Ethan
算法
百度 · 8年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
本人八年后端经验程序员，精通python，精通pandas，Numpy，matplotlib，Tensorflow，在神经网络和深度学习方面由一定深入理解，负责百度Feed流推荐系统核心策略的研究和开发，工作成果应用于Feed流推荐系统和业务
项目经验
百度Feed流推荐系统核心策略的研究和开发核心业务流程
发布Feed流程：
消息进入队列
读取Feed流流程：
判断自己是否为活跃用户，不是的话才去读扩散，读取自己关注的大v列表
读取收件箱（起始位置为上次最新Feed ID）并反查剔除软删除数据，
非活跃用户，并发读取关注的大V列表的发件箱
合并结果排序后返回给用户。
发布Feed流程：
消息进入队列
读取Feed流流程：
判断自己是否为活跃用户，不是的话才去读扩散，读取自己关注的大v列表
读取收件箱（起始位置为上次最新Feed ID）并反查剔除软删除数据，
非活跃用户，并发读取关注的大V列表的发件箱
合并结果排序后返回给用户。
Ethan
算法 · 8年经验 · 百度
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技术能力
本人八年后端经验程序员，精通python，精通pandas，Numpy，matplotlib，Tensorflow，在神经网络和深度学习方面由一定深入理解，负责百度Feed流推荐系统核心策略的研究和开发，工作成果应用于Feed流推荐系统和业务
项目经验
百度Feed流推荐系统核心策略的研究和开发核心业务流程
发布Feed流程：
消息进入队列
读取Feed流流程：
判断自己是否为活跃用户，不是的话才去读扩散，读取自己关注的大v列表
读取收件箱（起始位置为上次最新Feed ID）并反查剔除软删除数据，
非活跃用户，并发读取关注的大V列表的发件箱
合并结果排序后返回给用户。
发布Feed流程：
消息进入队列
读取Feed流流程：
判断自己是否为活跃用户，不是的话才去读扩散，读取自己关注的大v列表
读取收件箱（起始位置为上次最新Feed ID）并反查剔除软删除数据，
非活跃用户，并发读取关注的大V列表的发件箱
合并结果排序后返回给用户。
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