07 2022 档案
摘要：itemvec召回： Item2vec的思路是将用户行为序列作为语料，训练word2vec模型，是根据用户行为来计算item之间的相关关系，但是还有一类相似，则是需要通过字面上（标题，描述，一级二级品类）的语义相似来判断，类比item2vec的思路，语义上的相似性计算则需要把商品的标题，描述，一级品
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摘要：装饰器安排作业 如果你觉得设定作业这种形式太啰嗦了，也可以使用装饰器模式： from schedule import every, repeat, run_pending import time # 此装饰器效果等同于 schedule.every(10).minutes.do(job) @repe
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摘要：01 关于SUG https://zhuanlan.zhihu.com/p/72950840 在讲具体如何衡量一个SUG效果之前，大家要先了解SUG是怎么做的，然后才好去看怎么衡量它做的效果。 SUG和搜索的流程非常类似。搜索的大概流程： 用户输入关键词 关键词分析，明确搜索意图 根据意图召回满足条
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/524128889 索引 （indices ）：类似于我们的关系型数据库 类型（type ）：类似于数据库的表结构 文档（Document ）：类似于数据库表中的行，也就是具体的数据 字段（Field ）：雷雨时数据库表中的列 es5 版本：
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摘要：作者：昆特Alex 链接：https://www.zhihu.com/question/455063660/answer/2570541435 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 import torch import torch.nn as nn fr
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摘要：import torch import torch.nn as nn from transformers import AutoTokenizer, AutoModel class Config(object): def __init__(self): self.pre_bert_path="ngh
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