冷啟動電流760和720有多大區(qū)別
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林知微,周牧野
主角
changduduanpian
來源
現(xiàn)代言情《冷啟動電流760和720有多大區(qū)別》,講述主角林知微周牧野的愛恨糾葛,作者“安妮的小小熊”傾心編著中,本站純凈無廣告,閱讀體驗極佳,劇情簡介:第一章:bug與初遇我叫林知微,二十八歲,某互聯(lián)網大廠的算法工程師。我的日常由三樣東西構成:咖啡、代碼、和凌晨三點的公司健身房。那天是周三,我負責的推薦系統(tǒng)出了個詭異的bug。用戶在搜索"如何挽回前任"時,系統(tǒng)推送了"附近殯儀館優(yōu)惠信息"。凌晨一點,我盯著屏幕上的日志,感覺自己的發(fā)際線正在以肉眼可見的速度后退。"需要幫忙嗎?"我抬起頭,看到一個穿著灰色衛(wèi)衣的男人站在我工位旁邊。他很高,戴著一副黑框...
精彩試讀
第一章:*ug與初遇
我叫林知微,二十八歲,某互聯(lián)網大廠的算法工程師。我的日常由三樣東西構成:咖啡、代碼、和凌晨三點的公司健身房。
那天是周三,我負責的推薦系統(tǒng)出了個詭異的*ug。用戶在搜索"如何挽回前任"時,系統(tǒng)推送了"附近殯儀館優(yōu)惠信息"。凌晨一點,我盯著屏幕上的日志,感覺自己的發(fā)際線正在以肉眼可見的速度后退。
"需要幫忙嗎?"
我抬起頭,看到一個穿著灰色衛(wèi)衣的男人站在我工位旁邊。他很高,********,頭發(fā)有點亂,像是剛從被窩里爬出來——雖然我知道,在這個時間點出現(xiàn)在公司的,多半也是剛爬起來的。
"你是?"我下意識把屏幕往自己這邊拉了拉。雖然公司文化號稱開放透明,但讓一個陌生人看我的*ug,等同于讓外科醫(yī)生在菜市場給人做手術。
"周牧野,新入職的,算法組。"他遞過來一杯咖啡,"樓下自動販賣機買的,雙倍濃縮??茨隳樕?,應該需要這個。"
我接過咖啡,指尖碰到紙杯壁,是溫熱的。不是燙的,說明他在樓下等了一會兒,等到溫度剛好可以入口才上來。
"謝謝。"我抿了一口,"但這個*ug比較棘手,估計你幫不上忙。"
"說說看。"他拉過旁邊的椅子坐下,"我上一份工作在推薦系統(tǒng)部門,處理過類似的冷啟動問題。"
我猶豫了一下,還是把屏幕轉向他。不是因為相信他,而是因為凌晨一點的孤獨太沉重,有個活人說話總比對著機器好。
"你看,這里的協(xié)同過濾矩陣……"我指著屏幕上的一串數(shù)據(jù)。
他湊過來,身上有淡淡的洗衣液味道,是某種柑橘調。我的工位很小,他的肩膀幾乎要碰到我的。我下意識往旁邊挪了挪,卻聽見他說:"等等,別動。"
他的手指懸在鍵盤上方,沒有碰到我,但距離近到我能看清他指甲修剪得很整齊,指節(jié)處有淡淡的墨水痕跡——現(xiàn)在還在用筆寫字的人不多了。
"這里,"他說,"你的正則化參數(shù)設置有問題。當用戶歷史行為稀疏時,模型會過度擬合到噪聲特征上。那個殯儀館,可能是因為某個用戶同時搜索過如何挽回前任和如
我叫林知微,二十八歲,某互聯(lián)網大廠的算法工程師。我的日常由三樣東西構成:咖啡、代碼、和凌晨三點的公司健身房。
那天是周三,我負責的推薦系統(tǒng)出了個詭異的*ug。用戶在搜索"如何挽回前任"時,系統(tǒng)推送了"附近殯儀館優(yōu)惠信息"。凌晨一點,我盯著屏幕上的日志,感覺自己的發(fā)際線正在以肉眼可見的速度后退。
"需要幫忙嗎?"
我抬起頭,看到一個穿著灰色衛(wèi)衣的男人站在我工位旁邊。他很高,********,頭發(fā)有點亂,像是剛從被窩里爬出來——雖然我知道,在這個時間點出現(xiàn)在公司的,多半也是剛爬起來的。
"你是?"我下意識把屏幕往自己這邊拉了拉。雖然公司文化號稱開放透明,但讓一個陌生人看我的*ug,等同于讓外科醫(yī)生在菜市場給人做手術。
"周牧野,新入職的,算法組。"他遞過來一杯咖啡,"樓下自動販賣機買的,雙倍濃縮??茨隳樕?,應該需要這個。"
我接過咖啡,指尖碰到紙杯壁,是溫熱的。不是燙的,說明他在樓下等了一會兒,等到溫度剛好可以入口才上來。
"謝謝。"我抿了一口,"但這個*ug比較棘手,估計你幫不上忙。"
"說說看。"他拉過旁邊的椅子坐下,"我上一份工作在推薦系統(tǒng)部門,處理過類似的冷啟動問題。"
我猶豫了一下,還是把屏幕轉向他。不是因為相信他,而是因為凌晨一點的孤獨太沉重,有個活人說話總比對著機器好。
"你看,這里的協(xié)同過濾矩陣……"我指著屏幕上的一串數(shù)據(jù)。
他湊過來,身上有淡淡的洗衣液味道,是某種柑橘調。我的工位很小,他的肩膀幾乎要碰到我的。我下意識往旁邊挪了挪,卻聽見他說:"等等,別動。"
他的手指懸在鍵盤上方,沒有碰到我,但距離近到我能看清他指甲修剪得很整齊,指節(jié)處有淡淡的墨水痕跡——現(xiàn)在還在用筆寫字的人不多了。
"這里,"他說,"你的正則化參數(shù)設置有問題。當用戶歷史行為稀疏時,模型會過度擬合到噪聲特征上。那個殯儀館,可能是因為某個用戶同時搜索過如何挽回前任和如
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