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摘要: lines = open('useless.txt',encoding='UTF-8-sig').read().splitlines() 阅读全文
posted @ 2022-08-22 13:45 cup_leo 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
摘要: import json data = { "rmK12Uau.ntP510KeImX506H6Mr6jTu": { "title": "Slow Cooker Chicken and Dumplings", "ingredients": [ "4 skinless, boneless chicken 阅读全文
posted @ 2022-08-10 09:59 cup_leo 阅读(334) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 系列文章,请多关注 推荐算法架构1:召回 推荐算法架构2:粗排 推荐算法架构3:精排 推荐算法架构4:重排 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员,毕业于中国科学院,目前在腾讯负责视频推荐算法工作,有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。 阅读全文
posted @ 2022-08-08 09:18 cup_leo 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: from lxml.html import etree content = "***************" html = etree.HTML(str(content)) html_data = html.xpath('//span/text()|//p//text()|//section//t 阅读全文
posted @ 2022-08-05 15:23 cup_leo 阅读(661) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 教你用PyTorch部署模型的方法 教你用PyTorch部署模型的方法_相关技巧_脚本之家 (jb51.net) 阅读全文
posted @ 2022-08-04 16:37 cup_leo 阅读(102) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、(25条消息) 刀工:谈推荐系统特征工程中的几个高级技巧_kaiyuan_sjtu的博客-CSDN博客 阅读全文
posted @ 2022-08-01 16:26 cup_leo 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 可能的负例选择方法 为了解决“Sample Selection Bias”问题,我们在召回或者粗排模型训练的时候,应该调整下负例的选择策略,使得它尽量能够和模型输入的数据分布保持一致。这里我简单归纳下可能的做法。 选择1:曝光未点击数据 这就是上面说的导致Sample Selection Bias问 阅读全文
posted @ 2022-08-01 10:20 cup_leo 阅读(1208) 评论(0) 推荐(0)
摘要: COUNT(DISTINCT CASE WHEN ******* THEN cid END), COUNT(DISTINCT CASE WHEN ******* THEN cid END), 参考 : 统计符合条件的去重过的数量 - - count distinct if case - 伸展代码舒适 阅读全文
posted @ 2022-07-29 18:34 cup_leo 阅读(583) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考文献: 1、SENet双塔模型在推荐领域召回粗排的应用及其它 (qq.com) SEnet 在推荐上,主要两个工作: (1)特征emb编码压缩,对每个emb编码取平均值,得到一个数值z,所有特征的z组成向量Z (2)对Z作用两个MLP神经网络,主要意义在特征交叉,得到每个特征emb编码的权重值a 阅读全文
posted @ 2022-07-29 14:12 cup_leo 阅读(696) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 文件地址: Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu) 阅读全文
posted @ 2022-07-25 17:57 cup_leo 阅读(43) 评论(0) 推荐(0)
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