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designapp

图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:gpu),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。

用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。

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wjlkoorey

本来想写个文件系统的专题,结果发现对硬盘的内部架构和存储原理还是比较模糊,因为不了解“一点”硬盘的存储原理对文件系统的认识老是感觉镜花水月,不踏实。经过搜集整理资料就由了本文的问世。借用Bean_lee兄一句话:成果和荣耀归于前辈。

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wjlkoorey

更多参考
处理器体系结构(了解CPU的基本运行原理)——《深入理解计算机系统》
CPU的实模式与保护模式(简介)

一直以来,总以为CPU内部真是如当年学习《计算机组成原理》时书上所介绍的那样,是各种逻辑门器件的组合。当看到纳米技术时就想,真的可以把那些器件做的那么小么?直到看了Intel CPU制作流程AMD芯片的制作流程的介绍不禁感慨,原来科技是如此的发达。

本文我们以Intel为例对CPU的工作原理做简单介绍,仅仅是简单介绍,那么AMD,ARM,MIPS甚至PowerPC你应该会触类旁通才对。

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子健

在手机客户端尤其是Android应用的开发过程中,我们经常会接触到“硬件加速”这个词。由于操作系统对底层软硬件封装非常完善,上层软件开发者往往对硬件加速的底层原理了解很少,也不清楚了解底层原理的意义,因此常会有一些误解,如硬件加速是不是通过特殊算法实现页面渲染加速,或是通过硬件提高CPU/GPU运算速率实现渲染加速。

本文尝试从底层硬件原理,一直到上层代码实现,对硬件加速技术进行简单介绍,其中上层实现基于Android 6.0。

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王烨

clean code,顾名思义就是整洁的代码,或者说清晰、漂亮的代码,相信大多数工程师都希望自己能写出这样的代码。

也许这是个千人千面的话题,每个工程师都有自己的理解。比如我,从一个天天被骂代码写得烂的人,逐渐学习成长,到现在也能写的出“人模人样”的代码来了。这期间算是积累了一点经验心得,想和大家分享,抛砖引玉。

本文主要针对面向对象编程的clean code来阐述,面向过程代码的思路会比较不同,不在本文的讨论范畴。

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实例详解机器学习如何解决问题

huawolf

前言

随着大数据时代的到来,机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界,机器学习都是一个炙手可热的方向,但是学术界和工业界对机器学习的研究各有侧重,学术界侧重于对机器学习理论的研究,工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。我们结合美团在机器学习上的实践,进行一个实战(InAction)系列的介绍(带“机器学习InAction系列”标签的文章),介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和技巧。本文主要结合实际问题,概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程,包括对问题建模、准备训练数据、抽取特征、训练模型和优化模型等关键环节;另外几篇则会对这些关键环节进行更深入地介绍。

下文分为1)机器学习的概述,2)对问题建模,3)准备训练数据,4)抽取特征,5)训练模型,6)优化模型,7)总结 共7个章节进行介绍。

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机器学习中的数据清洗与特征处理综述

caohao

背景

随着美团交易规模的逐步增大,积累下来的业务数据和交易数据越来越多,这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘,不仅能给美团业务发展方向提供决策支持,也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术,例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等,为公司创造了巨大的价值。

本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课”机器学习InAction系列”讲过,本博客的内容主要是讲座内容的提炼和总结。

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深入FFM原理与实践

del2z, 大龙

前言

FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团点评技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估,并且取得了不错的效果。本文旨在把我们对FM和FFM原理的探索和应用的经验介绍给有兴趣的读者。

在计算广告领域,点击率CTR(click-through rate)和转化率CVR(conversion rate)是衡量广告流量的两个关键指标。准确的估计CTR、CVR对于提高流量的价值,增加广告收入有重要的指导作用。预估CTR/CVR,业界常用的方法有人工特征工程 + LR(Logistic Regression)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) + LR[1][2][3]、FM(Factorization Machine)[2][7]和FFM(Field-aware Factorization Machine)[9]模型。在这些模型中,FM和FFM近年来表现突出,分别在由Criteo和Avazu举办的CTR预测竞赛中夺得冠军[4][5]。

考虑到FFM模型在CTR预估比赛中的不俗战绩,美团点评技术团队在搭建DSP(Demand Side Platform)[6]平台时,在站内CTR/CVR的预估上使用了该模型,取得了不错的效果。本文是基于对FFM模型的深度调研和使用经验,从原理、实现和应用几个方面对FFM进行探讨,希望能够从原理上解释FFM模型在点击率预估上取得优秀效果的原因。因为FFM是在FM的基础上改进得来的,所以我们首先引入FM模型,本文章节组织方式如下:

首先介绍FM的原理。
其次介绍FFM对FM的改进。
然后介绍FFM的实现细节。
最后介绍模型在DSP场景的应用。

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孔东营

背景


Online Learning是工业界比较常用的机器学习算法,在很多场景下都能有很好的效果。本文主要介绍Online Learning的基本原理和两种常用的Online Learning算法:FTRL(Follow The Regularized Leader)[1]和BPR(Bayesian Probit Regression)[2],以及Online Learning在美团移动端推荐重排序的应用。

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外卖排序系统特征生产框架

海文

背景


外卖的排序策略是由机器学习模型驱动的,模型迭代效率制约着策略优化效果。如上图所示,在排序系统里,特征是最为基础的部分:有了特征之后,我们离线训练出模型,然后将特征和模型一起推送给线上排序服务使用。特征生产Pipeline对于策略迭代的效率起着至关重要的作用。经过实践中的积累和提炼,我们整理出一套通用的特征生产框架,大大节省开发量,提高策略迭代效率。

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