输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下4 X 4矩阵：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80119245
本文是 Golang 内部机制探索系列博客的后续。这个系列博客的目的是探索 Go 启动过程，这个过程也是理解 Go 运行时（runtime）的关键之处。本文中我们将一起去看看启动过程的第二个部分，分析参数是怎么被初始化的及其中有哪些函数调用等等。
软件流水线化也是一种重要的指令调度技术，就像硬件流水线的指令一样，它通过并行执行来自不同循环体的指令来加快循环程序的执行速度, 在前一个循环体未结束前启动下一个新的循环体，来达成循环体时间上的并行性。相比于简单的展开循环（在提高性能的同时会导致代码的膨胀），软件流水线提供了一个方便的优化方法，能够在优化资源使用的同时保持代码的简洁。
Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction(AAAI2019)
标题: Enhancing User Interest based on Stream Clustering and Memory Networks in Large-Scale Recommender Systems 地址：https://arxiv.org/pdf/2405.13238 公司：腾讯
今天阅读的是阿里 2018 年的论文《Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction》，文章中提出的 DIEN 是之前我们介绍的 DIN 的改进版。
有一种计算机的技术，专门用于计算图像之间像素的相对运动。硬件使用复杂的算法来产生高度准确的流向量，这些向量对帧到帧的强度变化具有鲁棒性，并跟踪真实的物体运动。
本文主要针对用户行为稀疏的问题，提出用户兴趣增强（UIE）的方法，从不同的角度使用基于流聚类和记忆网络生成的增强向量和个性化增强向量来增强用户兴趣，包括用户画像和用户历史行为序列。UIE不仅显著提高了兴趣稀疏用户的模型性能，而且显著提高了其他用户的模型效率。
Linux内核的软中断("softirq")机制有些奇怪，在早期的Linux和处理机制下比较晦涩，且仅有极少的内核开发人员会直接接触软中断。然而它是内核的大多数重要处理的核心。在某些场景下，软中断会以一种不合时宜的方式出现。特别是内核的实时抢占补丁集经常会与软中断产生冲突，该补丁集的最新版本提供了一种解决产生软中断问题的方法，值得一看。
LINUX 开机过程指的是从打开计算机电源直到LINUX显示用户登录画面的全过程。分析LINUX开机过程也是深入了解LINUX核心工作原理的一个很好的途径。 一般的开机启动无非就是四步：BIOS加电自检(检测硬件什么之类的，寻找启动磁盘，在启动磁盘加载MBR)；Boot Loader(加载grub.conf顺序启动) ；启动内核(内核会尝试挂载根文件系统,根文件系统至少包含 /etc /bin /sbin /lib /dev 这5大目录); INIT进程初始化（内核会按 /sbin/init /etc/in
用户搜索的关键词是对其兴趣的一个很重要的反映。然而我们发现，当用户搜索“阿丽塔”、“猫爪杯”等新词后，之后的推荐中却始终没有相关的文章出现。
本文作者 吴金龙，爱因互动技术合伙人，算法负责人。本文转自知乎专栏“智能对话机器人技术”，欢迎大家关注。
在 OpenGL 投影矩阵 这篇文章中，讲述了 OpenGL 坐标系统中的投影矩阵，有两种类型的投影矩阵，分别是正交投影和透视投影。
北京妙医佳健康科技集团有限公司是一家以健康数据追踪、人工智能健康干预能力为核心的健康科技公司。妙健康（more）是公司旗下的数字化精准健康管理平台，致力于为用户提供综合性健康服务一站式解决方案。因业务需求，公司需要搭建一个基于多重自然语言处理技术的问答辅助标记平台。
2018年是NLP的收获大年，模型预训练技术终于被批量成功应用于多项NLP任务。之前搞NLP的人一直羡慕搞CV的人，在ImageNet上训练好的模型，居然拿到各种任务里用都非常有效。现在情形有点逆转了。搞CV的人开始羡慕搞NLP的人了。CV界用的还是在有监督数据上训练出来的模型，而NLP那帮家伙居然直接搞出了在无监督数据上的通用预训练模型！要知道NLP中最不缺的就是无监督的文本数据，几乎就是要多少有多少。还有个好消息是目前NLP中通用预训练模型的效果还远没达到极限。目前发现只要使用更多的无监督数据训练模型，模型效果就会更优。这种简单粗暴的优化方法对大公司来说实在再经济不过。而且，算法本身的效果也在快速迭代中。NLP的未来真是一片光明啊～
为了简化编码工作，threejs中内置了许多各类helper类，通过helper类，让我们能添加一两行代码展现很酷的功能。还有一些看不见的对象（如光源，边界等），helper对象可以将它们展现出来，也方便我们理解。
我们在前面曾经写过一个教程《R语言实现并行》，在其中我们测试了下几个基础的功能函数。今天给给大家带来另一个建立在基础包以上整合的并行R包BiocParallel。首先看下包的安装：
在推荐系统中，经常需要进行用户对某商品的点击率预测，来给用户推荐最有可能感兴趣商品。这其中需要用到很多特征，例如商品特征、用户特征、上下文特征等。这其中，用户历史行为序列是一个重要特征，经过很多场景的验证，用户历史行为序列会对模型效果带来较大提升。用户历史行为序列，指的是用户历史曾经点击过的商品，按照点击的时间顺序组成的序列。本文汇总了8篇推荐系统中对用户历史行为序列建模的方法，包括DIN、DIEN等经典模型。
[外链图片转存失败(img-wHytIo4i-1567006037501)(assets/image-20190828124733572.png)]
“谈情说AI” 有段日子没有更新了，今天我们挽起袖子继续新的一节。从今天起我们的学习之旅进入了新的阶段，之所以说是新的阶段，是因为之前讲的几个模型：线性回归、朴素贝叶斯、逻辑回归和决策树等背后的数学推导都算初级难度。今天开始讲AI的经典算法——SVM，经过几天坐地铁时间的学习终于搞清楚了SVM背后的来龙去脉。废话少说，让我们进入 “谈情说AI” 新的旅程——SVM。
SIMD（Single Instruction Multiple Data）是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术，是重要的程序加速手段。本文将简要介绍一些在 TiFlash 中使用编译器进行自动向量化所需要的入门知识。
选自inFERENCe 作者：Ferenc Huszár 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 本文作者 Ferenc Huszár 是一名机器学习研究者，在剑桥取得博士学位，对概率推断、生成模型、无监督学习和应用深度学习解决问题感兴趣。本文总结了他关于机器学习变换式的技巧，机器之心对此进行编译介绍。 本文分享的是我的笔记，旨在帮助大家获得更好的理解。这是一本关于各种「变换式」的手册，将这些变换用于机器学习问题，并最终使其转为已知解决方案的问题：寻找一个易处理向量场的稳定吸引子。 典型设置为：你有一些模型参数θ
Non-invasive Self-attention for Side Information Fusion in Sequential Recommendation(AAAI2021)
今天学习的是阿里 2020 年的工作《Deep Match to Rank Model for Personalized Click-Through Rate Prediction》。
论文为A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications，发表日期2020年，论文PDF，点击链接。
机器学习（十八）——SVM实战 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本篇主要用python来实现SVM算法，并用SVM算法进行预测分类结果。对于SMO的计算，是以上一篇的理论分析为基础的。 SMO的核心思想，就是每次选择两个α，其中第一个α是随机选出来的，第二个α根据一定的优化规则选出来，然后计算这两个α对应的拉格朗日乘子的结果，查看是否符合KKT条件，对于不符合条件且可以更新的α，进行更新。 二、前期准备 1、数据准备 由于SVM的计算，是wx+b，而不是logistic中
机器学习（十八） ——SVM实战 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本篇主要用python来实现SVM算法，并用SVM算法进行预测分类结果。对于SMO的计算，是以上一篇的理论分析为基础的。 SMO的核心思想，就是每次选择两个α，其中第一个α是随机选出来的，第二个α根据一定的优化规则选出来，然后计算这两个α对应的拉格朗日乘子的结果，查看是否符合KKT条件，对于不符合条件且可以更新的α，进行更新。 二、前期准备 1、数据准备 由于SVM的计算，是wx+b，而不是logistic中的θx，因此这里取数
（1）目前分割任务主要应用的都是pixel-level prediction,考虑类别本身的所属类别，却因此孤立了像素和图片整体性，导致一些目标，类别出现一些预测为别的类别的像素，即出现一些类别噪声。
大家好，今天我们来讲一讲用R做森林的方法。森林图在R中最方便的实现方法是使用“forestplot”包。
Deep Multi-Interest Network for Click-through Rate Prediction(CIKM 2020)
当晚，我在我们单细胞天地的各个交流群通知了大家记得录屏，毕竟按照往年惯例每次放出的recording都是不全的 ， 今天终于在B站看到了全部的超高清录屏，真爽：
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/59762355
毕竟，对比学习的思想就是“拉近正样本，推开负样本”，而向量化召回中，我们使用用户点击的item作为正样本，再用in-batch负采样或者随机负采样等采样方法得到不相关的负样本，模型学习的结果就是让user塔的输出embedding和点击item的embedding点积更大、未点击item的embedding点积更小。
求解线性方程组是科学计算中的一个基础问题，也可利用线性方程组构造复杂的算法，如数值计算中的插值与拟合、大数据中的线性回归、主成分分析等。而正是由于线性求解问题在学科中的基础性作用，其在科学、工程、金融、经济应用、计算机科学等领域也应用广泛，如常见的天气预报，需要通过建立并求解包含百万变量的线性方程组实现对大气中类似温度、气压、湿度等的模拟和预测；如销量预测，需要采用线性回归方式的时序预测方法进行预测。
年薪十万？对于程序员来说，这仅仅是温饱水平。 根据国家统计局今年上半年发布的消息，2016 年信息传输、软件和信息技术服务业的平均工资为 122478 元，首次打败金融业成为新霸主，是全国城镇单位就业人员平均水平 57394 元的两倍以上。 然后 AI 浪潮来临，已经率先脱贫的程序员群体又迎来了升职加薪好时机：转型AI工程师。 AI科技大本营发现，目前互联网企业招聘的名单里面 41% 是和 AI 跟算法相关的，并且由于人才奇缺，公司开出的薪资也非常的高。在 2018 年高校校招开出的薪资中，Google
三相PMSM的数学模型是一个比较复杂且强耦合的多变量系统。为了便于后期控制器设计，必须选择合适的坐标变换对数学模型进行降阶和解耦变换。
文件搜索通过从其模型外部获取的知识增强了助手的功能，例如专有产品信息或用户提供的文档。OpenAI 自动解析和分块您的文档，创建并存储嵌入，并使用向量和关键字搜索来检索相关内容，以回答用户的查询。
选自sebastianruder.com 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 近日，自然语言处理方向博士生、AYLIEN 研究科学家 Sebastian Ruder 在其同名博客上发表了一篇长文，从多任务学习 MTL 的背景、现状、动机、方法、机制、实践等方面，全面而详实地对深度神经网络多任务学习（Multi-Task Learning in Deep Neural Networks）进行了深度介绍。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 目录 1.介绍
由于在逻辑回归中使用的是特征的最原始组合，最终得到的分隔超平面属于线性模型，其只能处理线性可分的二分类问题。现实生活中的分类问题是多种多样的，存在大量的非线性可分的分类问题。
Prometheus 是一个开源监控系统，它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始，许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃，越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目，且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构，Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后，加入了 Cloud Native Computing Foundation。
本文来自公众号哈工大SCIR，AI科技评论获授权转载，如需转载请联系原公众号。 原标题：赛尔原创 | EMNLP 2019 基于上下文感知的变分自编码器建模事件背景知识进行If-Then类型常识推理。
在传统的T2I方法中，常常使用一个固定的随机噪声向量作为输入，然后通过生成器网络来生成图片。而条件变量增强的T2I方法则通过引入额外的条件信息来生成更具特定要求的图片， 这个条件信息可以是任何与图片相关的文本信息，比如图片的描述、标签或者语义向量。
一、背景介绍 MNIST之于CV犹如Lena之于图像处理，HelloWorld之于编程语言一般，是每个coder必不可少的初体验。Kaggle上有一个叫做NIPS Papers的公开数据集，收集了自1987至2017年以来NIPS会议上发表所有文章的题目、作者信息、摘要和正文数据。基于这个数据集的一个有趣的统计显示近四届（含2017年）NIPS会议论文最高引用的数据集竟然是MNIST，大约20%的文章都直接使用或者引用了MNIST的相关内容。MNIST已经20多岁了，甚至它本身用于信件分拣的实际用途也已不复
了解我们如何为 PostgreSQL 配备高级索引技术，使其与其他专门的向量数据库（如 Pinecone）一样快。
基于知识库以及定制化的ChatGPT，我们可以实现智能AI辅助客服人员生成回答，极大减轻客服回复压力。 该场景适用于不能直接AI回复的情况，以及防止AI回复出错，需要客服人员手动修正再确认回复。
论文: RelationNet++: Bridging Visual Representations for Object Detection via Transformer Decoder
这篇文章是使用游戏引擎探索地图可视化的开篇。传统的地图渲染通常是在iOS/Android/Web平台进行的，为了探究更酷炫的地图展示，会记录基于UE4/Unity进行地图渲染的探索过程。
看到这个问题的时候，我是不知所云的，因为课堂上只讲过order(x)，没有出现order(x,y)，不理解其运算逻辑，就不能理解函数的结果。因此我整合了order( )函数从基础到上述问题解决的学习过程，仅供参考！
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