编者按：本文介绍的 CRAG 技术通过引入轻量级检索评估机制和知识精炼算法，试图解决传统检索增强生成（RAG）方法在处理复杂查询语句时存在的问题（包括检索结果不够精确、引入无关信息等），这些问题会影响模型回答的质量。CRAG 技术如何评估检索文档与用户查询之间的相关性？检索评估器的具体工作原理是什么？CRAG的知...

随着互联网产生的文本数据越来越多，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降维”处理显得非常必要，而文本摘要就是其中一个重要的手段。本文首先介绍了经典的文本摘要方法，包括抽取式摘要方法和生成式摘要方法，随后分析了对话摘要的模型，并分享了美团在真实对话摘要场景中面临的挑战。希望能给从事相关工作...

端智能，是指在移动端设备运行人工智能（AI）应用的技术。本文主要讲述大众点评搜索场景下，在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案，包括端上特征工程、模型迭代思路，以及具体部署优化的过程，希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。

摘 要：本文正式地形式化一个全新的的歌曲推荐算法，其将歌曲推荐的问题转化为矩阵补全的问题来考虑，并通过基于非负矩阵分解（non-negative matrix factorization, NMF）的协同过滤算法以及图上的结合图的全变分（total variation, TV）的基于内容的过滤方法相结合来解决这个问题。相关的图通过使用音频、元数据以及社...

摘要： Kirell Benzi, Vassilis Kalofolias, Xavier Bresson and Pierre Vandergheynst Signal Processing Laboratory 2 (LTS2), Swiss Federal Institute of Technology (EPFL)

说起应用分层，大部分人都会认为这个不是很简单嘛 就controller，service, mapper三层。看起来简单，很多人其实并没有把他们职责划分开，在很多代码中，controller做的逻辑比service还多,service往往当成透传了，这其实是很多人开发代码都没有注意到的地方，反正功能也能用，至于放哪无所谓呗。这样往往造成后面代码无法...

Facebook 经常使用分析来进行数据驱动的决策。在过去的几年里，用户和产品都得到了增长，使得我们分析引擎中单个查询的数据量达到了数十TB。我们的一些批处理分析都是基于 Hive 平台（Apache Hive 是 Facebook 在2009年贡献给社区的）和 Corona（ Facebook 内部的 MapReduce 实现）进行的。Facebook 还针对包括 Hive 在...

某在线视频播放小程序项目总结 1.项目简介 一款为家庭用户设计的实用技能学习平台，在tv端和小程序端都可以通过平台选择感兴趣的视频进行学习，小程序端主要功能包括3个tabBar: 视频分类展示 我的课程：最近学习课程、已有课程、收藏课程 个人账号管理：同步电视学习、意见反馈等 2. 主要工作和疑难点汇总 2.1 主要工作 ...

OpenMLDB 社区于 2022 年 1 月 15 日举行了第一次面向整个社区的 meetup，不仅由 OpenMLDB 的核心开发团队分享了整体架构以及 v0.4.0 的新特性演示，而且邀请到了 OpenMLDB 的企业客户 - Akulaku 来分享基于 OpenMLDB 的实时特征计算实战场景。

关系型数据库分为：OLAP、OLTP、HATP(混合事务/分析处理，Hybrid Transactional/Analytical Processing)

本文精选了美团技术团队被KDD 2023收录的7篇论文进行解读，论文覆盖了Feed流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。

这年头，推荐算法真是越来越智能了。举个栗子，当你热衷于东京奥运会并且刷了不少剪辑视频，APP就会根据你的品味为你推荐文章、游戏或是同款周边。没错，推荐算法早已不局限于一个场景，而是在视频、文章、小程序等各种场景中“打通任督二脉”，也就是多领域推荐算法。但事实上，这类算法并不如想象中容易驾驭，关键在于如...

搜索是大众点评App上用户进行信息查找的最大入口，是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样，并且由于对接业务种类多，流量差异大，为大众点评搜索（下文简称点评搜索）带来了巨大的挑战，具体体现在如下几个方面：

人类在进化的过程中，创造了数字、文字、符号等来进行数据的记录，往石头和龟壳上面画上，到时候一数，但是承受着认知能力和创造能力的提升，数据量越来越大，对于数据的记录和准确查找，成为了一个重大难题

《Deno 钻研之术》系列于 Deno v1 正式发售之日全新推出，每周不定期更新在 Github 中（[链接]）。让我们一起循序渐进学 Deno，先易后难补 Node，面向未来开发属于自己的 Deno Web App。欢迎订阅，欢迎交流。

本篇内容使用到的数据集为 🏆2021微信大数据挑战赛数据集，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址快速下载。数据集和代码的整理花费了很多心思，欢迎大家 PR 和 Star！

知识图谱之图数据库如何选型：知识图谱存储与图数据库总结、主流图数据库对比（JanusGraph、HugeGraph、Neo4j、Dgraph、NebulaGraph、Tugrapg）图数据库每月排名 1.知识图谱1.1 KG简单知识点数据模型知识图谱的两种主流数据模型（数据的结构、操作和约束）:RDF 图模型和属性图模型数据模型特性数据模型特性RDF 图模型属...