大家好，我是对白。不得不说，GNN自问世后，在众多领域遭遇魔改，所幸效果是越来越好。想起前几天看到的一篇论文（STAM-GNN）将时序信息加进了GNN中，这在GNN-based推荐模型中并不多见。检索后发现，目前时空GNN多用于交通预测领域。纵然GNN-based模型效果已然不错，但与基于空间的聚合方法相比，STAM-GNN在推荐方面还是有了显著的改进，例如，针对MRR@20，STAM-GNN在MovieLens提升为24%，Amazon为8%，淘宝为13%。鉴于文章简洁有意思，并且与GNN-based模型

大家好，我是对白。今天给大家分享一篇小伙伴的算法岗秋招总结文章，作者的背景是：1个腾讯实习、4个比赛、2个项目、1篇CCF-A二作和CCF-C一作，虽然网易、快手和百度都挂了，华为还在池子里，但最终拿下腾讯和字节的offer，希望能帮助到下半年准备秋招的小伙伴们，以下为原文。一面（通过）：算法题：删除倒数第N个链表面试题：1、为什么要用尖括号标记实体，尖括号在BERT词表中么，最好用unuse1字符；2、FastText和Word2vec的区别；3、Xgboost和Adaboost、GBDT、随机森林，随机

大家好，我是对白。在我读研一那会儿，也参加过几个Kaggle比赛，如Two Sigma公司举办的AI量化比赛，当时虽然没有得奖，但也为我后续学习NLP和推荐算法奠定了良好的基础。今天给大家分享一篇大佬参加Kaggle的经验文章，作者是一名阿里算法工程师，希望对也想玩转Kaggle竞赛的朋友有所帮助，以下为原文。作者：jiazhuamh | 编辑：对白的算法屋https://zhuanlan.zhihu.com/p/60953933这篇文章是我对自己第一次参加 kaggle 竞赛并获得金牌(14/4129)的

大家好，我是对白。今天给大家分享一篇至今是我看过最全面的CV算法工作总结，作者是一名大厂算法工程师，文字真诚而又朴实，其中很多观点都是一点点积累得到的，希望能给即将工作的朋友们一点启发与帮助，以下为原文。作者：CV伍六七 | 编辑：对白的算法屋https://zhuanlan.zhihu.com/p/363354912大佬可以写总结给别人指导，菜鸟可以写总结给别人指坑。最近反思了很多事情，也找到了很多不足之处。怕以后忘记了，就想到什么写什么，什么没想到以后就补上。一. 算法篇虽然我没有发表过顶会论文，谈不上