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摘要: # 召回 ## 京东搜索召回 [张菡:深度学习下的京东搜索召回技术](https://www.esensoft.com/industry-news/dx-7068.html) 备注:文章写的很好,讲述了在京东零售召回的技术,包括模型、一词多义解决办法、图模型应用、同义词召回、索引联合训练模型等。 # 阅读全文
posted @ 2023-07-14 21:29 摇头晃脑学知识 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 对比学习 Contrastive Representation Learning: 讲述了对比学习常用的几种loss以及在CV和NLP中的经典方法 统计概率 Probability and Random Variables Signals and Systems 数据集 Traffic_DataSe 阅读全文
posted @ 2022-10-13 21:39 摇头晃脑学知识 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: vscode-实时同步代码到远程服务器 补充:VSCode配置多个sftp 自己的配置模板(多个sftp): { "name": "myserver", "context": "/local path/", "ignore": [ "**/.vscode/**", "**/.git/**", "** 阅读全文
posted @ 2022-07-26 16:26 摇头晃脑学知识 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 四指切屏失效 终端输入指令:`killall Dock` 阅读全文
posted @ 2023-08-11 00:42 摇头晃脑学知识 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 来自谷歌的论文《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 参考: - [会议presentation](https://www.youtube.com/watch?v=O4cqDdtf 阅读全文
posted @ 2023-07-21 11:42 摇头晃脑学知识 阅读(731) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者自己实现该文章的时候遇到的一些值得思考的地方: - [关于Deep Neural Networks for YouTube Recommendations的一些思考和实现](https://cloud.tencent.com/developer/article/1170340) - [备份网址] 阅读全文
posted @ 2023-06-30 15:10 摇头晃脑学知识 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考:[Mac中使用LaTeX的中文字体出现Package fontspec Error: The font “宋体“ cannot be found.解决方案](https://zorchp.blog.csdn.net/article/details/114054458?spm=1001.2101 阅读全文
posted @ 2023-06-14 10:51 摇头晃脑学知识 阅读(538) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 自回归、自编码器、seq2seq Autoregressive LM 特点:自回归语言模型按照特定的顺序一次生成一个token。自回归模型是单向的语言模型,适合用于文本生成。 训练方式:给定之前所有的token,预测下一个token是什么。 代表模型:GPT。 Autoencoder LM 特点:自 阅读全文
posted @ 2023-05-18 11:56 摇头晃脑学知识 阅读(934) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Anaconda虚拟环境迁移 背景知识:Linux压缩/解压文件夹 压缩 tar -czvf 压缩文件名.tar.gz 被压缩文件夹 解压 tar -zvxf 压缩文件名.tar.gz -C 目标文件夹 -c 压缩 -x 解压 -z 支持gzip解压文件 -v 显示操作过程 -f 使用档名,请留意, 阅读全文
posted @ 2023-05-10 19:57 摇头晃脑学知识 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 多进程分配数组任务,保存对应数组下标到字典中。 from multiprocessing import Pool, Manager, cpu_count import numpy as np import time def func1(i, j, segment_positions_dict): # 阅读全文
posted @ 2023-04-19 11:30 摇头晃脑学知识 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考资料 colab教程 PyTorch Geometric opts for another approach to achieve parallelization across a number of examples. Here, adjacency matrices are stacked 阅读全文
posted @ 2023-03-21 21:34 摇头晃脑学知识 阅读(88) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原链接:邻接矩阵转稀疏矩阵 邻接矩阵转稀疏矩阵 Example: import scipy.sparse as sp import numpy as np import torch adj_matrix = torch.randint(0,2,(4,4)) print(adj_matrix) # 输 阅读全文
posted @ 2023-03-21 21:24 摇头晃脑学知识 阅读(1936) 评论(0) 推荐(0) 编辑