深度学习在推荐系统、CTR预估领域已经有了广泛应用，如wide&deep、deepFM模型等，今天介绍一下由阿里算法团队提出的深度兴趣网络DIN和DIEN两种模型 paper DIN：https://arxiv.org/abs/1706.06978 DIEN：https://arxiv.org/abs/1809.03672 code DIN：https://github.com/zhoug
3.1.1 依赖和依赖注入 传统应用程序设计中所说的依赖一般指“类之间的关系”，那先让我们复习一下类之间的关系：泛化：表示类与类之间的继承关系、接口与接口之间的继承关系； 实现：表示类对接口的实现； 依赖：当类与类之间有使用关系
Flex中提供了[Bindable]标签，可以方便的实现数据绑定。但是其背后的原理是什么呢？可以用flash.utils.describeType这个工具来分析。 假设有如下的类，对成员变量声明了数据绑定：package test
...{
import mx.collections.ArrayCollection;
参考：详解Graph Embedding经典方法：算法原理、代码实现与应用样例Graph Embedding 图表示学习的原理及应用代码参考： https://github.com/shenweichen/GraphEmbedding本篇简单测试一下该库 文章目录1 Graph Embedding 几种常见方法1.1 DeepWalk1.2 LINE1.3 nodo2vec1.4 SDNE1.5
作者：kyle预言机——智能合约与现实世界进行数据交互的唯一途径，区块链世界与现实世界进行数据交互的接口。DeFi这场热潮如今非但没有消退的迹象，反而还正不断扩大。如今，总市值达到了惊人的100亿美元，截止发稿时为106亿美元。根据Debank的数据，Chainlink（LINK）在DeFi市值方面处于领先地位，在过去几天不断刷新历史高点，目前市值为52.2亿美元，占比达到50%。位居第二的是Co
目录1. 背景简介2. 前提假设3. 多期 DID 估计量4. Stata 实操4.1 csdid 命令介绍4.2 csdid 命令实操5. R 语言实操5.1 R 包的安装和导入5.2 R 语言的实操展示6. 参考资料7. 相关推文 1. 背景简介双重倍差法 (Difference-in-Differences，DID)，是目前实证分析中用于识别因果关系的流行方法之一。标准的 DID 模型将样
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2024-09-05 16:15:53
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作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
Dynamips结合Dynagen使用手册(转)
安装手册
第一步：安装WinPcap_3_1.exe(如果安装过就不用再装，如有新版本，去这里下载
http://www.winpcap.org/install/default.htm)
第二步：安装Dynamips_win_setup_0.2.5-RC1-0.4.2-1.exe(如果有新版本，去这里下载
http://dyna-ge
理解并发并发管理解决的是允许多个实体同时更新，实际上这意味着允许多个用户同时在相同的数据上执行多个数据库操作。并发是在一个数据库上管理多个操作的一种方式，同时遵守了数据库操作的ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性）。想象一下下面几种可能发生并发的场景：1、用户甲和乙都尝试修改相同的实体。2、用户甲和乙都尝试删除相同的实体。3、用户甲正在尝试修改一个实体时，用户乙已经删除了该实体。4、用户甲
文章目录1.思维导图2.传输数据的两种链路2.什么是介质访问控制？它有几种方法？3.静态划分信道--信道划分介质访问控制（1）频分多路复用 FDM（2）时分多路复用 TDM（3）波分多路复用 WDM（4）码分多路复用 CDM4.动态分配信道（1）随机访问介质访问控制1️⃣ ALOHA协议① 纯ALOHA协议② 时隙ALOHA协议2️⃣ CSMA协议① 1-坚持 CSMA② 非坚持CSMA③ p-坚
Windows Embedded CE 6.0是微软公司目前最新的嵌入式操作系统之一，支持四种体系结构的MCU（ARM、MIPS、SH4和x86）。在众多的嵌入式操作系统中，它以自己独特的优势脱颖而出，在整个嵌入式操作系统的市场份额中占有很大比重。相比其他嵌入式操作系统，Windows Embedded CE 6.0主要有以下特点： 图形用户界面，
作者 | strongerHuang为什么说 IDE 也卷了？随后（在上周），微软也发布了基于 VS Code 的嵌入式开发插件（Embedded Tools），支持Azure RTOS、FreeRTOS操作系统。地址：https://devblogs.microsoft.com/cppblog/vscode-embedded-development/（基于 VS Code 嵌入式 ID
前言Disruptor的高性能，是多种技术结合以及本身架构的结果。本文主要讲源码，涉及到的相关知识点需要读者自行去了解，以下列出：锁和CAS伪共享和缓存行volatile和内存屏障原理此节结合demo来看更容易理解：传送门添加了中文注释的源码：Disruptor下图来自官方文档官方原图有点乱，我翻译一下在讲原理前，先了解 Disruptor 定义的术语Event存放数据的单位，对应 demo 中的
1、树模型的进化 |->bagging->RF ID3->C4.5-&
在计算机图形学中，只要是变换，无论平移，旋转，缩放，都是乘一个矩阵。在模型视图变换时，顶点乘模型视图变换矩阵，而顶点对应的顶点法线向量（或其他的法线向量）则要乘模型视图矩阵的逆转置矩阵。顶点和法线都是向量，他们的区别是什么？无非顶点是<x, y, z>表示缺省的<x, y, z, 1>，而法线向量是<x, y, z>表示缺省的<x, y, z, 0>
如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。1. **分布式并行加速：**并行训练主要分为
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2024-04-25 13:10:19
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局部敏感哈希（LSH）可以解决，在搜索推荐中的大量数据的情况下，高效相似Embedding查找
在搜索推荐中，通常使用相似Embedding进行推荐，此时就会有一个问题：如何快速找到与一个Embedding相近的其他Embedding如果两个Embedding在同一个向量空间中，我们就可以通过很多种方式（内积、余弦、欧氏距离等）计算其相似度；例如在推荐系
一、unimo1、优点：训练数据包含文本、图像、图文对数据训练，不局限于图文对2、策略和模型（1）文本改写（Text Rewriting）：为了增强图文在多个粒度上的语义对齐能力，论文将图像的文本描述从句子级、短语级和词汇级别三个粒度进行了改写。 在句子级层面，基于回译（Back Translation，即一句话机器翻译模型翻译成多种其他语言，再翻译回来，利用机器翻译模型的能力在不改变句子原始意图
C语言中未初始化的变量的值是0么全局变量 、静态变量初始值为0
局部变量，自动变量初始值随机分配C语言中，定义局部变量时如果未初始化，则值是随机的，为什么？定义局部变量，其实就是在栈中通过移动栈指针来给程序提供一个内存空间和这个局部变量名绑定。因为这段内存空间在栈上，而栈内存是反复使用的（脏的，上次用完没清零的），所以说使用栈来实现的局部变量定义时如果不显式初始化，值就是脏的。我们在刚学C编程的时
1.环境要求 这里以centos7,4c8g为例，先安装好docker和docker-compose。 2.下载安装包 GitHub地址：https://github.com/langgenify目录下并解压 unzip dify-ma
