推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。
基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特I，基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI，与你以前观看的在内容上面（共有很多关键词）有很大关联性，就把后者推荐给你，这种方法可以避免Item的冷启动问题（冷启动：如果一个
我们在营销推广其实并不是只做自己的网站，也不是把自己的企业网站建设做好就完事了。网站建设是营销推广的其中一个环节，但不是全部，而营销推广除了网站建设还有其它的很多平台和渠道。下面悦然企业网站建设就给大家分享一些百度收录又快又好的平台，以便大家更好的进行营销推广1.百家号。百家号是百度自家的媒体平台，排名、收录非常好，在百度上的天然权重几乎是NO.1。2.百度小程序。如果你在手机百度上搜索你的公司名
# 搜推架构及其应用
在当今的互联网时代，搜索引擎和推送系统已经成为了信息传递的重要工具。本文将对“搜推架构”进行详尽的探讨，并通过代码示例帮助你更好地理解其实现方式。同时，我们还会展示实现流程图和甘特图，以便于读者快速抓住要点。
## 什么是搜推架构？
搜推架构是指结合搜索引擎和推送技术，利用用户的搜索行为，进行个性化信息推荐的一种系统架构。搜推架构主要包括以下几个核心模块：
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原创
2024-09-11 05:08:18
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搜索引擎推广是指在搜索引擎上帮助企业、品牌、服务或产品提高访问率，获得更多的流量和客户的行为，从而提升收益的一种市场营销手段。搜索引擎推广通常包括内容优化、网站优化、社交媒体优化、广告投放等，可以通过合理的方式来改善企业在搜索引擎上的排名和曝光度。鲨鱼网媒小编接下来为你分享。 一、记者邀约报道适合做搜索引擎推广吗？答案是肯定的。记者邀约报道可以为搜索引擎推广提供有效的支持。记者报道可以将
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2024-01-01 13:13:09
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目录1、常用设定2、模型训练2.1、单GPU训练2.2、使用多个GPU进行训练3、模型推理1、常用设定1）默认使用4个GPU的分布式训练。2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。其中ResNet样式主干基于ResNetV1c变体，其中输入主干中的7x7转换被三个3
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2024-08-23 07:56:00
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项目简介Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。它直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras）转换成 TensorRT 推理加速引擎，帮助用户节省中间繁杂的模型转换或网络构建步骤。相对于直接使用 TensorRT，Forward 更易用以及更容易扩展支持更多模型和算子。目前，Forward 除了覆盖支持主流的 CV
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2024-03-08 09:33:50
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再看看纯集成显卡GPU的mobilenet-ssd 的推理性能, 测试平台是i5 7440HQ, 4核4线程, GPU是Gen9 的GT2, 24EU, 属于纯大白菜集成显卡 首先是FP32模型当Batch size =1时inference request(nireq) = 1时，即同时只有一个推理请求Latency = 13.6ms, Throughtput = 73FP
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2024-03-17 14:51:24
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如何确定ollama用gpu推理还是cpu推理
在深度学习的推理环节，了解模型是使用GPU还是CPU进行推理，对于优化模型性能和资源利用是至关重要的。特别是，对于使用ollama的开发者，确认推理的执行环境可以显著影响计算效率和响应时间。以下内容将详细梳理出如何确认ollama在使用 GPU 进行推理还是 CPU 推理的过程。
背景描述
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在使用ollama进行推理时，有时我
1.RTMP(实时消息传输协议)是Adobe 公司开发的一个基于TCP的应用层协议。 2.RTMP协议中基本的数据单元称为消息（Message）。 3.当RTMP协议在互联网中传输数据的时候，消息会被拆分成更小的单元，称为消息块（Chunk）。 （1）. linux 环境准备 安装nginx 和 rtmp模块 下载nginx安装包 下载地址：http://nginx.org/download 下载
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2024-10-15 07:04:57
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?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录问题陈述和约束计划项目设计解决方案实施解决方案测试和测量解决方案业务指标以模型为中心的指标审查结论在第 13 章中，我们讨论了如何组织从文本中提取的知识，以便人类和专家系统可以利用它。然而，大多数人并不通过图表与数据交互——尤其是文本数据。人们通常希望搜索和
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2024-10-17 07:17:04
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在当前数字化时代，许多企业已经意识到产品推荐系统的重要性，尤其是在电商、内容平台等领域。这些系统通过分析用户行为、兴趣和偏好，能够为用户提供个性化的产品推荐，从而提升用户满意度和购买率。然而，开发一个高效的“搜推产品架构”却并不是一项简单的任务，需要系统化的思考和严谨的技术支持。
创建一个理想的搜推产品架构，首先需要了解整个系统的工作流程。以下是产品推荐系统的一般流程图：
```mermaid
一、摘要及主要贡献1.1 摘要搜索空间设计对神经结构搜索算法至关重要。论文提出了一个由原子块组成的细粒度的搜索空间，这个搜索空间允许通过组合不同类型的原子块来混合操作，而以前的方法中的搜索空间只允许齐次操作。基于此搜索空间，论文提出了一个资源感知的架构搜索框架，该框架通过共同考虑性能和计算成本，自动为每个操作分配计算资源（例如，输出通道数）。此外，为了加速搜索过程，论文提出了一种动态网
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2024-08-07 02:24:13
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近来做模型移植，接触到移动端推理框架，做一个总结：1. Android NNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（Tensorflow Lite，Caffe2等等）提供底层支持。这些API将会集成到所有的Android 8.1（以及更高版本）设备上。NNAPI高几层的系统架构如下图所示：2
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2024-03-21 22:05:54
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服务器处理性能估算系统的建设，必须满足未来5年业务发展和管理的需求，所以下面对服务器性能指标的估算，将以满足未来5年的需要为基准。1. 数据库服务器1.1. TPCC值估算约定： 系统同时在线用户数为100人（U1）； 平均每个用户每分钟发出2次业务请求（N1）； 系统发出的业务请求中，更新、查询、统
Window10+YOLOX推理训练（保姆级教程）前言：旷视科技推出了YOLOX，速度可以说是有很大的提升。 看图0.需要的配置本人显卡：GTX1660(6G)IDE：PycharmCuda11.2+cudnn8.2 （注意必须配套）Cuda下载链接CUDNN下载链接（需要登陆，邮箱登录就行）pip list安装Pytorch+ torchvision+torchaudio GPU版pip ins
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2024-08-15 16:24:51
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随着人工智能的技术不断成熟，AI逐渐在各行业内落地，比如：在常见的安防监控领域，我们可以通过人脸识别去抓捕逃犯；在教育领域，我们可以使用OCR识别做拍题识别；在新零售领域，我们通过物体识别判断货品位置和数量；甚至在养猪场，我们都能用AI技术检测养猪的位置及数量。在不知不觉中，AI越来越融入到工作生活方方面面。然而说到其背后运用的AI模型，除了一些非常成熟的基础感知层AI能力如人脸识别、OCR等可以
预测更准确（Better）1） Batch Normalization CNN在训练过程中网络每层输入的分布一直在改变, 会使训练过程难度加大，但可以通过normalize每层的输入解决这个问题。YOLO v2在每一个卷积层后添加batch normalization，通过这一方法，mAP获得了2%的提升。batch normalization
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，尽量详尽清楚明白，避免后来小白重蹈覆辙。安装硬件： intel i5 + NVIDIA 740 M安装流程细分为如下10个步骤，细
YOLOv5算法的部分笔记1. mosaic增强方法2.损失函数2.1正负样本匹配策略2.2 正样本个数的增加策略2.3 损失函数 yolov5还在快速度更新中，本文是以第三版为例所写，可能和最新的第四版有所出入，但变化应该不会很大。写此文主要是为了本人梳理yolov5知识点所用，若能帮助到他人，深感荣幸。本文内容主要来自笔者看yolov5代码、以下的知乎帖子，很多图、代码解析的内容都是从以下帖
9 月 26 日，NVIDIA英伟达在北京举行GTC大会，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在演讲中展示了能够加快人工智能大规模采用速度的全新技术，并介绍了为云服务商、电商和智慧城市提供的各项计算平台服务。 发布AI 推理软件TensorRT 3：可每秒识别 5,200 张图片为满足市场需求，NVIDIA发布了 TensorRT 3 AI 推理软件，该软件能够在生
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2024-06-16 09:30:45
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