文章目录资源链接复现开始环境安装创建 conda 虚拟环境，python 3.6 版本安装程序运行环境1. mkdoc 相关的环境2. 程序运行需要的环境流程参考数据集创建分类任务1. 加载原数据集 VOC20072. 将所有类数据单独提取3. 对于每个 class 的数据，构造正负例样本（为 finetune 准备）4. 进行 Finetune （利用第 3 步生成的数据）构造 Finetun
一 需求：多个请求者可向系统发送指令，但系统只有一个任务执行执行指令。当任务执行、
原创
2022-12-01 16:51:40
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# 教你如何实现“Spark 任务模型”
## 一、整体流程
下面我将向你介绍如何实现“Spark 任务模型”，首先我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据集 |
| 3 | 对数据进行处理转换 |
| 4 | 执行Spark任务 |
| 5 | 存储处理结果 |
## 二、详
MMOE多任务模型18年KDD google 原文链接：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts 论文中提出了一个Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)的多任务学习结构，学习任务之间的关系与特定任务功能，自动分配参数捕获共享任务信息或特定
# Spark的任务模型入门指南
Apache Spark 是一个强大而灵活的分布式计算框架，能够快速处理大规模数据集。在 Spark 中，任务模型是其操作和运行过程的核心部分，理解它能够帮助你更好地利用 Spark 进行数据处理。本文将深入介绍 Spark 的任务模型，包括任务的流程和相应的代码示例。
## Spark任务模型的流程
首先，让我们简单概述 Spark 任务模型的流程。以下是
## hanlp单任务模型简介及代码示例
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，它涉及到对人类语言进行分析和理解。而hanlp（Han Language Processing）作为一个中文自然语言处理工具包，提供了多项功能，其中包括了单任务模型（Single-Task Model）。
### hanlp单任务模型概述
在执行Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个 Executor 进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给 Driver，同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能。由于 Dri
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2023-08-26 09:50:36
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以往多任务学习(MTL)的研究都是针对小数量级任务做的,但是在推荐系统里需要对大数量的任务做multi-task的学习.举例来说,在推荐系统中会用MTL对用户多种行为进行建模,不同任务之间有着各种维度的相关性.所以这篇论文<Multi-Faceted Hierarchical Multi-Task Learning for a Large Number of Tasks with Multi...
原创
2022-04-27 17:50:13
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2017年已到最后一个月的尾巴，那圣诞节还会远吗？不知道各位对于圣诞节有什么安排或一些美好的回忆，我记得最清楚的还是每年圣诞节前一晚那些包装好的苹果，寓意平平安安。那谈到圣诞节，不可或缺的主角——“圣诞老人”会出现在各地的大街小巷、各种画册上，本文将带领读者使用Keras完成“圣诞老人”图像的分类，算是圣诞节前的预热活动吧。 在本教程的第一部分，将介绍本文使用的数据集；其次使用Pytho
文章目录多任务多任务建模中需要注意的问题shared-bottom其他结构样本Loss加权ESMMAITMMMOE(MOE)十字绣网络闸式网络ple（cgc）star任务之间做隔离信息选择cea多任务的使用 多任务多任务建模中需要注意的问题1、如果子任务差异很大，往往导致多任务模型效果不佳。 2、不同任务的loss大小不一样，需要调整loss的权重。shared-bottom优点：这种结构本质上
概述 一个Spark的Job分为多个stage，最后一个stage会包括一个或多个ResultTask，前面的stages会包
原创
2023-05-14 22:43:03
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目录1 Uncertainty Weighting1.1 基础概念1.2 方法2 GradNorm2.1 原理2.2 方法3 Multi-Objective Optimisation3.1 原理3.2 方法4 Geometric Loss4.1 原理4.2 方法5 HydaLearn5.1 原理5.2 方法6 Coefficient of variations Weighting (CoV-We
本文主要回顾了集合、集合系等集合论基础内容，重点介绍了由简单的集合系生成复杂的集合系的问题。
目录第一讲 可测空间和可测映射(1)1.1 集合及其运算1.1.1 集合及其运算1.1.2 集合族和集合序列1.2 集合系1.2.1 关于有限运算的集合系1.2.2 关于可列运算的集合系1.2.3 可测空间1.3 \(\sigma\)第一讲 可测空间和可测映射(
场景：精排（多任务学习）模型：ESMM、MMOE数据：Ali-CCP数据集什么是精排？精排的目标是粗排中输出的TopK数据，因此可以使用比粗排更多的特征，更复杂的模型和更精细的策略（用户的特征和行为在该层的大量使用和参与也是基于这个原因）。什么是多任务学习？多任务学习（multi-task learning），本质上是希望使用一个模型完成多个任务的建模。在推荐系统中，多任务学习一般即指多目标学习（
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2023-09-17 16:58:43
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《Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics》要解决的问题： 多任务的损失函数（2017）创新点： 之前的损失函数是根据不同任务的权重参数计算得来，这些权重的设置是困难的，而且需要花费大量时间和精力去进行验证，在实践中多任务学习望而却步。作者提出了一种考虑homosce
常见的8种图像增强算法及其opencv实现1.直方图均衡化 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度。这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要
Windows Phone7中的任何应用程序都只能运行在各自的独立沙箱中，也只能直接访问各自对应的独立存储空间。
=》应用程序无法直接访问自己沙箱之外的常规文件数据（eg：联系人、照片等）。
=》然而此类任务是移动应用程序所必需的。
=》so，Windows Phone7提供了一套以Choosers/Launchers框架为基础的任务模型。
=》so，通过该框架，应用程序可以间
原创
2013-03-12 20:53:32
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一、 Netty 模型 、 二、 异步模型 、 三、 Future-Listener 机制 、 四、 Future-Listener 机制代码示例 、
原创
2022-03-09 09:55:29
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摘要：以最大化GMV为目标的场景，主要排序分是ctr * cvr * price。 在电商平台的推荐系统中，最大化场景商品交易总额（GMV）是平台的重要目标之一，而GMV可以拆解为流量×点击率×转化率×客单价，可见转化率是优化目标的重要因子；从用户体验的角度来说准确预估的转换率被用来平衡用户的点击偏 ...
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2021-08-24 16:32:00
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摘要：以最大化GMV为目标的场景，主要排序分是ctr * cvr * price。 在电商平台的推荐系统中，最大化场景商品交易总额（GMV）是平台的重要目标之一，而GMV可以拆解为流量×点击率×转化率×客单价，可见转化率是优化目标的重要因子；从用户体验的角度来说准确预估的转换率被用来平衡用户的点击偏 ...
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2021-08-24 16:32:00
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