排序算法是《数据结构和算法》中非常基础的算法，但却占据着十分重要的位置，几乎可以说是我们在日常编程代码中使用最频繁的基础算法。本文对常见的十大经典排序算法进行了详细的知识点梳理，从排序思路、动图演示、代码实现、复杂度分析、算法优化等多个方面...
RNN核心知识点总结 循环神经网络（recurτent neural network ，RNN）的主要用途是处理和预测序列数据。它能够挖掘数据中的时序信息以及语义信息的深度表达能力被充分利用，并在语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等...
CNN网络结构的的三大特点 CNN 网络结构中最重要的三个特点：局部连接（local connections）、权值共享（shared weight）、池化（pooling）。 这三大特点使得 CNN 具有一定程度的移位（shift）不...
近日读到一篇非常不错的文章，忍不住转载过来，方便日后学习查阅，作者是新浪微博的张俊林，之前有幸听过他在线下的技术分享，印象深刻，PPT 做得非常棒。这篇文章涵盖推荐系统最重要的三个环节：召回、排序、重排序涉及的相关技术路线，通过近两年的经典...
多目标排序综述 在之前的🔖《推荐系统中的排序学习》一文中，我在最后简单提到过排序学习的一大作用就是可以用于多目标排序，也顺带提到了其他解决方案，本文我们就重点介绍另外一种解决方案，多任务学习。 还是先了解一下背景，介绍一下什么是多目标排...
每个人都是孤独的，人们在现实世界中各种相互的依靠和欢愉，不过是孤独向这个世界伸出来的无数爪子所猎取的食物，它们以此来得以慰藉。然而，无论当初如何光辉绚烂，一旦沉寂下来，孤独又会肆意蔓延，然后充满疯狂的猎食渴望，直到最后，一切又全部归于虚无。
探索和利用（EE）问题 探索与利用（Exploration and Exploitation）问题简称 EE 问题，是计算广告和推荐系统里最常见的两大问题之一（另外一个是冷启动问题）。EE 问题中的利用（Exploitation），表示对...
向量乘法和矩阵乘法由于别名和表示符号众多，导致这些不同的算法极容易混淆，相关知识也变得混乱不堪。本文利用思维导图的方式，将这些知识点整理到一起，以一个清晰的脉络来看清楚这些概念之前的区别和差异。 注：图中的表示符号用的是 LaTex 表示...
本文的代码整理自郑泽宇等著作的《TensorFlow 实战 Google 深度学习框架（第 2 版）》这本书，个人觉得这本书还是很不错的，除了 TensorFlow，还讲到了很多原理和深度学习的知识点，只是书中的对应的 TensorFlow...
上一篇文章我们提到 Embedding 的源头、原理、以及在推荐系统场景下常用的几种延伸方法，这篇文章则通过解读 YouTube、Airbnb、Alibaba 的三篇经典论文，来总结 Embedding 在工业界的一些用法和技巧，这三篇论文...
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