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RSS订阅原创 多目标转化依赖DBMTL与AIT区别
DBMTL与AIT的区别。通过前序目标输出作为后序目标输入刻画概率转移关系，概率关系的刻画是通过MLP来刻画的；目标之间如果存在内在联系，稀疏目标能利用非稀疏目标中的信息，得到特殊收益；
2024-05-06 20:28:50
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原创 双塔模型+自监督学习
双塔模型的问题：推荐系统头部效应严重：少部分物品占据大部分点击，大部分物品点击次数不高高点击物品表征学得好，长尾物品表征学的不好自监督学习：做data augmentation，更好的学习长尾物品的向量表征。自监督学习的目的是为了把物品塔学的更好。
2024-05-05 20:32:30
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原创 双塔模型模型结构、样本选择、训练方式、线上服务、模型更新
双塔模型模型结构、样本选择、训练方式、线上服务、模型更新，双塔模型负样本选择，召回负样本选择，pointwise pairwise listwise训练方式
2024-05-02 18:03:27
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原创 注意力机制、self attention、target attention、双层attention
注意力机制、self attention、target attention、双层attention
2024-04-27 22:57:16
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原创 目标管理SMART原则
SMART原则不仅有助于员工更加明确高效地工作，也有助于管理者对员工实施绩效考核，使考核更加科学化、规范化，保证考核的公正、公开与公平。
2024-02-22 19:40:59
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原创 百分比（%）、百分点（pp）和基点（bp）的区别
如果转化率从10%提升到20%，如果用百分比（%）表达变化，是提升了100%；比较两个数值的变化用百分比（%），比较两个百分比的变化用百分点（pp），如果百分比的变化非常小则使用基点（bp）基点（basic point）简写为bp，是指“百分之零点零一”（0.01%）或“一个百分点的一百分之一”。2022年1月毛利率为12%，2021年1月毛利率为10%，可表述为：“2022年1月毛利率。百分点（percentage point）简写为pp，是比较两个百分比的方法，用以表达。是比较两个数量的方法，
2024-02-21 17:32:40
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原创 借钱的原则
在有原则的前提下真诚对待身边每个人，明白这些道理的人自然能理解我的做法，不理解我的人就算因此带着忿恨离我远去，那已不是我力所能及，自然也 问心无愧。好不容易，名牌大学的名牌专业毕业了，每次回家却都是两手空空，人家同样年纪的人都小有成果了，名牌衣服穿着，回家大礼包小礼包的喜气洋洋。这些都让我的心在滴血。何况在我看来结婚不应该成其为你的危机，暂时的贫困有贫困的过法，富贵有富贵的过法，为此而负债，绝对不是理智的行为。你的思维就是有了十万元钱，你的父亲就不会为难了，你的妻子也不会受到委屈了，这成其为了你的难处。
2024-01-19 16:55:44
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原创 推荐算法从业方法论摘要
二面，是二级leader，我问他和部门leader汇报关系怎样，面试官也很聪明，知道我关心什么，跟我说他们是前一个公司的上下级，潜台词是你稳不稳；最有意思的是，三面跟我说，现在是不到100人，未来会招到100多人，但不会超过150，我当时还是有点失望，但是现在的规模是远远超过他预期的，我们同期进来的人因为业务扩张而有更多的历练机会，加速了职业生涯发展。正确的方向远比确定性的成果要好，如果你的工作是一定程度的突破性的，这种带有不确定性的产出，上限就是100分。而确定性的在知识范畴内的事情，上限就是60分。
2024-01-19 10:30:39
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原创 很受益的几条道理
又过了一些年，要透析，清醒的时间很少，怀念尿毒症的时候。29、 莫言在《晚熟的人》当中说： 真正的强大不是忘记，而是接受接受分道扬镳 ，接受世事无常，接受孤独挫败，接受突如其来的无力感，接受自己的不完美，接受困惑、不安、焦虑和遗憾，调整自己的状态，找到继续前行的力量，成为更好的自己。” 人一辈子，能遇见那么几个真心相待的人真的就足够了，这世上让你觉得新鲜的东西很多，但让你感到安心的东西却很少，这茫茫星球人山人海，我们能遇见，能相识，能相伴，可以看作是命运，或者说的更厉害一点，是奇迹之一，真的要好好珍惜。
2023-12-19 17:35:40
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原创 工作方法论—马斯克的任务分解法
美国政府曾经算过一笔账，把一个人送上火星，以现有技术是可实现的，需要花多少钱呢？先看“20”：现在的火星飞船一次只能承载5个人，马斯克的打算是，把火箭造大一点，一次坐100人，这样，就等于把成本降低20倍。他的目标变了，他准备把人均费用降到50万美元，也就是一个想移民的人，把地球房子卖了能够凑出的钱。所以，我们关注的重点来了：马斯克的第二步是，把2万分解成20×10×100。这是一道简单的数学题，也是马斯克三个重点的努力方向。这么算下来，你是不是觉得，马斯克的目标不像最开始听到的那样不靠谱了呢？
2023-08-04 22:51:23
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原创 工作方法—番茄工作法
首先，番茄工作法是什么？简单来讲，就是把每天的工作拆解到一个又一个几乎不可再拆解的原子模块，在限定的时间内（25分钟），只专注于完成一件事。这样做的好处是，你可以在每个限定的时间内得到你完成任务的结果，收获一定的成就感，同时成就感也是一种推动力。「一个人做多次猜测的平均结果比单次猜测的结果更接近事实」，在不断的回顾分析中，可以让人更好的去制定更加合理的方案，同时通过对每次没完成任务的原因进行了总结，也能更好的优化。可以推后的事情扔到「待办列表」里面等着接下来的日子的排期就好啦，但是一定要记录，不然会忘记。
2023-08-04 22:47:35
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原创 李沐《工作五年反思》笔记与思考
自己学习了李沐的《工作五年反思》，做如下总结：工作五年反思 - 哔哩哔哩工作后的最大不同是你有太多可以最求的目标。这个带来的改变是你需要决定哪些事情现在做，哪些以后做，哪些可以不去做。 决定优先级应该是根据事情的价值。受益人数 x 人均时间 x 单位时间价值差 。对你个人有学习价值 ，对别人有价值。 服务社会最后也是服务自己。对自己价值高的不一定对别人价值高。优化对社会的价值自己也会延迟获得回报。做对别人有价值的事，可以获得自己的满足感和影响力，最终促使自己有内在动力去把事情做好，这是不断成长的..
2021-12-23 11:42:26
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原创 理想十年。
想一想自己在毕业十年以后是什么样子？自己想自己的未来一定是精英的样子，技术专家或者领域学者或者优秀管理者，这些只是自己给自己设定的目标，但也可能是老油条或者老白兔。如何避免呢？要么对事业有强大的信念，对金钱有巨大的渴望，或者对工作对行业的喜欢和热枕。
2021-12-21 15:47:22
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转载 面向稀有事件的 Logistic Regression 模型校准
本文引自：面向稀有事件的 Logistic Regression 模型校准1. 引言对分类问题的研究大部分是在样本分布均衡的情况下开展的。比如对二分类，一般研究的是正样本和负样本的数量相当（比如各占50%）或者相差不是那么大（比如一类样本占30%，另一类样本占70%）。但在实际应用时，经常会碰到样本倾斜问题，对于二分类而言，就会是某类的样本比例远小于另一类的样本比例。在学术界，一般称样本少的那类为正类，称正类代表的随机事件为稀有事件。稀有事件的例子并不少，比如发生战争的概率，染上某种不常见疾病的概率
2021-12-14 21:52:15
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原创 高质量Hive的常见用法
查询sql进行不使用select *，而是select具体字段，节省资源，减少网络开销，*查询时，很可能就不会使用到覆盖索引，就会造成回表查询 如果知道查询结果只有一条，或者只要最大/最小一条数据，建议用limit 1 尽量避免在where子句中用or连接，可以换成两个查询用union all连接，使用or可能导致索引失效 优化like语句，like '%123'和like '123%'有区别，把%放前面不走索引，放后面会走索引 使用where条件限定要查询的数据..
2021-10-29 11:50:56
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原创 工作一年半个人思考和总结
今天听了分享，带来了很多思考，现总结几点：就个人而言，工作是一个 痛苦->舒适->痛苦->舒适的往复过程，刚开始的痛苦与技能、业务熟悉程度有关，过了这个阶段就进入一个平缓期，做好需求写好代码。过了很久后，又会陷入一个痛苦的过程，业务要优化的点太多不知从何下手，事情太多太杂，会议太多且低效，甩锅撕逼扯皮，各种调整交接；这些事情非常懊恼，想把所有事情都做好仅靠个人太难了，但是还是想自己先做好。然后又陷入一个困境：思考的太多、要优化的地方太多、要做的事情太多、历史遗留问题太多，这又占据了大部
2021-08-19 20:25:07
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原创 presto与hive字符串常用操作（字符串截取、字符串拼接、字符串分割）
1、字符串截取substrpresto：substr(string, start, length) → varchar 如： select substr('1599319787151',1,10)功效：返回字符串A从下标start位置开始，长度为len的字符串substr(string, start) → varchar 如： select substr('1599319787151',1)功效：返回字符串A从下标start位置到结尾的字符串ps：对String来说，...
2021-07-24 15:07:18
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原创 Hive常用优化方法
1.常用MapReduce作业配置参数可在客户端的mapred-site.xml中配置，作为MapReduce作业的缺省配置参数。也可以在作业提交时，个性化指定这些参数。 参数名称 缺省值 说明 mapreduce.job.name 作业名称 mapreduce.job.priority NORMAL 作业优先级 ..
2021-04-26 10:26:51
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原创 jupyter notebook出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序
然后按照下面的方式来解决：把路径Anaconda3/Library/bin下面的文件libcrypto-1_1-x64.dll和libssl-1_1-x64.dll复制到路径Anaconda3/DLLs下，在运行该命令就可以了。
2021-04-22 14:06:38
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原创 Container killed on request. Exit code is 143
原因：程序运行时所需内存 >memory。一般是因为处理数据量或者缓存的数据量较大，已有内存不足 并且内存分配速度 > GC回收速度导致。解决方案：增大memory、减少单个Executor的并发数(cores)、减少不必要的cache操作、尽量不要对比较大的数据做broadcast、尽量避免shuffle算子或者对程序逻辑/底层数据进行优化...
2021-04-14 14:38:05
10003
原创 org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Java heap space
原因：程序运行时所需内存 >memory。一般是因为处理数据量或者缓存的数据量较大，已有内存不足 并且内存分配速度 > GC回收速度导致。解决方案：增大memory、减少单个Executor的并发数(cores)、减少不必要的cache操作、尽量不要对比较大的数据做broadcast、尽量避免shuffle算子或者对程序逻辑/底层数据进行优化...
2021-04-14 14:37:17
1327
原创 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
原因：程序运行时所需内存 >memory。一般是因为处理数据量或者缓存的数据量较大，已有内存不足 并且内存分配速度 > GC回收速度导致。解决方案：增大memory、减少单个Executor的并发数(cores)、减少不必要的cache操作、尽量不要对比较大的数据做broadcast、尽量避免shuffle算子或者对程序逻辑/底层数据进行优化...
2021-04-14 14:36:20
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原创 YarnAllocator:Container killed by YARN for exceeding memory limits. spark.yarn.executor.memoryOverhe
原因：运行时memoryOverhead+memory >MonitorMemory解决方法：通过-–confspark.sql.shuffle.partitions=XXX增大partitions个数；或增大executor.memory的大小，不超过(Max)MonitorMemory即可。若已经到max仍然报错，可以减少单个Executor的并发数(cores)，增大Executor数量。...
2021-04-14 14:34:06
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原创 presto常用sql函数（字符串操作、数学函数、日期操作、正则表达式、json、聚合函数、位运算）
字符串函数concat(string1,…,stringN)连接给定的字符串 length(string) 返回给定字符串的长度 lower(string) 返回字符串的小写格式 upper(string) 返回给定字符串的大写格式 lpad(string,size,padstring) 给定字符串的左填充 rpad(string,size,padstring) 给定字符串的右填充 ltrim(string) 从字符串中删除字符左侧空格 rtrim(string) 从字符串中删除字符右侧空
2021-04-13 15:10:54
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原创 presto时间转换、时间加减、时间差
Hive中对应的日期操作见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21997625/article/details/111473520问题1：时间格式转换例子: 当前时间20200110 转化为2020-01-10--prestoselect (format_datetime(date_parse('20200110','%Y%m%d'),'yyyy-MM-dd')问题2： 时间的加减例子: 原时间为20200110 需先转化为标准日期形式再加减--presto.
2021-04-13 14:20:28
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OpenCV 3.x with Python By Example 2nd .txt
2019-06-01
OpenCV-3-x-with-Python-By-Example-master.zip
2019-05-31
传智播客python课件
2019-01-26
强化学习Reinforcement learning:An introduction第二版
2018-10-16
斯坦福cs234强化学习ppt教程reinforcement learning
2018-10-10
迁移学习教程，Transfer learning介绍，TL调查
2018-10-08
深度学习优化算法大全
2018-10-08
Deep Learning for Computer Vision by Dr. Stephen Moore
2018-09-18
Deep Learning for Computer Vision with Python123
2018-09-18
Hands On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow20173
2018-07-03
David Silver强化学习课件ppt
2018-07-03
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