1、 10
2、02(关于美团的昵称大全)。
3、芋艿奈奈酱
4、活动地点：上海静安
5、问做过的项目，同时在过程中穿*用过的模型的问题，比如word2vec两个模型的损失函数是什么cbow和skipgram的比较，为什么skipgram会更好，哪个的计算复杂度高为什么使用随机森林决策树的分裂方式是什么，根据什么变量来决定分裂变量
6、倒霉的小李
7、现阶段主要应用于搜索的召回和可解释性优化。这里以医美行业为例，由于医美行业的专业性高，用户在搜索时输入的query和供给之间往往存在较多的语义隔阂。我们的图谱数据，可以为医美搜索的召回和可解释性提供大量的知识输入。例如，用户希望眼部年轻化，我们可以直接返回提供相关项目的供给，从而提升用户搜索的效率。
8、牛奶秋刀鱼
9、“知道的我投的是美团开发，
10、该小姐姐称；
11、 眼里起雾/雾里拥你
12、手撕代码一个是二分查找，很简单的一个是给定一个数组，输出所有他的全排列组合，leetcode原题permutation然后小哥让我回去安静等消息，一度以为我凉了，过来一周问了hr有二面
13、不吃香菜
14、网易的“昵称”文化与阿里的“花名”文化很相似，
15、封闭小区的时候。
16、你大部分用的神经网络都是比较浅层的，有没有试过更深的神经网络
17、场景要素层：
18、 可口可乐将在全球裁员，遣散费最高可达5亿美元(关于美团的昵称大全)。
19、让阿姨看看是哪个小宝贝回来了呀！
20、元气少女
21、白桃汽水贩卖机
22、三大运营商年内推出5G消息
23、跟接单的小哥说我是第一次，
24、甜味拾荒者
25、你拐过来我看见你了。
26、甜味拾荒者
27、美团方面只用了2小时便开除了该员工，
28、寄逍遥
29、血色的风把旗撕裂
30、创新药物研发公司“启愈生物”获得数千万元A+轮融资
31、美团负责人一直追问小姐姐“身高多高？有男朋友吗？
32、标准剧本库构建：
33、事后，李东生致歉称：
34、②节点关系构建：包括同义、上下位、属性关系等多种节点关系的构建；
35、马可菠萝包
36、今天不喝奶茶
37、具象需求层：该层包含了用户的具象需求节点，例如“户外烧烤”、“实景剧本杀”，这些节点直接反应了用户在场景化诉求下具体的服务需求。
38、@林熊阿姨
39、因为你每次都发地图啊！
40、小哥在电梯里把头盔摘了，
41、可能太热了。
42、啦啦啦啦~~
43、下班前10分钟送来了外卖，
44、成了惘然
45、每次点外卖都觉得自己会被害，
46、红灯区
47、此网名通过地名和某个明星的名字组合，虽说不上特别惊艳，但是总让人印象深刻，看到名字总能浮现明星的身影，如果游戏又玩的好的话，那必定让人记忆犹新！代表网名为：
48、说了一句：
49、在具象需求层中，除了部分需求对象可以直接成为具象需求节点外，我们还需要在对象和属性的基础上进一步挖掘具象需求。
50、 12
51、导读：美团到店综合业务涵盖了本地生活中的休闲玩乐、丽人、亲子、结婚、宠物等多个行业。为了不断提升到店综合业务场景下的供需匹配效率，美团深入挖掘用户在本地生活中的多样化需求，构建了以用户需求节点为中心并链接商户、商品和内容的到店综合知识图谱(GENE，GEneralNEedsnet)。本文将围绕美团到店综合知识图谱展开，介绍图谱构建与应用过程中的技术实践，并分享具体的落地应用和最新探索。
52、 剩蛋老人
53、美团皮卡丘
54、啵熊乳酱
55、83
56、04
57、我不是来送外卖的，
58、有一次点了外卖，
59、然后又有一次，
60、我联系骑手想要隐蔽一点。
61、小熊硬糖
62、 电竞少女郭德纲岳云鹏
63、 到店新兴行业场景下的应用探索
64、外卖小哥：当时我害怕极了
65、 和尚要爬山
66、如果真是误操作，应该立马宣布个人再增持1000万股。
67、离离圆雪梨
68、A：我们对接下游应用有两种方式。一种是通过离线数据的形式直接向下游传输；第二种是通过图数据库以服务来对接下游，满足多跳查询等复杂的应用需求。标签召回当前采用的是第一种方式，利用需求节点及其和供给的关系信息，将需求节点以离线标签的形式进行应用。在召回效果上，我们以医美这个行业为例进行了介绍，除了医美之外，我们在结婚、亲子、教育等多个行业上都有一些实践，整体上用户的CTR都有不错的提升。
69、渴望你
70、离离圆雪梨
71、不听话的笨蛋
72、江山难打
73、@Spoils-me兔
74、同时，可以看到优秀的测试和前端岗拿到的薪资也很香，真要算时薪最高的岗位说不定...
75、“你看这道菜，群英荟萃……”“我看就是萝卜开会！”
76、在商品关联中，我们首先对商品名称进行清洗再进行匹配关联。在匹配环节，我们基于商品和标准剧本的名称及图像的多模态信息，对两者进行匹配判别。而对于内容关联，则沿用前文介绍的在具象需求层中使用的内容和需求节点关联的方法，通过召回和排序两个环节，采用基于BERT句间关系分类的语义匹配模型来实现。
77、艾维·李方法要求在每天工作结束后；问问自己：
78、眉间朱砂扰红尘
79、02
80、啊~原来是你，
81、我说为啥？
82、原来是要给我下礼。
83、上世笑眸
84、你在我们这个片区的外卖团队里出名了！
85、“我真傻，真的，”祥林嫂抬起她没有神采的眼睛来，接着说。“我单知道车在城里才有，我不知道村子里也会有。我一清早起来就开了门，没想到一辆快车直接撵到我脸上。
86、酒酿梅子
87、场景要素层：在该层中，为了更好地表达场景需求，我们对其进行拆解，细化成多个不同类型的细粒度的词汇，我们将其称为场景要素。
88、姓氏壁纸生成
89、图谱的部分需求节点可以直接用于列表页的标签筛选，这些筛选项提升了用户选择供给的效率。
90、@妹妹别吃了
91、活动推荐：
92、信息智能展示：
93、你说到lasso回归有特征选择的作用，有哪些特征选择的方式
94、免费福利：
95、阿里只开了部分，相比去年提高了2k左右。很多SP+算法都还没有爆料。开发中有一个A+神仙offer，36k*慕了慕了。
96、向上滑动，查看详情
97、word2vec训练过程的最后一步有什么办法可以优化softmax的计算，我没答上来，他就告诉我说是指数函数的计算会用查表来近似代替
98、那个男生愣了一下说：
99、怎么两个人给你送。
100、简介：如果你平时经常发朋友圈，而且图片带有天空的，那么利用这款小程序就可以让你的照片的天空动起来，非常牛逼
101、拟名需谨慎。
102、农夫三拳有点疼
103、用户的决策路径可以分为五个阶段，依次是起心动念、考虑、评估选择、交易购买和履约服务。用户的需求往往集中在前两个阶段产生，首先起心动念形成场景化的诉求，例如“周末陪宝宝去哪玩”，我们称之为场景需求，继而考虑具体的方案，例如“户外烧烤”，我们称之为具象需求。
104、近日，
105、在到店综合业务场景下，我们希望能够深耕本地生活的细分行业，不断提升供需匹配效率，改善用户体验，而这其中的关键是如何理解用户需求。
106、少女和芭比相对于郭德纲和岳云鹏的冲击，让人不得不感叹取这个名字的人是真的有才！
107、 29
108、容嬷嬷、绍兴陈伟霆、广州陈冠希。
109、简介：经常逛淘宝买东西的一点要用这款小程序，能够一定程度上为你节省很多钱，领取各种商品的内部优惠券。形色
110、华为“251事件”
111、你说l1会使得特征系数稀疏化，为什么呢(岭回归和lasso回归的区别)
112、苹果iOS14开发新功能：无需下载即可体验App部分功能
113、怕保安发现，
114、下次见.错错错
115、 上海发布“4+1”海外人才新政，这些人落户将有“绿色通道”。
116、估计网易刘亦菲、网易吴彦祖正在诞生中……
117、新加坡暂停使用Zoom在线授课，直到安全问题解决
118、供给层：该层包含了内容供给和商户商品这类实物供给，这些供给将会和需求节点进行关联，从而为用户需求提供相对应的供给支撑。
119、一只大肥猪在乡间小路上散步，被砍掉了两只大猪蹄……
120、灵活用工专场
121、我不喜欢吃珍珠
122、小程序安全吗
123、大概4个小时，
124、一个劲的往家里拽。
125、有一次外卖点了份芝士排骨焗饭，
126、将全数上交公司所有。
127、莓气泄漏
128、不吃香菜
129、 到店综合知识图谱的应用
130、上述所得收益300,000元作为本次短线交易的获利金额，
131、基于剧本杀知识图谱的剧本标签筛选项和相关信息外露，为用户提供了规范的信息展示，降低了用户决策成本，更加方便了用户选店和选剧本。同时，内容和标准剧本的关联关系参与到剧本的评分计算。在此基础上，基于剧本维度，形成剧本榜单，从而为用户的剧本选择决策提供了更多的帮助。
132、隔海诉爱意.酒蚀离心人
133、电网人工智能技术公司“土星科技”获千万元Pre-A融资
134、词向量怎么用到神经网络里面手撕代码：
135、 滴滴公交查询
136、蒜薹——乱棍，猪五花——猪八戒，非常爱吃的一道菜~
137、才发现那个小哥长得还不错。
138、芋头爱吃鱼头
139、 郑州潘长江