09 2023 档案
摘要:概述 Alink提供了一系列与推荐相关的组件,从组件使用得角度来看,需要重点关注如下三个方面: 算法选择 推荐领域有很多算法,常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景,算法也会在计算方式上有很大的变化。 推荐方式 输入信息可以有多种选择,输入结果也有多种情况。 同时输
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摘要:示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南(Java版)》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程,该过程由一系列的判断构成,后面的判断基于前面的判断结果,不断缩小范围,最终推出结果。 如下,基于决策树模型预测天气,是最常见的示例。天气的整个预测过程,就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征(F
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摘要:来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量:0阶张量;12,4,3, 向量:一阶张量;[12,4,3] 矩阵:二阶张量;[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量:多维数组;
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摘要:最近再看项目代码,发现很多的service里面,喜欢在事务内部再去调用HTTP请求,简单分析下此种方式的利弊与解决策略。 概述 在数据库内部嵌套TCP连接(一般是HTTP调用或是RPC远程调用)。 @Transactional(rollbackFor = Exception.class) publi
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摘要:翻译自:[Fine-tuning a model with the Trainer API](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter3/3?fw=pt "Fine-tuning a model with the Trainer API") `T
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摘要:翻译自: [Big data? 🤗 Datasets to the rescue!](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter5/4?fw=pt#big-data-datasets-to-the-rescue "Big data? 🤗 Dat
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摘要:最近翻译的一篇分享中,主要讲解了多任务学习的各个方面,很多的专业术语与概念都不清楚,因此简单的整理了下相关的知识,做个笔记。 ### 概述 现在大多数机器学习任务都是单任务学习。对于复杂的问题,也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决,然后再合并结果,得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理,其实
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