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RSS订阅原创 生成式推荐系统学习路线及规划
TensorFlow Recommenders：TF推荐库。- ONNX Runtime：跨平台部署。- OpenCLIP：开源CLIP实现。- Implicit：传统推荐算法。- Chroma：嵌入式向量数据库。- Pinecone：云向量数据库。- DeepSpeed：分布式训练。- LangChain：应用框架。- RecBole：推荐算法库。- FAISS：向量相似度搜索。- TensorRT：推理优化。- CLIP：图文多模态模型。- LLaVA：视觉语言模型。
2025-10-22 16:29:41
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原创 2025Flag:搜广推学习路线及参考
状态管理：Keyed State、Operator State。窗口计算：Tumbling、Sliding、Session。特征编码：One-Hot、Target Encoding。数学推导：∑〈v_i,v_j〉x_ix_j的计算优化。基于向量的召回：DSSM、Sentence-BERT。参数数量分析：O(nfk) vs FM的O(nk)用户相似度计算：余弦相似度、皮尔逊相关系数。基于文本的召回：BM25、Query理解。特征归一化：MinMax、Z-Score。FunkSVD：基于梯度下降的优化。
2025-10-22 16:19:13
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原创 2025Flag-大模型学习路线及关键知识点
两层MLP的维度变换：d_model → 4×d_model → d_model。- HuggingFace Transformers：模型加载、配置、训练。头数选择经验法则（d_model = num_heads × d_k）- PyTorch Lightning：训练循环抽象、分布式训练。- TensorRT-LLM：TensorRT优化。- PyTorch：张量操作、自动求导、模型定义。- DeepSpeed：ZeRO优化、3D并行。- Megatron-LM：模型并行、序列并行。
2025-10-22 16:17:00
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原创 热血编程-设计模式战役之序言
什么是设计模式，大学生适不适合学，（坐标重庆某双非）最起码从我认识到的很多去大厂的人来说，包括研究生，本科生，甚至博士生，去到了华为、腾讯、阿里等大厂。嗯，他们根本没了解过。。。。哈哈哈，是不是学了也没用的，学了就是浪费时间？NONONO！我想在这里说的是，设计模式是与数据结构相提并论的技术方法，虽然没有数据结构，或者算法那样有很明显的使用场景，但是对于设计模式，我想把它描述成为一个雄鸡，不鸣则已，一鸣惊人。
2024-07-29 22:44:39
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空空如也
空空如也
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