Transformer结构 Self-Attention 上图是论文中 Transformer 的内部结构图，左侧为 Encoder block，右侧为 Decoder bl...
发简信
IP属地：上海
-
Transformer-Bert模型学习笔记 -
DIN-DIEN-DSIN笔记DIN 思路从输入特征中获取用户历史行为，并筛选出对预估任务有效的特征进行权重分配，进而对当前商品广告与用户历史行为商品的局部兴趣进行打分（注意力得分）。// 方法：在emb...
-
多任务模型融合如何平衡？平衡目标 不同任务loss量级相近 不同任务相近速率学习 不同任务数据量级接近 不同任务重要性程度近似评估 不同任务不确定性估计 废话少说 上图个球的 1. 加权融合 1.1...
-
推荐系统模型1-FM模型族FM 原理与特点 适用场景 FM模型可以用于回归任务、二分类任务、排名任务，特别是在数据稀疏场景下，效果明显，广泛应用于推荐系统、广告系统等领域。 针对问题：FM（Facto...
-
-
-
-
-
搜索_学习笔记1_框架什么是用户引导?引导: 带着人们向某个目标行动，在行动上帮助人们走出困境。搜索引导: 帮助用户更快的完成搜索过程，找到目标信息。具体到电商: 帮助用户找到所需商品，并达成交易...
-
Flink 源码解析系列文章（持续更新ing）
1、Flink 源码解析 —— 源码编译运行 2、Flink 源码解析 —— 项目结构一览 3、Flink 源码解析—— local 模式启动流程 4、Flink 源码解析 ...
-
个人博客网站：<br><a href="https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Fwww.54tianzhisheng.cn%3Fjianshu" target="_blank">http://www.54tianzhisheng.cn?jianshu</a><br>Github：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fzhisheng17" target="_blank">https://github.com/zhisheng17</a><br>微信公众号：zhisheng<br>微信号：zhisheng_tian <br>
-
DeepWalk学习笔记DeepWalk的输入是一张图或者网络，输出为网络中顶点的向量表示。DeepWalk通过截断随机游走(truncated random walk)学习出一个网络的社会表示(s...
-
（一）容器化技术与Docker我们都知道Docker是一个容器化工具，那么什么是容器呢，Docker和容器有什么关系，Docker又能解决什么问题呢？ 麻烦的环境配置 软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置...
-
Go - 微服务学习笔记-注册中心官方推荐使用zookeeoer注册中心,注册中心负责服务地址的注册和查找,相当于目录服务,提供提供者和消费者只在启动时与注册中心交互,注册中心不转发请求,压力小。 Zooke...
-
go-context笔记WHY 每一个长请求都应该有个超时限制需要在调用中传递这个超时比如开始处理请求的时候我们说是 3 秒钟超时那么在函数调用中间，这个超时还剩多少时间了？需要在什么地方存储这个信...
