它提供了一个统一的框架，其中包括一套最先进的Learning to Rank算法，并支持成对或列表丢失函数，多项目评分，排名度量优化等等。...TF-Ranking TF-Ranking提供了一个统一的框架，其中包括一套最先进的Learning to Rank算法，并支持成对或列表丢失函数，多项目评分，排名度量优化等等。...TF-Ranking速度较快且易于使用，而且还可以创建高质量的排名模型。统一的框架使ML研究人员、从业者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排名模型。...因此，任何对构建真实世界数据密集型排名系统(如Web搜索或新闻推荐)感兴趣的人都可以使用TF-Ranking作为强大，可扩展的解决方案。 经验评估是任何机器学习或信息检索研究的重要组成部分。...在这个框架中，可以通过期望最大化的过程来设计和优化度量驱动的损失函数。TF-Ranking库集成了直接度量优化的最新进展，并提供了LambdaLoss的实现。
这种简单的体系结构已经成为大多数排名算法以及RankLib或LightGBM等库的基础。...由于缺乏对主流深度学习框架(如TensorFlow、MxNet、PyTorch或Caffe2)中的排名模型的支持，这个问题变得愈加严峻。...进入 TF-Ranking TF-Ranking是一个基于tensorflow的框架，它支持在深度学习场景中实现TLR方法。...该框架包括实现流行的TLR技术，如成对pairwise或列表listwise损失函数、多项目评分、排名指标优化和无偏学习排名。 TF-Ranking的实现非常复杂，但使用起来也非常简单。...在Gmail搜索场景中，使用TF-Ranking对匹配特定用户查询的五个结果进行排序。用户点击等指标被用作排名的相关标签。不同排序模型的结果如下矩阵所示。 ?
TF-Ranking中有一套完整的学习排序的算法，包含成对或列表损失函数、多项目评分、排名度量优化和无偏见的学习排名。...谷歌在官方博客表示，TF-Ranking在创建高质量排名模型时速度快且易于使用，这套统一的框架能帮助ML研究人员、从业者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排名模型。...支持现有算法和衡量标准 TF-Ranking的适用性很广，既可支持目前广泛使用的排序学习算法，还能通过嵌入和扩展到数亿个训练示例来处理稀疏特征。...优化排名标准 学习排名中的一个重要研究挑战是排名标准的直接优化。在TF-Ranking中，研究人员提出了一种新方法LambdaLoss，是为排名标准优化准备的概率框架。...在此框架中，可以通过期望最大化过程来设计和优化标准驱动的损失函数。 除了上述特征外，研究人员最后再次强调， TF-Ranking也是一个无偏见的排序学习库。
LTR 模型与标准的分类模型不同，标准的分类模型一次只对一个条目(item)进行分类，LTR 模型接收一个完整的条目列表作为输入，并学习一个排序算法，使整个列表的效用(utility)最大化。...然后对整个文档列表的合并 BERT 输出与 TF-Ranking 中可用的一个专门的排名损失进行联合微调。...然而，尽管 GAMs 已经在回归和分类任务中得到了广泛的研究，但是如何在排名环境中应用它们还不是很清楚。...然而，GBDTs 在更为现实的排名场景中确实有其局限性，这些场景通常同时结合了文本特性和数值特性。例如，GBDTs 不能直接应用于大型离散特征空间，如原始文档文本。...DASALC 模型的体系结构完全使用 TF-Ranking 库实现。 最后，研究团队表示，基于Keras的TF-Ranking将更容易进行开发和部署LTR模型。
所谓学习排序，也就是对项目列表进行排序，从而将整个功能最大化的过程。 TF-Ranking中有一套完整的学习排序的算法，包含成对或列表损失函数、多项目评分、排名度量优化和无偏见的学习排名。...谷歌在官方博客表示，TF-Ranking在创建高质量排名模型时速度快且易于使用，这套统一的框架能帮助ML研究人员、从业者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排名模型。...支持现有算法和衡量标准 TF-Ranking的适用性很广，既可支持目前广泛使用的排序学习算法，还能通过嵌入和扩展到数亿个训练示例来处理稀疏特征。...优化排名标准 学习排名中的一个重要研究挑战是排名标准的直接优化。在TF-Ranking中，研究人员提出了一种新方法LambdaLoss，是为排名标准优化准备的概率框架。...在此框架中，可以通过期望最大化过程来设计和优化标准驱动的损失函数。 除了上述特征外，研究人员最后再次强调， TF-Ranking也是一个无偏见的排序学习库。
正如谷歌在最近发表的论文（https://arxiv.org/abs/1812.00073）中所描述的，TF-Ranking 提供了一个统一的框架，该框架包括一套最先进的排序学习算法，并且支持 Pairwise...TF-Ranking 快速且易用，并能创建高质量的排序模型。该统一框架让机器学习研究人员、实践者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排序模型。...此外，TF-Ranking 还可以通过嵌入来处理稀疏特征（如原始文本）以及扩展到数亿个训练实例。...在这个框架中，可以通过期望最大化的过程来设计和优化由评价指标驱动的损失函数。TF-Ranking 库集成了评价指标优化的最新成果，并提供了 LambdaLoss 的实现。...开启 TF-Ranking 的使用 TF-Ranking 实现了 TensorFlow Estimator 接口，它通过封装训练、评估、预测和导出服务，可以大大简化机器学习编程。
小勤：我现在有个按营业额不同等级的提成比例表，怎么用Power Query读到营业额数据表里？如下图所示： 大海：这个问题如果是在Excel里的话，用Lookup函数非常简单。...虽然PQ里没有Lookup函数，但是，用PQ处理也不复杂，主要是使用Table.SelectRows和Table.Last函数来实现。...写法如下： Table.Last( Table.SelectRows( 提成比率表, (t)=>t[营业额]<=[营业额] ) )[提成比例] 其实现思路如下： 1、用...Table.SelectRows函数筛选提成比率表里营业额小于数据源表当前行营业额的所有数据，类似于在Excel中做如下操作（比如针对营业额为2000的行，到提成比例表里取数据）： 那么，Table.SelectRows...大海：PQ里的函数式写法跟Excel里的公式不太一样，慢慢适应就好了。
在图像处理中，局部算法一般来说，在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果，因为他考虑到了图像领域像素的信息，而很多局部算法可以借助于直方图获得加速。...之后，对于一行中的第一个像素点，累加半径辐射范围内的列直方图，得到改点的局部直方图，对于行中的其他的像素，则类似于更新行直方图，先减去不在范围内那列的列直方图，然后加上移入范围内的列直方图。...GetValidCoordinate是一个用于辅助边界处像素点处理的函数，具体可详见附件中给出的代码。 ...4、 根据局部直方图获的结果 根据不同的算法需求，结合局部直方图信息来获取结果，比如最大值算法可以用如下方式获得： for (K = 255; K >= 0; K--) {...经过测试，在我的I5的台式机中，1024*768图像在直方图更新上所需要的平均之间约为30ms，相比局部算法的核心就算部分时间（比如上述的求最大值），可能大部分耗时并不在这里。
演讲中举了一个联合学习的例子：GBoard。随后讲解了该技术如何在Google产品的生产中部署，以及TensorFlow Federated如何使研究人员能够在自己的数据集上模拟联合学习。...演讲详细讲解了Cloud TPU和Cloud TPU Pod的技术细节，以及TensorFlow的新功能，这些功能可实现并行训练大规模的深度学习模型。...TF-Agents：TensorFlow的灵活强化学习库 本演讲介绍了深度强化学习的最新进展，并展示了TF-Agents如何快速启动项目，还讲解了如何混合、匹配和扩展TF-Agent库组件以实现新的强化学习算法...TF-Ranking是一个基于tensorflow的框架，它支持在深度学习场景中实现TLR方法。...该框架包括实现流行的TLR技术，如成对pairwise或列表listwise损失函数、多项目评分、排名指标优化和无偏学习排名。
我们知道整个ASP.NET Core建立在以ServiceCollection/ServiceProvider为核心的DI框架上，它甚至提供了扩展点使我们可以与第三方DI框架进行整合。...对此比较了解的读者朋友应该很清楚，针对第三方DI框架的整合可以通过在定义Startup类型的ConfigureServices方法返回一个ServiceProvider来实现。但是真的有这么简单吗？...为了确保服务实例能够被正常回收，如果服务类型实现了IDisposable接口，我们会将它添加到通过字段_disposables表示的集合中。...如下面的代码片断中，在注册的Starup类型中，我们让ConfigureServices方法返回一个MyServiceProvider对象。...二、原因何在？
相关开源项目： JAX https://github.com/google/jax 最后，我们继续研究机器学习的安全性和隐私性，以及在人工智能系统中老发安全和隐私的开源框架，如CleverHans和TensorFlow.../what-if-tool/ 发布了TF-Ranking高级库，用来表达涉及排名的机器学习问题 (报道如下) ： 谷歌开源TF-Ranking可扩展库，支持多种排序学习 发布了AdaNet，一个快速灵活的...AutoML框架 (报道如下) ： 谷歌开源集成学习工具AdaNet：2017年提出的算法终于实现了 还发布了能在浏览器里实时做tSNE可视化的框架，基于TensorFlow.js： https://...一旦这项研究得到临床和科学验证，我们将进行用户和人机交互研究，以了解我们如何在真正的临床环境中部署这项技术。 2018年，我们将研究范围从计算机辅助诊断扩展到了临床任务预测中。...如： 在印度班加罗尔办事处举办的AI/ML研究和实践研讨会； 在苏黎世办事处举办的算法和优化研讨会； 在桑尼维尔举办的ML医疗应用研讨会； 在马在诸塞州剑桥办事处举办的ML公平和偏见研讨会。
在这篇博客文章中，我们将分享 Explore 中的关键元素的详细概述，以及我们如何在 Instagram 上为人们提供个性化的内容。...这些定制技术是实现我们目标的关键： 使用 IGQL 快速迭代：一种新的领域特定语言 构建最优推荐算法和技术是 ML 社区正在进行的一个研究领域，根据任务的不同，选择正确的系统的过程可能会有很大的不同。...我们的工程团队反复使用不同的算法，我们需要一种方法，既能有效地尝试新思想，又能轻松地将有前途的思想应用到大型系统中，而不必过多地担心 CPU 和内存使用等计算资源的影响。...工程师可以像 python 那样编写推荐算法，并在 c++中快速高效地执行。...我们使用 ig2vec(一种类似 word2vecd 的嵌入框架)来得到帐户嵌入。通常，word2vec 嵌入框架根据训练语料库中句子的上下文来学习单词的表示。
虽然有许多不同的控制方法被提出，然而，这些平台本质上是不稳定的系统。这些算法一般基于经典和现代控制，要求了解机器人的动力学知识。...最近，无模型强化学习已经成功地用于控制无人驾驶飞机，无论任何先验知识的机器人模型。在这项工作中，我们提出了一个框架来训练SAC算法，以实现四旋翼飞行器在进入目标任务中的低水平控制。...通过实验，我们证明了SAC不仅可以学习一个稳健的策略，而且可以应对未知的情况。 主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
不会只有一组最优的超参数。你可能会在完全不同的一组参数中得到一个和你所拥有的相比类似的分值。 11.如何提高Kaggle排名？ 这不是一个一夜之间的事情。你只需要继续学习。...商业问题：如何在线推荐产品以增加购买。 将其翻译成ml问题。 在客户可能会点击/购买时尝试预测顾客会买什么并给定一些可用的数据，给定一些历史风险的建议 建立一个测试/验证框架。...保持测试组和对照组 评估算法的运行情况以及随着时间的推移进行调整。 16.你最喜欢的机器学习算法是哪一种？ 当然是梯度提升决策树。但在不同的任务中，所有可能都是好的。...23.如何在R和Python中使用整体建模来提高预测的准确性。 请引用一些现实生活中的例子？ 你可以看我的github脚本，它解释了不同的基于Kaggle比赛的机器学习方法。同时，核对集成指南。...我不同意这个“人们在说TENSORFLOW是下一个scikit learn”的说法。 Tensorflow是一个完成某些机器学习任务（如深入学习）的框架。
译者 | 王强 策划 | Tina 要点 基于深度学习的机器学习算法可用于响应式和个性化的广告推荐用途。 各种广告平台的目标都是在长期为用户、广告客户和平台实现最大化价值。...广告投放渠道包括候选检索、重量级排名、拍卖和分配，以确保在高 QPS 下实现低延迟服务。...此排名服务通常还可以访问特征提取，因为系统无法高效地传输候选排名请求中的所有内容特征。通常，数百到数千个候选者会被发送到排名服务中，而一次性发送所有这些特征会让请求大大膨胀。...一旦在投放期间将广告编入索引，检索服务器只需调用模型的用户部分，然后利用近似最近邻搜索算法（如 HNSW）在广告数据库索引中查找相关广告。 图 6：双塔模型部署 排名模型 接下来是排名模型。...Pinterest 使用不同的语言或框架来训练模型，而不是为模型提供服务。
将调整过程与特征的最佳选择相结合可能是每个基于排名的选择算法的最佳解决方案。排名选择包括迭代删除不太重要的特征，同时重新训练模型直到达到收敛。...用于特征选择的模型可能与用于最终拟合和预测的模型不同（在参数配置或类型上）。这可能导致次优的性能。...例如，RFE（递归特征消除）或 Boruta 就是这种情况，其中通过算法通过变量重要性选择的特征被另一种算法用于最终拟合。 当我们使用基于排名的算法执行特征选择时，SHAP 会有所帮助。...它支持网格搜索或随机搜索，并提供排序特征选择算法，如递归特征消除 (RFE) 或 Boruta。额外的提升包括提供使用 SHAP 重要性进行特征选择的可能性。...总结 在这篇文章中，我们介绍了shape - hypertune，作为一个有用的框架来进行参数调整和梯度增强模型的最优特征搜索。
这为LoRA微调提供了一个更接近原始预训练权重的起点，有助于提高微调性能。 兼容性：LoftQ框架与不同的量化方法兼容，如均匀量化和NormalFloat量化。这使得它可以应用于不同的模型和场景。...量化方法的比较： 对比了LoftQ与现有的量化方法，如QLoRA，以及全精度LoRA微调方法。 在不同的量化位宽（如2位、4位和混合精度）下进行了实验。...低秩适配器的排名选择： 研究了不同排名的低秩适配器对微调性能的影响。 交替优化步骤的敏感性分析： 分析了在LoftQ框架中交替优化步骤（T）的数量对性能的影响。...优化算法的改进：研究不同的优化算法对LoftQ性能的影响，以及如何调整优化过程以进一步提高量化模型的性能。...低秩适配器的优化：深入研究低秩适配器的设计，包括它们的尺寸、初始化方法和更新策略，以提高微调效率和性能。 硬件加速：研究如何在特定硬件上实现LoftQ，以利用硬件加速的优势，提高推理速度和能效。
一面主要问题如下： 首先自我介绍 数据结构算法的基本问题，如排序算法，二叉树遍历，后序遍历非递归，图的最短路径问题 对一个数组进行绝对值排序的算法 java中hashmap的底层实现 java中垃圾回收机制...一致性hash算法 项目中业务对象的关联关系/关联方式，谈谈左外连接及如何实现多对多关系模型 spring的IOC和AOP sping如何实现（保证）事务一致性完整性，spring中事务传播机制类型 谈谈...我说的是java WEB框架那些，然后就开始问java了 接口和抽象类的区别 实现有哪些不同？ 序列化如何实现？用代码描述。writeObject? objectWrite?...代码实现？List和Map的不同？HashMap的实现？如何解决散列冲突？ 多线程机制？线程休眠10秒？sleep()与wait()的区别。 缓冲流buffer的用途？原理？...如何在代码中实现？ sql代码中如何使用如何定义一个事务？应该是如何定义一个事务的隔离级别？ 项目中遇到的问题？解决方式？ SSI框架？spring如何定义一个bean?代码描述。Bean的生命周期？
但由于实现语言、底层网络设计、并发处理、路由算法等种种因素的影响，不同的框架实现相同的逻辑，性能可能会有十倍乃至百倍的差异。...使用 Web-Frameworks，可以测试在不同硬件环境下框架的性能表现，以及不同框架之间的比较，能够对框架选择和性能评估能提供参考。...第四名则是一个 Go 框架 Gearbox，这是一个用于构建微服务的、专注于高性能的 Web 框架。其基于另一个 Go 项目 fasthttp，并使用了优化的基数树实现路由算法。...Web-Frameworks 截至 2021-03-16，Web-Frameworks 提供了全部 25 种语言、226 个 Web 框架的性能排行榜，绝大多数常见的网络框架都在其中，如: 24 名的...然而，该测试和排行榜仅仅基于数个简单接口的实现，缺乏更为深入的优化；只对每秒请求数这一指标进行了比较，缺乏包括延迟、并发稳定性、资源占用程度等等的评估，不能完全代表各个框架在实践中的真正性能表现。
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