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系列文章，请多关注 推荐算法架构1：召回 推荐算法架构2：粗排 推荐算法架构3：精排 推荐算法架构4：重排 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员，毕业于中国科学院，目前在腾讯负责视频推荐算法工作，有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。 阅读全文
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from lxml.html import etree content = "***************" html = etree.HTML(str(content)) html_data = html.xpath('//span/text()|//p//text()|//section//t 阅读全文
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教你用PyTorch部署模型的方法 教你用PyTorch部署模型的方法_相关技巧_脚本之家 (jb51.net) 阅读全文
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1、(25条消息) 刀工：谈推荐系统特征工程中的几个高级技巧_kaiyuan_sjtu的博客-CSDN博客 阅读全文
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可能的负例选择方法 为了解决“Sample Selection Bias”问题，我们在召回或者粗排模型训练的时候，应该调整下负例的选择策略，使得它尽量能够和模型输入的数据分布保持一致。这里我简单归纳下可能的做法。 选择1:曝光未点击数据 这就是上面说的导致Sample Selection Bias问 阅读全文
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COUNT(DISTINCT CASE WHEN ******* THEN cid END), COUNT(DISTINCT CASE WHEN ******* THEN cid END), 参考 ： 统计符合条件的去重过的数量 - - count distinct if case - 伸展代码舒适 阅读全文
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参考文献： 1、SENet双塔模型在推荐领域召回粗排的应用及其它 (qq.com) SEnet 在推荐上，主要两个工作： （1）特征emb编码压缩，对每个emb编码取平均值，得到一个数值z，所有特征的z组成向量Z （2）对Z作用两个MLP神经网络，主要意义在特征交叉，得到每个特征emb编码的权重值a 阅读全文
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文件地址： Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu) 阅读全文
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参考学习资料： Python遗传算法工具箱Geatpy的使用（一）求解带约束的单目标优化 - 知乎 (zhihu.com) (24条消息) sklearn svm 调参_python运筹优化（七）：利用遗传算法为机器学习模型调参_三十六陂的博客-CSDN博客 (24条消息) 【机器学习项目实战】Py 阅读全文
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https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDE1NjExMQ==&mid=2247487430&idx=1&sn=abb25dfb333c53634f435c101e1fb8dd&scene=21#wechat_redirect 阅读全文