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产品新人如何才能找到第一份产品工作?

产品新人如何才能找到第一份产品工作? 在校学生毕业如何找到一份产品经理的工作?设计师,程序员,运营转产品经理应该做哪些准备?怎样才能找到第一份产品工作?新人转行产品经理简历怎么写? 最近遇到很多新人,想转行产品经理却不知道怎么入门以及怎么写简历,特写此文。 产品经理的第一份工作 一、为什么要做产品经理 首先,无论你是在校生还是社会上工作

区块链 一个带来普适性机会的行业 如何走得更远

区块链 一个带来普适性机会的行业 如何走得更远 今日,嘉楠耘智区块链事业部负责人邵建良公开指出:数字货币行业迭代速度很快,区块链逐渐从一个概念渗透至各行各业。区块链不是针对某些人的机会,是一个可以带来普适性机会的行业。区块链行业中强调的是社区自治与共识。好的项目一定是:方向+团队+共识+社区+技术+顾问+投资。从操作层面而言,跨入行业需要做一

永远的骄傲

永远的骄傲 永远的骄傲 我的大姐天生丽质,她遗传了父母亲所有的优点:清秀的瓜子脸、玲珑剔透的眼睛和苗条的身材给人一种清新脱俗的感觉。加上她的两颊白里透红,像抹着胭脂红。这一点特别让人嫉妒!也许用“眉似远山、面若芙蓉”来刻画大姐并不夸张吧。 但在我的心里,大姐不仅有女儿身的姣美,更有经霜傲雪、铮铮作响的七尺男儿的傲骨刚强。她像寒冬里昂首

找回真的自我

找回真的自我 图片发自简书App 鲁迅说:“生活太安逸了,往往被生活所累。”事实如此,常常在困境中,我们奋斗拼杀而不觉其苦,而一旦处境顺利,便不由得随波逐流,浑然不知自我…… 曾几何时,为了准备高考,秉烛夜读,黯淡的灯光照亮了我疲惫的双眼,曾几何时,为了少年的梦想,伏案疾书,追逐缪斯迷离的身影……过去,就如一个永不消逝的旧梦,还在眼前轮回

推荐系统遇上深度学习(二十)--贝叶斯个性化排序(BPR)算法原理及实战

推荐系统遇上深度学习(二十)--贝叶斯个性化排序(BPR)算法原理及实战 欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定! 对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tsaiedu,并注明消息来源,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。 本文来自

推荐系统遇上深度学习(十七)--探秘阿里之MLR算法浅析及实现

map(lambdax:1ifx.strip() ==' 50K'else0) test_data['label'] = test_data['label'].minimize(cost) 随后,我们就可以进行试验了。 实验结果 本文对比了在当前给出的数据集下,m=5,10,15,25 以及lr算法的效果,结果如下: 可以看到,lr的效果是最好的,随着m的增加,模型的效果越来越差。当然,这并不能说明mlr效果不如lr好,只是我们的数据实在是太少了,哈哈。 参考文献 1、https://mp.weixin.qq.com/s?

推荐系统遇上深度学习(十四)--《DRN:A Deep Reinforcement Learning

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推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现

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推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索

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推荐系统遇上深度学习(十九)--探秘阿里之完整空间多任务模型ESSM

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推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

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AI学习笔记——Sarsa算法

AI学习笔记——Sarsa算法 上一篇文章介绍了强化学习中的Q-Learning算法,这篇文章介绍一个与Q-Learning十分类似的算法——Sarsa算法。 1. 回顾Q Learning 还是同样的例子,红色机器人在4x4的迷宫中寻找黄色的宝藏。找到宝藏,将会的到+1的奖励,如果掉进黑色陷阱就回的到-1的奖励(惩罚)。 首先回顾一下Q表如下 Q table (States\Actions) left (A1) right (A2) up (A3) down (A4) S0 -1 3 -1 2 S1 1 2 -1 1 .

推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践

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推荐系统遇上深度学习(七)--NFM模型理论和实践

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推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践

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推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践

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推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

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