EE模块是搜索系统中改善生态、探索商品的重要链路，其目标是缓解数据马太效应导致模型对商品排序丰富性、探索性不足，带来的系统非最优解问题。以下分别从模型迭代、在线实验指标、离线评估体系介绍相应模块的优化。

我们将要来学习python的重要概念迭代和迭代器，通过简单实用的例子如列表迭代器和xrange。可迭代一个对象，物理或者虚拟存储的序列。list，tuple，strins，dicttionary，set以及生成器对象都是可迭代的，整型数是不可迭代的。如果你不确定哪个可迭代哪个不可以，你需要用python内建的iter()来帮忙。

LightGBM的动机GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务而GBDT在每一次迭代的时

一、前言京东广告训练框架随着广告算法业务发展的特点也在快速迭代升级，回顾近几年大致经历了两次大版本的方案架构演变。第一阶段，随着2016年Tensorflow训练框架的开源，业界开始基于Tensorflow开源框架训练更复杂的模型。模型对特征规模和参数规模

NumPy数组迭代NumPy数组迭代是访问和处理数组元素的重要方法。它允许您逐个或成组地遍历数组元素。基本迭代我们可以使用Python的基本for循环来迭代NumPy数组。一维数组迭代：pythonimportnumpyasnparrnp.array(1

随着人工智能、大模型技术的快速迭代，尤其是DeepSeek的开源，带动了大模型向领域快速应用，同时也带动数据市场发生了趋势性的变化。数据作为新的生产要素，正引领着一场前所未有的变革。

近日，数据堂发布全新数据产品，覆盖多语种大模型预训练、多模态大模型、语音识别及计算机视觉等多个前沿方向。所有数据集经严格标注与质量控制，提供商业级使用授权且已获得科研使用许可，知识产权归属清晰可溯，可为企业及研发团队提供大规模、多样化、合规可靠的数据资源，有效助力大模型与AI技术迭代升级，赋能全球应用场景创新。

本文将从搜索EE近期的全量迭代出发，展现其链路演进的整体脉络，包含：EE自适应动态探测模型——EE场景建模方式升级——打分与穿插两阶段一致性升级——探测与自然流量全局联动优化四个阶段，梳理对搜索EE的思考与下一步迭代方向。

以大模型为驱动的AIGC应用指数级迭代在各应用领域，不同的任务需求、数据集、算法，带来了巨大的AIGC应用差异。在电商内容营销领域，最终用户关注什么？如何针对任务需求持续优化调整？如何打造高质量的数据集，为AIGC模型提供优质训练基础？12月8日（本周五）