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Java8的CompletableFuture进阶之道
作为Java 8 Concurrency API改进而引入,本文是CompletableFuture类的功能和用例的介绍。同时在Java 9 也有对CompletableFuture有一些改进,之后再进入讲解。 Future异步计算很难操作,通常我们希望将任何计算逻辑视为一系列…
Java 8 CompletableFuture 教程
Java 8 有大量的新特性和增强如 Lambda 表达式,Streams,CompletableFuture等。在本篇文章中我将详细解释清楚CompletableFuture以及它所有方法的使用。 在Java中CompletableFuture用于异步编程,异步编程是编写非阻…
[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读
Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。 本系列文章会解读论文以及源码,顺便梳理一些…
[阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 整体代码结构
Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。 本文为系列第三篇,将分析DIN源码整体思路…
开源 | 基于会话的最优推荐模型:SR-GNN的PaddlePaddle实现
近日,百度深度学习平台PaddlePaddle开源了基于会话(session-based)的推荐系统模型(SR-GNN)。 相较于之前,通过循环神经网络(RNN)来对会话进行序列化建模导致的“不能够得到用户的精确表征”以及“忽略了items中复杂的转换特性”,SR-GNN模型(…
推荐系统--完整的架构设计和算法(协同过滤、隐语义)
1. 什么是推荐系统 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花…