FFM模型 FM模型的引入-广告特征的稀疏性 FM（Factorization machines）模型由Steffen Rendle于2010年提出，目的是解决稀疏数据下的特征组合问题。 ...

前言 先来看看一则小故事 我们写好的一行行代码，为了让其工作起来，我们还得把它送进城（进程）里，那既然进了城里，那肯定不能胡作非为了。 城里人有城里人的规矩，城中有个专门管辖你们的城管（操作系统），人家让你休息就休息，让你工作就工作，毕竟摊位（CPU）就一个，每个人都要占这个摊位来工作，城里要工作的人多着去了。 ...

介绍 什么是高并发，从字面上理解，就是在某一时刻产生大量的请求，那么多少量称为大量，业界并没有标准的衡量范围。原因非常简单，不同的业务处理复杂度不一样。 ...

板瓦工以及产品介绍 该商家隶属于美国IT7公司旗下的一款便宜年付KVM架构的VPS主机商家，从2013年开始推出低价VPS主机配置进入市场，确实受到广大网友的喜欢，且在最近几年开始改变策略，取消低价配置，然后以高配置和优化线路速度。以前我们搬瓦工VPS主机的用户感觉可能并不是特别适应，因为以前喜欢他们是因为便宜，如今价格比较高，但是线路和速度比较好。 ...

一直以来，编码问题像幽灵一般，不少开发人员都受过它的困扰。 试想你请求一个数据，却得到一堆乱码，丈二和尚摸不着头脑。有同事质疑你的数据是乱码，虽然你很确定传了 UTF-8 ，却也无法自证清白，更别说帮同事 debug 了。 ...

前言 我们每天都在用 Google, 百度这些搜索引擎，那大家有没想过搜索引擎是如何实现的呢，看似简单的搜索其实技术细节非常复杂，说搜索引擎是 IT 皇冠上的明珠也不为过，今天我们来就来简单过一下搜索引擎的原理，看看它是如何工作的，当然搜索引擎博大精深，一篇文章不可能完全介绍完，我们只会介绍它最重要的几个步骤，不过万变不离其宗，搜索引擎都离开这些重要步骤，剩下的无非是在其上添砖加瓦，所以掌握这些「关键路径」，能很好地达到观一斑而窥全貎的目的。 ...