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linux下进行字符截断

在日常的操作中,我们经常会遇到需要对字符串进行截断的操作,如果是在python中可以直接通过对string的index进行筛序获得想要的子字符串。那么,在shell命令行中,有没有类似的操作方法呢?答案是有的,而且有多种实现方法~ 1. 变量截取 这种方法,可以在使用变量的时候进行快速截取,非常类似python中的a[:1]的使用方法。 使用方法如下: str='1234567890' # s
2023-03-08
Linux
#Linux #string #cut

transformer常见面试题

transformer是现在面试过程中常见的一类问题,这里简单记录一下,方便后续查找。 transformer基本结构 transformer更新公式$$\begin{align}&\left{\begin{array}{lr}Q_i &= QW^{Q}_i \\K_i &= KW^{K}i & i=1,\cdots,8\\V
2023-02-24
machine-learning
#machine-learning #transformer #interview

召回算法演进-1

召回,推荐系统的奠基者,拍脑袋的集大成者,业务效果的画线者。他决定了你最终能看到的内容的最大集合,他也决定了这次展示的业务体验。假设你是一名推荐系统的开发工程师,经过了几天几夜的爆肝后,第一版的推荐算法终于上线了。这时候,产品找了过来,“不行啊,结果里没有最近上新的产品啊,会影响后续ROI的。老板要求必须有新品的。”你想反驳却又没办法,只能想办法在结果中尽量恰当的显示新品。但是怎么做呢?新品没有足
2023-02-24
recommend-system
#recommend-system #struct #recall

hexo-blog中配置个人简历

近期在整理个人简历的时候,突发奇想,准备将我自己的简历放到github-pages上部署的blog里。所以就研究了一下如何在hexo中配置个人简历,一番折腾下来,确实配好了,但是却达不到完全通过markdown就可以实现我想要的效果。最终的结果就是在markdown里面增加了许多的html相关的配置,才达到了一个简单的效果。折腾过程就记录在这里,方便后续查阅吧。 最终效果 1. 前期准备为了实现
2023-02-24
blog
#Hexo #blog #resume

Resume

td, th, tr { border: none!important; } XXX 个人信息 : 男 : 南京大学 : 198-xxxx-xxxx : xxxxx@163.com : 算法工程师 : xxx 教育/工作经历 希音 2018.10 ~ 至今 搜索、推荐 资深算法工程师
2023-02-22
resume

综述

大家在平常的生活中,肯定经历过刷手机刷到停不下来的时候,最常见的就是在刷淘宝、抖音、小红书的时候,那么你有没有考虑过是什么原因导致你拿起手机就放不下呢?这篇文章主要就是为了探讨这些策略背后的秘密,让你了解到到底有多少人为了你在他们的app上花掉更多时间而努力着。 1. 什么是推荐系统?现在常提到的推荐系统其实是一种基于个性化的信息过滤系统。 那么这里就会出现两个问题: 什么是 个性化? 为什么
2023-01-16
recommend-system
#recommend-system

markdown中使用流程图

markdown使我们在工作中常用的一种工具,可以极大的优化我们在文档编写方面的效率。 同样,流程图在日常工作中也是一件必不可少的利器。 那么有没有什么方法可以将这两种格式融合到一起进行处理呢? 1. mermaid介绍 Meimaid是一个基于Javascript的图标绘制工具,通过解析类Markdown的文本语法来实现图表创还能和动态修改。 Mermaid诞生的主要目的是让文档的更新能够及
2022-11-30
blog
#blog #markdown #流程图 #mermaid

spark.read的使用

spark在读取csv文件的时候,会涉及到许多参数,这些参数的作用各有不同,这里进行一个简单的介绍。 1. spark读取csv文件df = spark.read.format('csv').option('sep', '\t').schema(schemas).load(path) 2. option参数介绍 参数 解释 默认值 sep 读取文件内容后,对同一行内容实用该参数指定
2022-08-31
spark
#spark #read

数据基本介绍

数据在推荐系统的任务中是重中之重,不光是推荐系统,在整个深度学习体系中,“garbage in,garbage out”都是从业者的金科玉律。所以,数据处理永远都是ai从业者在日常工作中难以忽略的一项极为重要的工作内容。 1. 数据构成推荐系统的数据构成相较其他的nlp、cv等机器学习领域,具有自己独特的特点,因为推荐系统的数据是来自于用户在前端的行为实时产生的数据,所以这些数据天然是具有标注
2022-08-25
recommend-system
#recommend-system #datas

常见optimizers梳理

optimzer是在机器学习算法中的核心部分,针对常见的optimizer的具体实现原理和公式进行深入了解后,可以对使用模型训练过程中的问题分析有明显的帮助。 1. 优化器基本思路常见的优化器基本都是通过梯度下降(Gradient Descent)的方法对模型的参数进行更新,使根据损失函数在测试集合上的损失值逐步降低,从而达到优化模型的目的。这里按照常见优化器的更新和提出过程对他们的基本原理和
2022-07-29
machine-learning
#machine-learning #optimizer
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