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Ray是一个支持多语言（python，java，c++）的分布式框架。其本身是辅助python在做机器学习和深度学习工作负载能够使实质性，并具有类似消息传递接口MPI的性能...

1. 概念 数据库（database）：数据库是以某种有组织的方式储存的数据集合。 表（table）：某种特定类型数据的结构化清单。 模式（schema）：关于数据库和表的...

来自于论文：attention is all you need 1. 基本构造：encoders+decoders 其中encoders和decoders分别由很多个enc...

以下内容是在拜读远观数据大佬文章后结合自身业务感觉深有体会，对目前做时序预测的框架进行梳理，并比较了当前各种方法的利弊。...

最近有一个小伙伴，刚刚从培训机构毕业。整个技术学习的还是非常不错的。也成功的面试到了一家互联网公司里面。但是，没想到上班的第一天就来了一个小翻车。在这里有同学就会有疑问了？...

现如今机器学习的黑盒理论导致其在应用场景中难以被用户信服，则很多科学家在用各种方法来让机器学习的结果能够有一个人能理解的可解释性，本期总结基于博弈论夏普利值的可解释性机器学...

本手记整理于Git练习网站，强推一下(https://learngitbranching.js.org/?demo=&locale=zh_CN). 用过关的形式来...

在推荐系统中，CTR预估是一个非常常见的任务，他最开始用于计算广告中用于判断广告效果的优化情况。在搜索广告中，一般通过广告的点击数量进行效果的评估和结算，因此点击率预估的准...

打标签这种用户行为作为目前用户生成内容的一种表现形式，也被作为目前推荐场景下的一种特征，同时对用户打标签也是用户画像的抽象形式，是有十分广泛的用处的。而对于标签系统就会有基...

简单定义来说：推荐系统是一个信息过滤系统，根据用户的历史行为，社交关系，兴趣点，来判断用户当前感兴趣的物品和内容。 其根据不同的目标定义，也会导致不同的推荐结果，从考虑的m...

Embedding是一种将离散变量转化为连续向量表示的一种方法，其最开始应用于NLP中用于word embedding，目的在于将原本用one hot表示的word映射到一...

1. 时间序列定义及分类 定义：时间序列是指建立了观察结果与时间变化的关系，能保预测未来一段时间内的结果和变化情况。数学定义为一个随机变量序列： 其中$x_t$是一个随机变...

这个方法是作为时间序列模型建模的一个baseline方法，可以快速地给具有明显周期性的时间序列进行建模。本方法不需要像ARMA或者Prophet等需要首先判断平稳性并寻找最...

在NLP中有一类任务是根据文章内容来生成摘要。这类任务到目前为止主要分为两类： 抽取型摘要：这种方法依赖于从文本中提取几个部分，例如短语、句子，把它们堆叠起来创建摘要。因此...