Augur 的建设与实践 1 Transformer 在美团搜索排序中的实践 23 BERT 在美团搜索核心排序的探索和实践 36 美团智能配送系统的运筹优化实战 60 一站式机器学习平台建设实践 77 美团搜索中 NER 技术的探索与实践 92 KDD Cup 2020 Debiasing 比赛冠军技术方案及在美团的实践 113 ICRA 2020 轨迹预测竞赛冠军的方法总结 132 KDD Cup 2020 AutoGraph 比赛冠军技术方案及在美团的实践 141 KDD Cup 2020 多模态召回比赛亚军方案与搜索业务应用 161 CIKM 2020 | 一文详解美团 6 篇精选论文 179 MT-BERT 在文本检索任务中的实践 192 美团无人车引擎在仿真中的实践 204 美团无人配送 CVPR2020 论文 CenterMask 解读 美团内部讲座｜清华大学莫一林：信息物理系统中的安全控制算法 235 KDD Cup 2020 多模态召回比赛季军方案与搜索业务应用 252 对话任务中的“语言 - 视觉”信息融合研究 267 ICDM 论文：探索跨会话信息感知的推荐模型 278 自然场景人脸检测技术实践 289 技术解析 | 横纵一体的无人车控制方案 304 目录 智能搜索模型预估框架 Augur 的建设与实践 作者：朱敏

基于Azure的Python机器学习 平安金融壹账通大数据研究院 微软MVP 王大伟 目录 CONTENTS Azure与Python 如何用Azure完成机器学习 Azure与自动机器学习 Azure的相关学习资料 Azure与Python 日渐流行的Python TIOBE给出的排行榜是具有权威性质的，是判断语言流行趋势的指标。 TIOBE排行榜的网址是：https://tiobe com/tiobe-index/ 日渐流行的Python 日渐流行的Python 日渐流行的Python 为什么用Python完成机器学习 Python的优势：易学习、大量不断更新的各领域库、尤其适合完成机器学习相关任务。 Python机器学习相关库介绍： Sklearn机器学习地图 Azure是什么？ Azure 是一个不断扩展的云计算服务集合。通过 Azure，公司和组织可以加快发展步伐，提高工作 。 如何用Azure完成机器学习 Azure机器学习 进入Azure服务页面 ：https://portal.azure.com/#home Azure机器学习 通过点击“所有服务”，我们可以看到Azure可提供的服务非常多 找到我们本次需要的“AI + 机器学习” Azure机器学习 在“机器学习服务工作区”中可以看到已有的服务 Azure机器学习 选择“添加”按钮，填写相关信息

新春将至，一年一度的美团技术年货也如约到来! 时间煮雨，岁月缝花，花开无声，花谢无语。2022这一年，我们一起经 历了无数的悲喜，也留下了满满的回忆。 也许生活就是这样，只有历尽波澜，才能欣赏茫茫大海的辽阔和无边， 才能感受到漫天星辰的光芒和温暖。 在2023年春节到来之际，我们从去年美团技术团队公众号上精选了60多 篇技术文章，整理制作成一本1300多页的电子书，作为新年礼物赠送给 域， 希望能对同学们的工作和学习有所帮助。 也欢迎大家转给更多有相同兴趣、积极上进的同事和朋友们，一起切 磋，共同成长。 祝愿2023年，大家诸事顺遂，健康平安。 序 算法 1 YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦 1 目标检测开源框架 YOLOv6 全面升级，更快更准的 2.0 版本来啦 13 通用目标检测开源框架 YOLOv6 在美团的量化部署实战 17 7 7 次 KDD Cup&Kaggle 冠军的经验分享：从多领域优化到 AutoML 框架 37 图神经网络训练框架的实践和探索 66 图技术在美团外卖下的场景化应用及探索 83 大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用 102 美团搜索粗排优化的探索与实践 116 美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索 129 大众点评搜索相关性技术探索与实践 152 美团 SemEval2022

Rust 语言学习笔记 感谢 RustPrimer 和 Rust 程序设计语言简体中文版 bradyjoestar@gmail.com 目录 序............................................................................... 1.2.1 module 的可见性 ................................................................. 11 1.2.2 引用外部文件模块 ................................................................ 11 1.2.3 多文件模块的层级关系 ......... ......................................... 35 3.2.1 借用和引用的规则 ................................................................ 35 3.2.2 引用的可变性........................................................

可读、可写变量 val 只读变量；不是常量！ java 中使⽤ final 修饰的静态变量的字符串，是个编译器常量（编译器编译的时候，已经确定并且不可改变的） 1 private static final String LALALA = "lalala"; kotlin 中的表示⽅式 1 companion object { 2 const val LALALA LALALA = "lalala" 3 } 定义变量 变量名后 “：” 跟着他的类型，类型可以省略掉 定义⽅法 1 // “ : ” 后⾯跟返回值 2 // 参数⾥⾯，参数名右⾯跟着参数类型 3 fun doSomething(x: Int): String{ 4 return x + 4 5 } 定义 for 循环 可以利⽤ IDEA 提示，集合打点 void kotlin Unit kotlin 的类型推断 1 // 数据类型 ⾸字⺟⼤写 2 var age: Int = 18 3 // 因为类型推断，基本数据类型可以省略 4 var age = 18 修饰符 internal 类似 public 、private internal 新增的可⻅性修饰符，表示当前模块可⻅。防⽌跨模块访问 声明类

python3学习手册 简介： Python官网： h�ps://www.python.org Python由Guido van Rossum于1989年底发明，于1991年发行第一版， Python源代码遵循GPL协议 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型、可交互的语言 python2.0于2000-10-16发布，于2020年1月1日停止更新2.x版本， Python-2.7成为最后一个py 0 2016-12-23 3.12.0 2023-10-02 3.6.8 2018-12-24 版权声明： 本文档以开源的形式发布，所有条款如下： （1）无担保：作者不保证文档内容的准确无误，亦不承担由于使用此文档所 导致的任何后果 （2）自由使用：任何人可以出于任何目的而自由地 阅读/链接/打印/转载/引 用/分发/再创作 此文档，无需任何附加条件 若您 阅读/链接/打印/转载/引用/分发/再创作 阅读/链接/打印/转载/引用/分发/再创作 本文档，则说明接受以 上2个条款。 作者：李茂福 2022-03-26 ~ 2024-03-08 ★第0章、linux执行python脚本的方式 python安装路径： 操 作 系 统 python 版本 安装路径 windows 2.7 C:\Python27 windows 3.10 C:\Users\ 用 户 名 \Ap

深度学习实践 from Tensorflow to AI-Hub 王顺 – Google Cloud 目录 CONTENTS 从零开始 初步修改 业务升级 实践指南 1 从hello world开始 以深度学习的第一个案例MNIST为例 学习Tensorflow框架的使用及代码编写风格 理解TF Mac CPU运行结果 GPU运行结果 TPU运行结果 TPU的创建和使用 TPU的创建和使用 TPU训练MNIST的改动 TPU训练MNIST的改动 https://www.tensorflow.org/guide/distribute_strateg y resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver) 进 如何能做的更好？ TPU Pod BERT 训练时间短 https://github.com/google-research/bert Data 数据不均 • Why are my tip predictions bad in the morning hours? 16 Chicago Taxi Cab Dataset Tensorflow/Keras中的网络 Custom

Python深度学习技术在医 疗领域的应用与前景 许振影 目录 CONTENTS Python的数据科学生态 深度学习在医疗领域应用实践 Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 •Python的数据科学生态 Kdnuggets&Kaggle :Deep Learning Framework Power Scores 2018 深度学习 深度学习 在医疗领域应用实践 深度学习在医疗领域论文情况 Kwak G H J, Hui P. DeepHealth: Deep Learning for Health Informatics[J]. arXiv preprint arXiv:1909.00384, 2019. 机器视觉在医学领域应用 物理驱动 1898-1995 X光、超声、核磁共振 热成像、同位素成像 应用驱动 1990- 优化诊断与治疗方法 肺结节处理案例-预处理 分割肺实质: 将CT图像中除肺部以外的无用信息剔除 肺部CT预处理流程 肺部区域结构示意 肺结节处理案例-工程 DataLoader Model Trainer Predict 肺结节处理案例-工程 机器视觉在医学领域应用 自然语言处理在医疗中的应用 自然语言处理在医疗中的应用 医疗应用与前景 • 起步阶段 标准制定 FDA,CFDA认证

Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 应用对实时性、准确性和强交互性的需求 Edge: geographically distributed Cloud: Centralized Client devices Edge AI • 随着大模型的发展，AI 计算对算力需求大 幅且快速增长 AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、边缘服务 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、边缘服务 器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 10+ SIG成员在AI顶会IJCAI 上分享分布式协同AI论文 Sedna斩获中国信通院云边协 同应用创新大赛最佳创新奖

基于Python的深度学习框 架设计与实现 主讲人： 刘凡平 介绍大纲 一、背景 二、原理：深度学习框架的一般性结构 三、设计 四、应用案例 五、思考 一、背景 深度学习框架是包含深度学习模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成深度学习 的算法封装、数据调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是算法工 程师的必备工具之一。 美国 美国互联网对AI底层技术战略性投入力度较大，但中国的AI产业主要受需求拉动，大多数人工智能 公司布局应用层。 一、背景：深度学习框架的演进 一、背景：深度学习框架的重要性 二、原理：深度学习框架结构 ����� ��������� � � � ����� ���������� ������� ��������� �� �� � � � ������� ������ ������ ���� ��� 面向应用服务提供解 决方案或一般性方法。 提供模型生命周期中 科配置的各类功能组件。 实现框架最基础、最 核心的功能，帮助开发者 屏蔽底层硬件技术细节。 三、设计：最小化的深度学习框架 从模型的设计者角度思考，一个模型设计的最小使用内容。 三、设计：最小MVP深度学习框架的层次逻辑 � � � � Datasets DataLoader ABCDataset