在学习Netty之前首先要了解Java中I/O的一些基本概念。 1.同步与异步、阻塞和非阻塞Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 I/O 模型的封装。程序员在使用这些 API 的时候，不需要关心操作系统层面的知识，也不需要根据不同操作系统编写不同的代码。只需要使用Java的API就可以了。在 BIO,NIO,AIO 之前先来了解一下：同步与异步，阻塞与
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2024-10-09 09:04:18
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# PaddleNLP多路召回
在自然语言处理（NLP）中，召回是指从大规模的候选集中找出一些相关的文本片段，用于后续的处理任务，如问答系统、文本生成等。为了提高召回的效果，PaddleNLP提供了多路召回的功能，即同时使用多种召回策略来增强召回的效果。本文将介绍PaddleNLP多路召回的原理和使用方法，并通过代码示例加以说明。
## 多路召回的原理
PaddleNLP多路召回的原理是通过
原创
2024-01-29 12:29:04
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普通搜索 VS 向量搜索向量搜索已经在成长了有些年头了，但是随着近几年机器学习和深度学习的蓬勃发展，“特别是万物皆可 embedding“的观点越来越流行之后，向量搜索才逐渐从小众的技术走入人们的视野之中。相较于普通搜索（基于词元和倒排索引），向量搜索会成为一个革命者代替它（们）的位置，还是会与它互补，并有机的整合在一起呢？overview首先，我们先来了解一下这两种搜索方案的特点以及各自的优缺点
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2024-07-16 19:17:45
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推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：
1. 召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；
2. 粗排是初筛，一般不会上复杂模型；
3. 精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；
4. 重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；
1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个
一、多路召回介绍采用不同的召回策略，分别召回商品集，然后再进行排序。下图是多路召回的示意图：本次比赛采取的多路召回为5路召回，分别是：Youtube DNN 召回基于文章的召回文章的协同过滤基于文章embedding的召回基于用户的召回用户的协同过滤用户embedding二、Youtube DNN召回由两层深度网络组成，先粗排，然后再精排。基本架构如下：三、基于文章的召回 通过协同过滤，Embed
一文彻底了解基于内容的召回通路：Content Based
目录1. 前言2. 构建画像3. 内容召回的算法1. 前言在之前总结过协同过滤的召回通路后，今天我们来总结下召回策略中的重头戏：基于内容的召回通路，也即我们常说的基于标签的召回。这里就要涉及两个一直很流行的词汇：用户画像User Profile和物品画像Item Profile。说回推荐系统，它
##内容回顾#1、网络传输的两个阶段
1、wait_data 耗时最长
2、copy_data 是一个本地IO操作 速度非常快
recv 先wait 在copy
send直接copy系统缓存 就结束
#2、阻塞IO模型
当执行recv/zccept 时 程序阻塞在原地 知道数据到达为止
默认情况下就是IO模型，效率低
#2-1、解决方案：线程池/进程池
线程可以解决一定范围的并发量，但是
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2024-08-20 23:02:03
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写在前面ElasticSearch是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力，在日常工作和学习中扮演着非常重要的角色，鉴于此本篇将从ElasticSearch的安装、基础概念、基本用法、高级查询等角度来进行介绍。ElasticSearch简介ElasticSearch是一款基于Apache Lucene构建的开源搜索引擎，采用Java编写
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2024-07-19 06:42:35
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多路召回前言问题导向：为什么要做召回？为什么要做多路召回？多路召回的策略如何选定？YouTubednn怎么计算Embedding向量？每一路召回的k值怎么选定?多路召回的结果怎么融合？推荐系统流程：所谓的“多路召回策略”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。然后我们来说说为啥需要用到多路召回策略，我们在设计召回层的时候
文章目录一、什么是EGES召回二、为什么我们需要双塔召回三、EGES过程与优化点采样用户行为序列构建物料的有向图随机游走生成物料序列利用word2vec生成物料embedding(之前用序列生成正负样本）；四、其他loss设置特征改进新物料冷启动embedding五、离线评估 一、什么是EGES召回上一篇我们提到DSSM召回，是经典的U2I召回，这一篇EGES是I2I召回。 通过用户行为日志取得
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2024-08-20 22:20:59
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场景描述：车端会不断发送有告警的全量can, 通过kafka下发到下游，下游拿到数据，按照can标识分别处理每个can标识中的每个故障，多得can标识有大几十，少的也有近10个，区分1,2,3级别，普通级别，并且1,2,3告警还要下发给推送kafka，推送状态给用户。流向如下： 这里有很多，我想的是，在数据流量在大，消费能力达不到的时候就横向在扩展告警服务，但是告警服务把大量的访问都转入
在 eCommerce 里的应用中，我们可以对图像来进行搜索从而达到更好的应用体验。如果你之前阅读过我的文章 “Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 和 Python 构建面部识别系统”，可能对这个并不陌生。我们可以通过对图片的处理，把它变成向量，然后我们再进行向量搜索，从而达到搜索的目的。在今天的 demo 中，我们来展示如何使用 Elasticsearch 来搜素图
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2024-03-16 22:38:04
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分享嘉宾：潘胜一 网易严选 算法专家编辑整理：许建军出品平台：DataFunTalk导读：本文主要分享 "全能选手" 召回表征算法实践。首先简单介绍下业务背景：网易严选人工智能部，主要有三个方向：NLP、搜索推荐、供应链，我们主要负责搜索推荐。搜索推荐与营销端的业务场景密切相关，管理着严选最大的流量入口。我们团队的主要目标是优化转化率和GMV相关指标，具体业务是搜索、推荐、广告 ( 包含内部资源位
原创
2021-03-26 17:13:29
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在这篇博文中，我将深入探讨“java 召回多路并行和单路并行获取资源的方式”的相关内容，帮助大家理解这些方法的逻辑和实现。
## 协议背景
在 Java 系统中，资源的获取方式对于性能和效率至关重要。随着技术的发展，我们见证了多个协议和方法的进步，可以通过并行和单路的方式实现资源召回。以下是协议发展时间轴：
```mermaid
timeline
title 协议发展时间轴
最近大半年时间都在做RAG的工作，分享一点个人探索的方向。和提升的方案。文章中会分享是如何做的，以及对应的效果。
原创
精选
2024-07-23 12:21:14
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传统的单镜头相机在获取场景时存在的视野宽度不够的问题，在对进行面积较大场景或者体积较大物体的监控时，往往采用多个摄像机对准物体或者场景的不同部位，或者采用镜头拉远进行远距离监控，这两种传统的监控方案都存在明显的问题。 ①多个摄像机对准场景的不同部位拍摄的方案，会出现同一个场景分割到不同的画面中，导致观察者要在不同的镜头画面中对比查找，增加观察的难度；同
原创
2024-05-28 16:14:42
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传统的单镜头相机在获取场景时存在的视野宽度不够的问题，在对进行面积较大场景或者体积较大物体的监控时，往往采用多个摄像机对准物体或者场景的不同部位，或者采用镜头拉远进行远距离监控，这两种传统的监控方案都存在明显的问题。 ①多个摄像机对准场景的不同部位拍摄的方案，会出现同一个场景分割到不同的画面中，导致观察者要在不
原创
2024-07-23 10:56:02
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拓扑结构图---第一步:配置交换机SWsw#conftsw(config)#noiprouting//关闭路由功能sw(config)#intf1/0sw(config-if)#speed100//配置速率sw(config-if)#dupfull//配置全双工模式sw(config-if)#ex第二步:配置路由器R1,并设定PATR1#conftR1(config)#intf0/0R1(conf
原创
2019-10-17 12:29:10
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在Java开发中，偶尔会遇到“java召回”问题。这类问题通常涉及到内存管理、对象的生命周期以及类加载机制等。为了解决这些问题，我整理了一些最佳实践和解决方案，接下来我将分享这个过程。
### 环境配置
在进行任何调试或优化之前，确保开发环境配置正确是非常重要的。我们可以使用以下流程图概述设置过程：
```mermaid
flowchart TD
A[安装Java JDK] -->
一、线程实践步骤 建立数据表 提供两个版本Mysql和sqlserver 两种 SqlServer版本的 MySql版本 二、项目创建 我们使用FrameWork构建的控制台项目操作。 添加链接字符串 链接代码操作 下面是Mysql通过字符串链接操作 写代码 直接EF操作方式实践展示 实现基础服务
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2019-04-28 13:51:00
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