特征交互建模和用户兴趣建模方法是 CTR 预测中的两个热门领域，现有方法存在两方面的不足。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟在本文中，我对图的可泛化神经网络提出了各种理论和经验分析。 基于图的深度学习已经在各种工业环境和应用中取得了成功。然而，由于来自不同领域的图可能表现出不同的属性，并且可能具有显著的噪声，深度模型很难实现泛化。这些挑战限制了图模型在各个领域的使用。 在本文中，我对图的可泛化神经网络提出了各种理论和经验分析。我考虑了图神经网络(GNNs)的两种类型的泛化能力:(1)数据泛化能力，其中图模型具有有效处理具有不同属性的各种图的表达能力;(2)规模泛化性，图模型可以从小规模的
计算广告学涉及到很多的不同的学科知识，包括大规模搜索，文本分析，机器学习，信息检索以及经济学等等。在计算广告中，其核心问题是在给定的环境下，找到用户和广告之间的最佳匹配，在斯坦福大学的计算广告学中如下的定义： Computational advertising = A principled way to find the “best match” between a user in a context and a suitable ad. 对于一条指定的广告，为了寻找用户与广告之间的最佳匹配，需要从大
几十年来，关系数据库一直主导着数据管理，但它们最近已经失去了NoSQL的替代品。虽然NoSQL数据存储不适合每个用例，但它们通常更适合大数据，这是处理大量数据的系统的简写。四种类型的数据存储用于大数据：
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
深度推荐算法（如DeepFM等）模型有个缺点：将训练数据里（用户交互数据）的特征进行独立建模，没有考虑到交互数据之间的关系。这使得这些模型不足以从用户的行为中提取出基于属性的协同信息。
在推荐系统领域近几年的工作中，知识图谱被越来越多的应用进来。在推荐系统中引入知识图谱被验证会给user-item的预测效果带来比较明显的提升，一个主要原因在于通过知识图谱，可以挖掘到很多user-item历史交互行为中看不到的信息。知识图谱如何应用到推荐系统中呢？今天就给大家带来4篇顶会中典型的知识图谱应用到推荐系统的工作。
官方解释： BeanDefinition是Bean的定义，描述了一个Bean实例。它包含了描述一个Bean所需的最少接口方法。一个BeanDefinition会有属性值、构造器参数和其它更多信息(取决于具体实现)。
数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据（主要是相邻关系，比如栈、队列、链表等），它与数据的存储无关，是独立于计算机的。因此，数据结构可以看作从具体问题中抽象出来的数学模型。
纯KG技术领域分享:解密知识谱的通用可迁移构建方法，以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍。
CSS的魅力就是让我们前端工程师像设计师一样进行网页的设计，我们能轻而易举的改变颜色、布局、制作出漂亮的影音效果等等，我们只需要改几行代码，不需要借助任何软件，就能轻而易举的实现，感觉就像魔法师一般，几秒钟就能得到一个想要的效果，是不是很酷呢。
导读：随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。
文中还提出了一种特殊形式的基于拉普拉斯图频谱的正则化方法，来学习和保持图节点和边属性的一致化。最后，在对合成和实际应用数据（物联网安全优化，化学反应预测）的大量实验证明该方法的有效性和广泛性。
我一直对图形编辑器如何做多人协同编辑很感兴趣，最近读了 Figma 前 CTO Evan Wallace 的文章《How Figma’s multiplayer technology works》，很有收获，于是写了这篇笔记。
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通过子查询不难看出，可以根据employee_id查到department_id,然后根据deparment_id查到location_id然后查city字段就行了
质量功能部署（QFD）是一种将客户要求转化成软件技术需求的技术。QFD的目的是最大限度地让客户从软件工程过程中感到满意。为了这个目标，QFD确认了三类需求：
散点图、线图、直方图、条形图和箱形图，这些都是简单而强大的可视化方法，通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中，我们将看到另外 4 个数据可视化方法！
css的魅力就是让我们前端工程师像设计师一样进行网页的设计，我们能轻而易举的改变颜色、布局、制作出漂亮的影音效果等等，我们只需要改几行代码，不需要借助任何软件，就能轻而易举的实现，感觉就像魔法师一般，几秒钟就能得到一个想要的效果，是不是很酷呢。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！
AI 科技评论按：继 2017 年 8 月份首度联合发布开放学术图谱（Open Academic Graph， OAG），近日，清华大学和微软研究院再度携手将 OAG 更新为 2.0 版本并进行了发布。
为了进行评估，新算法在四个公共基准上进行了测试，与包括非学习和基于学习的算法在内的八个最新基准进行了比较。该算法对噪声和异常值具有较强的鲁棒性，总体上优于所有的基线算法。
2017年8月，清华大学和微软研究院联合发布的 OAG v1，具体来说包含了来自 MAG 的 166,192,182 篇论文和来自 AMiner 的 154,771,162 篇论文的元数据信息。
抽象，从对具体的对象中抽取有用信息。 对象有其固有属性，对象的方法，即对象的行为（对象能做什么） 对象本身是简单的（功能简单），多个对象可以组成复杂的系统（对象之间彼此调用对方的方法）
什么是继承： 继承是一种创建新类的方式，在 python 中，新建的类可以继承一个或多个父类，父类又可称为基类或超类，新建的类称为派生类或子类
在千呼万唤之后，犹抱琵琶的超级账本 Fabric 1.0 GA版即将揭开面纱，翘首以待的社区用户将广泛使用这个版本。本文将介绍如何使用 Docker 容器技术来建立起一个多节点 Fabric 集群，并且描述在集群上如何进行基本的操作，如 chaincode 的生命周期维护等。文中采用 Fabric 1.0 beta 的端到端（e2e_cli）示例作为基础来说明原理。本文提供是手动配置的方法，后续将介绍利用容器平台（如 K8s 等）自动部署超级账本的方式。
阅读本文，你将了解如何运用 “MR模型-关系思考法” 进行思考、理解我们生活的这个复杂世界。
（一）事物[Things] (4种)：UML模型中最基本的构成元素，是具有代表性的成分的抽象
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行，解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源，同时需要确认进程需要占用CPU时间，确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡，提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列，在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多，另外一个CPU上的任务少的情况，这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 📷 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析（EDA），从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，让你的受众（通常是非技术人员的客户）能够理解。
在开始正式学习数据结构前，咱们先来看看什么是数据。所谓数据，就是用来描述客观事物的符号，在计算机中就是可以操作的对象，能够被计算机识别并输入给计算机处理的符号集合。数据不仅包括整型、浮点型等数值类型，还包括字符、声音、图像、视频等非数值型类型。
本文想澄清DTO与Value Object与POCO的区别，其中DTO代表数据传输对象，而POCO是Plain Old CLR Object，在Java环境中也称为POJO。
链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/10184514
基于特征交互和用户兴趣挖掘的方法已经得到了广泛的应用，比如比较有名的DIN，DIEN等。但是存在以下两个问题：
UML：Unified Modeling Language，即统一建模语言，简单地说就是一种有特殊用处的语言。本文是我初步学习UML的学习笔记，对于我们菜鸟码农来说，让我们做设计的可能性不大，但至少能看懂是必要的。
本文介绍的是新算法：用完全可训练的深度学习方式处理图匹配问题，论文《Learning Combinatorial Solver for Graph Matching》被 CVPR 2020接收为Oral论文。
持久卷（PersistentVolume，PV） 是集群中的一块存储，可以由管理员事先制备， 或者使用存储类（Storage Class）来动态制备。 持久卷是集群资源，就像节点也是集群资源一样。PV 持久卷和普通的 Volume 一样， 也是使用卷插件来实现的，只是它们拥有独立于任何使用 PV 的 Pod 的生命周期。
上两篇文章介绍了自动遍历的测试需求、工具选择和 AppCrawler 的环境安装、启动及配置文件字段基本含义，这里将以实际案例更加细致的说明配置文件的用法和一些特殊场景的处理。
经过调和过程，react会高效的根据新的状态构建虚拟DOM树，准备渲染整个UI页面
今天也是结束的最为密集的考试周，在分析过程中自己也有些许解题的感悟，在此分享出来，希望能帮到大家期末取得好成绩。
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事物[Things] (4种)：UML模型中最基本的构成元素，是具有代表性的成分的抽象
该属性表示当前节点的下一个节点（其后的节点与当前节点同属一个级别）；如果其后没有与其同级的节点，则返回null。
StarUML是支持UML (Unified Modeling Language（统一模型语言))的建模平台软件。
作为一个前端小白，入门跟着这四个来源学习，感谢作者的分享，在其基础上，通过自己的理解，梳理出的知识点，或许有遗漏，或许有些理解是错误的，如有发现，欢迎指点下。
近日，计算机视觉顶会CVPR 2020接收论文结果公布，从6656篇有效投稿中录取了1470篇论文，录取率约为22%。在《Intelligent Home 3D: Automatic 3D-House Design from Linguistic Descriptions Only》（已开源）这篇由华南理工大学、澳洲阿德莱德大学和酷家乐合作完成的论文中，作者设计了一套能够针对人类语言描述自动生成室内三维场景的算法模型。
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