1 TensorFlow 计算模型一一计算图1.1 计算图的概念TensorFlow 是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统 。计算图是 TensorFlow 中最基本的一个概念， TensorFlow 中的所有计算都会被转化为计算图上的节点 ，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。TensorFlow 的基本计算模型如下图所示：图 3 -1 中的每一个节点都是一个运算，而每一条边代表了计算
JavaScript玩转机器学习：Node 中的 TensorFlow.jsTensorFlow CPUTensorFlow CPU 包，可以按如下方式导入：import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node' 当从这个包导入 TensorFlow.js 时，您导入的模块将由 TensorFlow C 二进制文件加速并在 CPU 上运行。CPU 上的 T
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2024-05-04 19:33:33
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添加链接描述https://github.com/wziji/deep_ctr/tree/master/ESMM
原创
2023-01-16 07:28:10
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背景 传统的cvr模型是在click样本上训练的，但是inference是在所有样本上做，这可能会导致样本选择偏差。（据我理解，这个样本上的偏差是不可能完全消除的，因为无论是ctr、cvr模型，都是在send之后的样本上训练的，但是inference的时候是不知道这个样本会不会被send的） 模型结 ...
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2021-07-29 11:14:00
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创建 git 仓库：# 创建文件夹gitee_test
mkdir gitee_test
# 进入到gitee_test文件夹
cd gitee_test
# 初始化一个git仓库,生成.git文件
git init
# 创建README.md文件
touch README.md
git add README.md
git commit -m "first commit"
git remote a
留学生对essay写作已有大概的了解，可是说起来美国Essay代写，那此事儿是较复杂的，除了掌握英文词汇与语法知识外，还该掌握具体写作技巧。现在我们就给您们介绍一些提高essay写作技巧，相信留学生朋友们能够记住。 正确论文结构 论文写作需要学生了解美国Essay整体结构，一篇论文标准结构包含introduction开头、main body正文、conclusion结论与reference
ElasticSearch前言:本篇博客旨在介绍ES和安装，以及基本的使用领域和API操作，后面的SpringBoot集成和实战放在下一篇博客进行学习记录，亲测。1、ElasticSearch概述ElasticSearch，简称es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据。本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别（大数据时代）的数据。es也使用Jav
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2024-07-16 07:40:11
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目录 1.交叉熵损失函数的计算过程：2.交叉熵损失函数的公式：3.NLL loss（负对数似然函数损失）4.NLL_Loss和交叉熵损失函数关系 1.交叉熵损失函数的计算过程： 交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42214716 本文是“基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列”的第五篇，旨在通过一个完整的案例巩固一下前面几篇文章中提到的各类高阶API的使用方法，同时演示一下用tensorflow高阶API构建一个比较复杂的
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2019-04-25 16:43:00
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搭建双塔Time Limit:3000MS Memory Limit:65536K
Total Submit:197 Accepted:103 Description2001年9月11日，一场突发的灾难将纽约世界贸易中心大厦夷为平地，Mr. F曾亲眼目睹了这次灾难。为了纪念“911”事件，Mr. F决定自己用水晶来搭建一座双塔。
Mr. F有N块水晶，每块水晶有一个高度，他想用这N块水
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2024-07-11 19:26:01
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ESMM模型笔记背景ESMM模型是阿里算法团队关于CVR预估提出的新模型，思路很新颖，对于CVR预估有很强的参考意义。而且里面的多个目标其实可以根据实际业务进行替换，可以快速尝试应用，想象力空间很大。CVR任务面临的典型挑战：1. 样本选择偏差（SSB） 传统的CVR训练用的是点击数据，用户点击后未转化为负样本，点击后转化为正样本。但点击事件仅仅是整个曝光空间的一个子集，数据分布是不一致的，模型的
在ESMM网络中，通过引入两个辅
原创
2023-06-14 19:22:46
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问题：说一说在某个模型训练过程中遇到的难题及其解决办法问题背景因为在实际工作中，大部分工程师都会遇到一些棘手的特殊问题，他们可能由已有数据，选择的模型，以及硬件资源等因素决定。这也是验证你是否有过实际操作的开放问题之一。解题思路第一步: 确定需要涉猎的模型微调BERT模型:
这里我们选择带有语言模型头的BERT预训练模型，在自己构建的三层MLP网络下进行微调的过程。第二步: 阐述遇到的典型问
整理SpringCloud相关组件的demo，自己重新复习一下，做个记录。首先搭建初始环境、公共模块。一、创建一个父工程 springcloud通过IDEA，使用maven方式创建一个父模块，将src文件删除，因为用不到。当然用不用的到 需要结合实际工作之中。导入pom依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns=
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2024-05-19 07:40:52
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目录6.Java api 实现es中的文档管理（增删改）6.1 java 客户端简单获取数据6.2结合spring-boot测试文档查询配置环境配置类测试代码结构 简单的查询对查询的请求设置参数异步查询6.4 结合spring-boot测试文档新增6.5结合spring-boot测试文档局部修改6.6结合spring-boot测试文档删除6.7结合spring-boot测试文档bulk（
1. 什么是Elasticsearch？Elasticsearch，分布式，高性能，高可用，可伸缩的搜索和分析系统；Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。用于快速存储，搜索和海量数据分析；2. Elasticsearch的优点1）横向可扩展性：只需要增加一台机器，添加一些配置即可；2）分片机制提供很好的分布性：同一个索引有多个分片（sh
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2024-04-03 12:26:23
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目录 ELMo简介 ELMo模型概述 ELMo模型解析 ELMo步骤 总结 一句话简介：2018年发掘的自回归模型，采用预训练和下游微调方式处理NLP任务；解决动态语义问题，word embedding 送入双向LSTM，损失函数基于两个LSTM判断的loss求和，最后通过softmax求解。 一、ELMo简介 1.1 背景 word embedding 是现在自然语言处
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2024-04-18 14:13:10
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DSSMDSSM的变种MV-DNNGoogle Two Tower Model广告场景中的DSSM双塔模型总结基于深度学习的召回近些年已经得到了长足的发展，其中双塔模型更是作为经典的深度学习召回模型被各大公司应用，回顾双塔模型的发展可以追溯到2013年微软发布的DSSM模型，本篇文章将会从DSSM开始介绍几篇论文，看一下DSSM模型是怎么发展成为双塔模型并应用在推荐系统中做召回的。DSSMDSSM
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2024-04-23 10:55:58
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1、概述换了个固态硬盘，本想装最新的系统mint 19，谁知道却是个坑，NVIDIA驱动和CUDA工具老是装不上去，各种问题，折腾了几天，还是用回了原来的系统。不过，这次软件改了一下，使用了python3.5+tensorflow1.9+CUDA9.0 。这一讲，来学学非常热门的人脸识别。首先介绍MTCNN原理，然后介绍如何利用深度卷积网络提取人脸特征，以及如何利用提取的特征进行人脸识别，最后，
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2024-05-27 14:46:19
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前言Elasticsearch的简单入门请参考之前写的一篇文章Elasticsearch简单入门篇，这篇简单介绍啦Elasticsearch的基本安装、Docker安装方法、基本的概念，以及如何使用Java代码实现对Elasticsearch的CRUD操作等入门知识。内容摘要
Elastic Search分享
1.1.Elastic Stack应用场景
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2024-05-21 17:16:50
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