描述
2001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“9?11”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块水晶搭建两座有同样高度的塔
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2024-07-30 22:32:22
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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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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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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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2评论
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
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
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)
在深度学习中，文本匹配模型可以分为两种结构：双塔式和交互式。双塔式模型也称孪生网络、Representation-based，就是用一个编码器分别给两个文本编码出句向量，然后把两个向量融合过一个浅层的分类器；交互是也称Interaction-based，就是把两个文本一起输入进编码器，在编码的过程中让它们相互交换信息，再得到最终结果。如下图：双塔式模型中有监督句向量比较主流的方案是Facebook
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2024-01-16 16:41:09
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正文开始之前，先声明两点：双塔是“召回”+“粗排”的绝对主力模型。但是要让双塔在召回、粗排中发挥作用，带来收益，只改进双塔结构是远远不够的。如何采样以减少“样本选择偏差”、如何保证上下游目标一致性、如何在双塔中实现多任务间的信息转移…，都是非常重要的课题。但是受篇幅限制，本文只聚集于双塔模型结构上的改进。双塔分离：成也萧何，败也萧何双塔的模型结构很简单。训练的时候将用户侧的信息喂入一个DNN（ak
双塔模型的想法非常简单，但因其在实际应用中速度快而被广泛用于推荐系统的召回or粗排环节。双塔模型的结构，并不是一个固定不变的网络，而是一种模型构造思路：即把模型分成用户侧模型和物品侧模型两部分，然后用互操作层把这两部分联合起来，产生最后的预测得分。双塔模型最大的特点就是 “User和Item是独立的两个子网络”，左侧是User塔，右侧是Item塔。这两个塔的参数不共享，他们分别输出User Emb
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2023-10-15 13:50:12
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双塔学习笔记（Deep Structured Semantic Models）总体框架一、纸上得来终觉浅1、背景2、双塔的鼻祖（最初的双塔，重点讲解）3、百家争鸣（各路英雄对双塔的改进，主要讲解改进了哪里）4、双塔在推荐系统的表演（百度、谷歌）5、双塔的优缺点二、绝知此事要躬行实战篇 ：双塔手助游戏推荐中的应用和效果。一、背景：DSSM 深度语义匹配模型最早是应用于 NLP 领域中计算语义相似度任
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2023-09-28 14:43:27
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开放域问答系统的泛化性和鲁棒性一直是一个业界难题，其中位于最顶层的稠密检索模型(Dense Retriever)常常被诟病其OOD泛化能力不如传统的BM25算法。今天分享一篇来自Google的工作，其实稠密检索模型的泛化能力并不是天生就差，它只是需要更强大的编码器和更多更好的训练数据而已。Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievershttps:/
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2023-12-29 23:40:42
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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
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
贡献本文提出了一种从流式数据中估计item频率的新算法，通过理论推导，证明了该算法可以在无需固定item词表的情况下生效，并且能够产生无偏估计，同时能够适应item分布的变化。以解决热门商品在负样本采样时，采样次数过多而被过度惩罚。业内的主流方法和问题推荐领域中emb学习的挑战通常有两个：1）对于许多工业级别的应用来说item语料规模会相当大。2）采集自用户反馈的训练数据对许多item来说非常稀疏
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2024-02-04 01:23:27
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在当代搜索引擎的召回环节，除了常见的经典倒排索引来对Query和Document进行文本字面匹配外，经常也会增加一路基于Bert模型的双塔结构，将用户查询Query和搜索文档，各自通过一个塔形结构来打Embedding，以此增加Query和Document的深层语义匹配能力。再比如，在自然语言处理的QA领域，一般也会在第一步召回环节，上一个基于Bert模型的双塔结构，分别将问题Question和可
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2023-11-11 09:44:33
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首先说一下汉诺塔游戏的规则：有三个柱子A,B,C,我们要做的是把A柱的所有圆盘，全部转移到C柱上，转移时遵循的规则如下： 1、每次只能移动一个圆盘 2、所有的大圆盘必须在小圆盘的下面 首先说明一下，假设盘子都在A上，将n个盘子分为最底层盘子，与其余盘子，最底层盘子就是最下面的那个盘子，其余盘子就是除了最下面的盘子剩余的盘子，A为起始柱，B为非目标柱，C柱为目标柱。现在说这些定义有点抽象，不要着急哦
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2023-07-13 16:32:21
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一、什么是文本蕴含识别文本间的推理关系，又称为文本蕴含关系 (TextualEntailment)，作为一种基本的文本间语义联系，广泛存在于自然语言文本中。简单的来说文本蕴含关系描述的是两个文本之间的推理关系，其中一个文本作为前提（premise），另一个文本作为假设（hypothesis），如果根据前提P能够推理得出假设H，那么就说P蕴含H，记做。这跟一阶逻辑中的蕴含关系是类似的。例子： 这个例
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2023-10-27 08:45:40
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