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华人数学家陶哲轩曾经设计了这么一个有趣的思维实验:

  • 一个村子里有 100 聪明人;
  • 100 人中,有 5 人眼睛是红色的,其余 95 人的眼睛是蓝色的;
  • 村子里禁止讨论「眼睛颜色」这个话题;
  • 通过任何方式知道自己眼睛颜色的人,第二天必须在村子中心的广场上公开自杀。

现在有一个路过的外乡人看到村子之后,公开说了这么一句话:「村子里存在红眼睛的人」。然后,5 天后,村子里红眼睛的人就在村子中心的广场上集体自杀了。

这篇文章讨论这个有趣的思维实验。

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这篇谈谈我眼中推荐系统和计算广告之间的差别。

当然,限于角色和身份,我只能站在算法工程师的角度,去谈一谈两种系统的优化目标之间的差异,以及这种差异引起的一系列不同。

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经常浏览「始终」博客的读者很容易会发现,当你在浏览器中切换 tab 页到其它网页时,始终博客的页面会有一定概率「崩溃」。具体来说,tab 页上的标题会变成 ╭(°A°`)╮ 页面崩溃啦~ 这样子,切换回来之后又会发现页面其实没问题,同时标题会变成 (ฅ>ω<*ฅ) 咦,又好了~ 这样子。因为这个彩蛋比较有趣,所以很多朋友回点回来看一看页面发生了什么。想想还是蛮有趣的。

最近有不少朋友问到这个效果是怎么实现的。这里记录一下。

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昨天 jsteward 问我,有一个接受若干个同类型参数的函数 template <typename U, typename T> U func(T a, T b, T c),现在有一个 std::vector<T> args,希望将 std::vector<T> 当中的元素作为函数参数传进去,要怎么办。

这篇来解决这个问题。

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先前我们从 LR 开始,讨论了因子分解机(FM)模型。FM 解决了稀疏数据场景下的自动特征组合问题,因而在广告、推荐等具有高维稀疏特征的领域被广泛使用。因其简单、可解释性强、效果好,FM 模型通常会被作为业务初期快速取得收益的首选。

这里将 FM 模型家族至今为止的演进做一个整理总结。

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