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摘要： 1、冷启动挑战： 1️⃣我们一般对新用户知之甚少， 所以基本不知道用户的真实兴趣，从而很难为用户推荐他喜欢的标的物； 2️⃣对于新的标的物，我们也不知道什么用户会喜欢它，很多时候标的物的信息不完善、包含的信息不好处理、数据杂乱，或者是新标的物产生的速度太快(如新闻类，一般通过爬虫可以短时间爬取大量的 阅读全文

摘要： 1.cv概念 视觉识别任务有分类、语义分割、目标检测、实例分割 语义分割是像素级的分割： 所以一个种类就一个颜色 目标检测：目标检测模型可以识别一张图片的多个物体，并可以定位出不同物体（给出边界框）。目标检测在很多场景有用，如无人驾驶和安防系统。 实例分割（ instance segmentatio 阅读全文

摘要： 1、zero-shot Learning 定义：模型通过训练集和类别描述，要能将未知的类别识别出来（网络能够推理了！） 核心思想：先得到类别（如狗）和语义向量的一一对应关系，语义向量的每个维度就是类别描述（如颜色，大小），这样就从特征x >类别y，转换成从特征x--（w）-->语义向量y，训练集训练 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/qq_39309652/article/details/121008114 Jieba分词的原理是什么 首先用正则表达式将中文段落粗略的分成一个个句子。 将每个句子构造成有向无环图，之后寻找最佳切分方案。 最后对于连续的单字，采用HMM模型将其再次划分。 阅读全文

摘要： Q5、什么是pep？ PEP代表Python Enhancement Proposal。它是一组规则，指定如何格式化Python代码以获得最大可读性。 Q6、如何在Python中管理内存？ python中的内存管理由Python私有堆空间管理。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权 阅读全文

摘要： 1、elu ELU函数是针对ReLU函数的一个改进型，相比于ReLU函数，在输入为负数的情况下，是有一定的输出的 1、bert NLP中有各种各样的任务，比如分类（Classification），问答（QA），实体命名识别（NER）等。对于这些不同的任务，最早的做法是根据每类任务定制不同的模型，输入 阅读全文

摘要： 1、三个单引号能实现换行定义字符串： 1、__call__：类中定义该函数，对象()就会调用它 2、 冒号后面是建议传入的参数类型 箭头后面是建议函数返回的类型 如： def greeting(name: str) -> str: return 'Hello ' + name 输入参数 name 为 阅读全文

摘要： RNN可以用来处理序列问题，分为三类 1 VS N：输入不是序列而输出为序列 还有一种结构是把输入信息X作为每个阶段的输入： 等价： 这种1 VS N的结构可以处理的问题有： 从图像生成文字（image caption），此时输入的X就是图像的特征，而输出的y序列就是一段句子 从类别生成语音或音乐等 阅读全文

摘要： 0、知识点 监督分为分类和回归 回归问题：预测明天多少度（输出是连续变量）：线性回归，决策树，KNN，神经网络，boosting和bagging 分类问题：预测明天是晴天还是雨天（输出是离散变量）：LR，svm，因子分解机，朴素贝叶斯，决策树，KNN，神经网络，boosting和bagging 无监 阅读全文

摘要： 数据透视表能够单独选出几列出来 vlookup：能根据某个值（如学号）直接自动去表里查相关属性（如姓名，性别，成绩） 阅读全文