何不也给商品设置一些门槛,然后符合条件的再排序呢?这便有了最初的召回思路:**属性倒排**。离线的过程中,根据**商品属性,比如销量、新鲜度、点击率、收藏率等一系列指标** ,每一路指标总能排出个先后高低来,然后... 为了解决这些问题,我们需要对召回方案进行第一次革命。# 三、矩阵革命**寻找合适的数学模型是解决问题的第二步。** 一个领域的革命,通常和引入数学模型来描述问题是分不开的,这次我们把目光投向了一个熟悉的概...
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... **【注:或许你还不明白$a_1$、$a_2$、$a_3$ 怎么通过乘一个矩阵变成$q$、$k$、$v$ 的,不用担心,在执行步骤介绍完后,我会举一些特例结合代码帮大家理解这些过程,所以还是像我先前说到那样对不理解的点先不用着急,耐...
使用此方法来执行只需要发生一次的操作,比如设置OpenGL的环境参数或初始化的OpenGL图形对象。- onDrawFrame():系统调用上的每个重绘此方法GLSurfaceView。使用此方法作为主要执行点用于绘制(和重新绘制)的图形对象。- 系统调用此方法时的GLSurfaceView几何形状的变化,包括尺寸变化GLSurfaceView或设备屏幕的取向。例如,当设备从纵向变为横向的系统调用这个方法。使用此方法可以在变化做出反应GLSurfaceView容器。介绍完了Gl...
接着会介绍RNN的改进LSTM及ELMO模型;最后会详细介绍GPT和BERT,以及它们的相同点和不同点。🍬🍬🍬让我们一起加油,走进NLP的世界叭。🚖🚖🚖## 词向量我们知道,NLP任务中我们处理的对象是一个个的词,但是计算... 最后根据损失不断的调整两个表。当训练完成后,我们就得到了我们的Embedding表,也就是Q矩阵。🍗🍗🍗## RNN模型> 上一小节我们介绍了词向量,它解决的是我们NLP任务中输入问题。下面我们将一起来唠唠NLP任...
如果Part不能及时Merge会造成严重的性能问题,更有甚者还会造成Inodes耗尽。当统一把事件属性列(Map列)改为LowCardinality列时,发现Part Merge耗时严重,Part数会不断增长,最终会导致集群不可用。通过Profile发现,... 首先进行字典的Merge,在Merge的过程中,先将待Merge的几个Part中的字典部分做Merge,生成一个字典,同时记录下每个Part这个列中Index的变化,这个变化类似一个转换矩阵;Index Merge过程中将这个转换矩阵逐个Apply到P...
希望可以给隐私计算行业提供实践参考。近年来,各国政府越来越重视用户隐私的问题,相继制定了以隐私为重点的数据保护法规。与此同时,企业对于数据的流通交易和共享也存在切实需求,如何打破“数据孤岛”,保障数据安... 之后安全传输至沙箱进行数据融合。在数据沙箱中,其他实体无法修改运行的服务逻辑,也无法窥探在沙箱中的数据。计算任务完成后,平台侧仅可获取到预期的结果,规避了数据直接提供给数据治理部门的合规风险。![image...
如果以上两个问题得不到解决,那么字典编码功能就无法上线使用。需要一种解决方案,能够做到支持大量的列做字典编码的同时需要保证内部Part的Merge速度,另外就是面对高基数列时需要一个Fall back方案,让高基数列时不再做字典编码,改用原始列存储。原作者在做字典编码技术分享时也提到了针对高基数列时Fall back到原始列的构想,但社区版本中目前没有付诸实现。DataFinder 解决方案首先来看针对LowCardinalit...
这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内存可能放不下,需要对模型进行切分。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/47ed1299987a416085470abe5e0c7cf2~tplv-... 通过矩阵运算得到最终的结果。除了这两种方式以外,也有一些更复杂的切分方式,如将这两种方式进行结合的混合方式,或 Zero 的切分方式。进行模型切分具有以下几点优势:1. 支持更大模型:可以在现有的硬件基础上,...
找到较为适合当前问题场景的数据结构,将数据之间的关系表现在存储上,计算的时候可以较为高效的利用适配的算法,那么程序的运行效率肯定也会有所提高。常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于一个集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpicture.oss-cn-qi...
翻转之后在特征图上滑动并进行加乘计算,因此具有局部感知机特征提取功能。在滑动的过程中卷积核的值不会发生改变,因此具有权值共享的特性,这种特性可以减少神经网络中的参数的数量,提升运行效率,降低计算复杂程度。在实际图像特征提取应用中,卷积核是否翻转对局部感知及特征提取不会产生不同结果,因此为了简化运算,通常不翻转卷积核,这样的运算称为互相关运算,在卷积层中特征矩阵和卷积核通过互相关运算得到输出特征矩阵。![pi...
以每点灰度值结合该点所在位置及周边关联分块进行灰度插值处理得到每点对应输出图像的灰度值。看起来并不难,但在学习时查阅了各种公开资料,发现并不能解答学习时思考的一些问题,如:1. 图像横向和纵向分块大小... src 是输入图像矩阵,tilesX_是横向分块数,tilesY_是纵向分块数,因此图像被分成了 tilesX_*tilesY_个分块。### 三、CLIP 的赋值和裁剪过程#### 3.1、CLIP 的赋值过程CLAHE 涉及 clipLimit 的关键源代码摘要如...
但需要侵入式改造应用,并常常遇到版本冲突问题。如今, **Service Mesh 服务网格** 架构受到了广泛的关注和应用,逐渐成为云原生微服务的社区标准。它通过在微服务旁边部署独立的 Sidecar 进程,来接管各项服务治理功能,极大提高了研发和迭代效率。而在技术选型方面,Istio 成为了当前最流行的开源服务网格,虽然该架构对应用的改造成本较低,能够有效解决微服务的侵入改造问题,但它的资源消耗量较大,而且增加的网络代理开销和...
并运用所学在相关算法大赛中进行了实践,取得了第四名的成绩。# 问题研究## 问题定义从结构化(如表格)、半结构化(如JSON)和非结构化(如纯文本)数据中获取形式为(事物1,关系,事物2)的三元组的过程称为关系抽取... 做如下改动:a. 将一个句子中所有实体span的text marker都加到句子末尾,直到text marker的数量超过250,如上图(c)所示。b. 修改attention mask:文本token只能看到文本token,text marker可以同时看到文本token和text ...