V2EX › dreampuf 的所有回复 › 第 35 页 / 共 50 页

- 尝试将策划，设计，开发混编一起，或者至少一起开会，用固定的会议，暴露问题（Scrum）
- 拆分职责，不要怕完不成，人才都是坑出来的
- 放权
- 留给自己固定的时间，告诉别人不要打断
- 周期性技术内部总结，分享，提高会议，培养技术氛围
- 培养招聘有责任感的员工，目前感觉技术能力算是其次，整个团队还没有形成

如果你顶不住了，走吧。前提是，别留遗憾。

2012-10-12 12:44:12 +08:00

回复了 ivanlw 创建的主题 › 分享发现 › 看到一段关于购书的言论，觉得有一定道理，供大家吐槽一下……

看书 != 藏书

2012-10-12 09:59:44 +08:00

回复了 hyq 创建的主题 › 服务器 › 一个月的aliyun服务器，免费送，先到先得

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8% [=======> ] 44,780 5.02K/s eta 97s

2012-10-09 01:31:54 +08:00

回复了 feiandxs 创建的主题 › 问与答 › 现在的推荐算法能不能做到这样的程度？

一般recommender system有几个评价指标。这些指标都是有user log（训练集）来验证。
召回度，RS 返回的item数/符合条件的item总数
精确度，和user log 匹配程度
覆盖率，RS给出的推荐item出现次数加权求和，一般用作为对长尾内容的挖掘
多样性，推荐的item之间差异程度
新颖性，一般而言相对热门item而言，也就是将推荐的item的热门程度计入权重
惊喜度，比较新颖度而言，惊喜item一般为反user log的推荐，或者看似没有遵照user log的推荐，前提是这个推荐是用户喜欢的（定义喜欢？发生点击，持续发生动作。。。）
信任度，推荐item和你之前行为的联系（Amazon的“由于您购买了XXX所以给您推荐YYY“，weibo中的“你们之间有XX个共同好友“），其实就是推荐系统的推荐行为自我解释。
还有实时性，健壮性。。。。建立这些标准都是为了在多个推荐系统实现中评定算法好坏。

通过上面的一些评判指标，应该可以解决你的疑问。
国内已经有很不错的推荐系统应用（淘宝，百分点。。。。），但是推荐系统只是整个系统生态的外围设施，对于传统的指标：内容，用户，产品，体验。。比较来说，推荐至多算作锦上添花。

2012-10-04 16:55:47 +08:00

回复了 foru17 创建的主题 › 分享发现 › 几个我常去的沉浸式社区

其实都是在捧杀v2ex么？

2012-09-28 13:26:30 +08:00

回复了 Livid 创建的主题 › 分享发现 › 12306 订票助手

@Livid @clowwindy 你们买火车票么？

2012-09-25 20:32:32 +08:00

回复了 xhinking 创建的主题 › 微博 › Weibo话题搜索API求助

不登录抓取

2012-09-22 22:29:03 +08:00

回复了 iloveyou 创建的主题 › 问与答 › 对生活和事业失去信心和激情怎么办？

贵在坚持！加油！

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