生成候选者概述在上一节介绍了推荐系统的基本框架：可以看到，生成候选人（generate candidate）是推荐的第一阶段，也被称作retrieve。给定查询，系统生成一组相关候选者。下表显示了两种常见的候选生成方法：类型定义实例基于内容的过滤使用项目之间的相似性来推荐与用户喜欢的项目类似的项目如果用户A观看过两个可爱的猫视频，则系统可以向该用户推荐可爱的动物视频协同过滤同时使用查询和项目之间的
最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。Keras中embedding层做一下介绍。中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/参数如下：其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length.初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（w
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2024-04-19 15:27:29
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Silverlight的Windows Embedded Standard好了，完成安装之后，我们就可以来做Windows Embedded Standard的第一个操作系统镜像了。在开始菜单中找到“Microsoft Windows Embedded Studio”，启动其中的Target Designer。然后再Target Designer的File菜单中选择New，创建一个新的Config
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2024-08-03 17:23:30
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怎么拆分PDF文件？PDF拆分可能是工作中经常要做的事情吧；有些时候我们使用的PDF文件篇幅过长，页数也会很多，如果需要将文件的内容进行分类整理的话，就需要把文件进行拆分，这样整理起来会节省很多时间，同时还可以提高工作的效率；现在问题就来了：拆分PDF文件肯定要用拆分的工具呀，那PDF拆分的工具如何使用呢？看看下面的介绍说不定会帮到你哦！拆分方法一：复制粘贴将目标文档中的内容按类目进行复制，然后新
`embedding_dim`：嵌入向量的维度，即每个离散标识符将被映射到的向量空间的维度。这个维度是任意选择的，但通常取决于任务
# PyTorch 中的 Batch Size: 多少合适？
在深度学习中，Batch Size 是一个关键的超参数，它决定了在每次迭代中用于训练模型的数据样本数量。在使用 PyTorch 进行深度学习时，选择合适的 Batch Size 对模型的收敛速度、计算效率以及最终的性能都有着重要影响。本文将探讨 Batch Size 的选择，包括影响因素、代码示例以及如何可视化这种选择的影响。
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JVM是Java程序唯一认识的操作系统，可执行.class文件。WEB容器是Servlet/JSP唯一认得的HTTP服务器。 容器说白了就是一个用java写的程序，运行与JVM之上。 HTTP那些文字性的通信协议，如何变成Servlet/JSP中可用的Java对象，其实就是容器的剖析与转换。 只要写的Servlet/JSP符合WEB容器的标准规范，Servlet/JSP就可以在各种不同厂商实现的W
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2024-04-16 22:34:59
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# 如何设置PyTorch中的Batchsize
## 简介
在深度学习中，Batchsize是一个非常重要的超参数之一。合适的Batchsize可以影响模型的训练效果及训练速度。在PyTorch中，我们可以通过简单的几个步骤来设置合适的Batchsize。本文将详细介绍如何设置PyTorch中的Batchsize。
### 步骤概述
在设置PyTorch中的Batchsize之前，我们需要先
原创
2024-03-23 04:22:50
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## 删除 PyTorch 中的维度: 一个入门指导
在使用 PyTorch 进行深度学习时，数据的维度管理至关重要。通常，处理高维数据（如图像、文本等）时，可能会需要删除某些维度以简化数据结构。在本文中，我们将探讨如何在 PyTorch 中删除维度，并展示具体的代码示例。
### 什么是维度？
在机器学习中，维度指的是数据的特征空间。以 2D 图像为例，图像的维度可能是 `(宽度，高度)`
原创
2024-09-27 07:41:57
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PyTorch中对tensor的很多操作如sum,softmax等都可以设置dim参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch中的dim类似于numpy中的axis。dim与方括号的关系创建一个矩阵a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(a)输出：tensor([[1, 2],
[3, 4]])因为a是一个矩阵，所以a的左边有2个括号括号之
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2023-07-28 14:41:42
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# 实现"pytorch softmax dim"的步骤
## 1. 确定要进行softmax的维度
首先，我们需要确定在哪个维度上进行softmax操作，通常是在tensor的某一个维度上进行softmax计算。比如在一个(batch_size, num_classes)的tensor上，我们通常会在num_classes这个维度上进行softmax操作。
## 2. 使用PyTorch进行
原创
2024-07-11 06:00:02
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这个输出张量的数据类型是`float32`。具体来说，如果你有一个形状为`(N, D)`的输入张量，其中`N`是批次大小（即句
这个根据服务器的配置情况来设置。当前我们的备份数量是每天大概是 1G 左右，这个数量保留 60 到 120 是没有什么问题的。 但，实际上在服务器上保留这么多备份其实意义也不大。如果出现问题的时候，我们通常只需要最近的上一天的备份就可以了。相信很多人也不会去找回 3 个月之前的数据的，因为 3 个月对一个项目来说会有非常多的改变。所以我们把备份设置成了保留 12 个。通常这个已经足够用了
原创
2024-04-13 23:19:32
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当前我们的备份数量是每天大概是 1G 左右，这个数量保留 60 到 120 是没有什么问题的。如果出现问题的时候，我们通常只需要最近
原创
2024-04-25 10:56:19
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红色 绿色 作者：Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrdado, Jeffery Dean#译者按：2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），可以很好地度量
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2024-07-23 12:53:43
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## PyTorch索引keep dim的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在PyTorch中实现"索引keep dim"操作。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程。下面是一个简单的流程图：
```mermaid
flowchart TD
Start(开始)
Step1(Step 1: 创建一个张量)
Step2(Step 2: 使用索引keep
原创
2024-01-19 09:28:21
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Module 是 pytorch 提供的一个基类，每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类，继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的。初始化方法中做了什么def __init__(self):
self._backend = thnn_backend
self._parameters = OrderedDict()
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2024-01-05 22:05:17
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了解不同优化器SGD随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形，就是每次使用一批(batch) 数掘进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度.因为现在深度学习的数据量都特别大， 所以每次都计算所有数据的梯度是不现实的，这样会导致运算时间特别长，同时每次都计 算全部的梯度还失去了一些随机性， 容易陷入局部误差，所以使用随机梯度下降法可能每次都不是朝着真正最小的方向.但是这样反而容易跳出局部极小点。Mom
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，选择合适的优化器参数至关重要。在这篇文章中，我们将探讨如何确定 PyTorch 中 Adagrad 优化器的参数设置，尤其是学习率的选取，以更好地使用这个优化器。
在深度学习中，优化器用于更新模型的权重以最小化损失函数。Adagrad 优化器是一种自适应学习率方法，它对每个参数分配一个学习率，随着训练的进行，学习率会逐渐减少。对于深度学习模型的成长
# PyTorch 中 num_workers 设置的最佳实践
在深度学习中，数据加载是一个重要的步骤，尤其是在处理大规模数据集时。PyTorch 提供了 `DataLoader` 类用于简化和加速数据的加载。`num_workers` 参数是 `DataLoader` 中的一个重要配置项，它决定了在加载数据时使用多少子进程。本文将为您介绍如何合理地设置 `num_workers`，通过表格、代
原创
2024-10-19 07:28:24
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