昨天心情不太好,本来不打算写东西了,但想想坚持了这么久,还是写点什么吧。 最近sharejs升级到了0.7,看文档说整套代码重写了一遍,API基本都变了。想起以前写的teamspark,从meteor 0.3.7到0.5就经历了阵痛,0.5到0.6又是无法运行,费了不少劲才改好的艰难,开源软件没到1.0真是要慎用啊。 最近「业余」(真是非常业余,大块时间都用来写东西了)时间在捣鼓node-webkit。还记得之前我提到过的github atom么?它就是基于一个node-webkit的fork上做出来的。我
其次选择分享模型:Floating、Inline、Expanding、Image Sharing、Popup、Banner、Slider。每种模型的效果如下:
这个C#类是一个基于Base64的加密和解密类,用户可以可以使用默认的秘钥进行加密、解密,也可以自己设定秘钥进行加密和解密,非常实用
python开发简单socket程序在两台电脑之间传输消息,分为客户端和服务端,分别在两台电脑上运行后即可进行简单的消息传输,也可以在一台电脑上测试,设置两个不同的端口即可。
TLDR: 本文综述了最近使用大语言模型技术来增强推荐系统的相关工作,主要是将当前工作分为预训练(Pre-training)、微调(Fine-tuning)和提示(Promoting)的角度来进行介绍。
本文基于ECML-PKDD-2020论文《Social Influence Attentive Neural Network for Friend-Enhanced Recommendation》,论文作者是北京邮电大学、腾讯微信、新加坡管理大学的陆元福、谢若冰、石川、方元、王伟、张旭和林乐宇。 导读 随着在线社交网络的兴起,许多社交应用程序中出现了一种新的基于社交的推荐方式,微信看一看推荐系统中的朋友在看就是其代表应用之一。在本文中,我们将微信看一看的朋友在看推荐称为“好友增强型推荐(Friend-
下面介绍以threading模块来实现定时器的方法。 使用前先做一个简单试验:
2月8日,百度举行了一场为“全民VIP狂欢节”预热的新闻发布会。会上,百度表示要在除夕到初六这七天时间里限时免费开放优质内容资源,来自爱奇艺、蜻蜓FM、喜马拉雅、太合音乐等内容方的“最新大片、热搜歌曲、热播音频”等VIP内容资源,统统免费。
import re, urllib htmlSource = urllib.urlopen("http://www.sharejs.com").read(200000) linksList = re.
这个C#类封装的DES加密解密,可以使用默认秘钥进行加密、解密,也可以自定义秘钥进行加密、解密,调用简单方便。
AI 科技评论按:本文作者 Tim Dettmers 现在已在华盛顿大学读博,博士申请阶段,他曾对如何申请博士进行了深入研究,并一举拿下斯坦福大学、华盛顿大学、UCL、CMU 和 NYU 五所名校的 offer。日前,他发布了这篇博文,总结了怎样一步步地打造一份优秀的博士申请,并在问答中对大家的疑问进行了解答,希望以此来帮助那些正面临或将面临博士申请的人。雷锋网 AI 科技评论编译如下。
1.git reset git reset有3个参数,可以自行百度,主要介绍--hard git reset hard 版本号 这个命令不推荐使用后,这样会让当前版本号到撤回的那个版本号之间的commit记录全部消去,使用git push origin branchName -f 强推,这是非常不友好的,一般在不建议git reset --hard 版本号 之后提交到远程分支。 如果强行使用 git reset操作
如果我们开发的程序需要监控端口,我们可以在启动程序时判断端口是否已经被占用了,下面的python代码帮你实现了这个实用的功能。
页面内要放验证码的地方(层内,单元格内等)放置如下代码,这个是验证码的图图,输入验证码的文本框和调刷新方法的链接。
一个类似定时器的效果,每隔指定的秒数运行指定的函数,采用线程实现,代码简单实用。 import os import time def print_ts(message): print "[%s] %s"%(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()), message) def run(interval, command): print_ts("-"*100) print_ts("Command %s"%command)
首先到网上下载MySql.Data.MySqlClient.dll,然后添加引用到项目
关闭文件 func (file *File) Close() os.Error { if file == nil { return os.EINVAL } e := syscall.Close(file.fd) file.fd = -1 // so it can't be closed again if e != 0 { return os.Errno(e) } return nil } //该代码片段来自于: h
近两年的疫情,导致大部分项目都在远程交付,给客户做presentation和workshop也都搬到了线上,在演讲过程中高亮鼠标,画图做批注补充等等都有了很大的需求。
最新版的Butterfly取消了原来设置在_config.yml里的默认CDN,导致不能快速替换掉现在极不稳定的jsDelivr CDN。本文的默认Butterfly版本为4.1.0。
这个C#类对asp.net中的session进行了再次封装,操作Session可以变得更简单一些,包括读取session和写入session,用户还可以根据自己的需要对这个类进行扩展。
昨天,网友ubiquitous7733在Reddit论坛吐槽,自己想申请NLP和机器系学习方向的博士生,尝试过纽约大学、哥伦比亚大学, 斯坦福、MIT, CMU等8所学校,申请了三波至今未果,现在开始不断怀疑自己。
基本上只要出现好友头像的地方都能通过双击头像来直接访问该好友设置的视频,比如群聊、朋友圈、通信录,各种入口,这是要强推的节奏。
目前,推荐系统在信息过滤中起着至关重要的作用。现有主流的推荐系统主要是通过学习数据中的相关性进而提取用户的行为偏好,例如协同过滤中的行为相关性,点击率预测中的特征-特征或特征-行为相关性。然而,遗憾的是,现实世界是由因果关系而不是相关关系驱动的,相关关系并不意味着因果关系。例如,推荐系统可以在用户购买手机后向其推荐电池充电器,其中后者可以作为前者的原因,而这种因果关系是无法反过来的。最近,为了解决这个问题呢,推荐系统的研究人员开始利用因果推理来提取因果关系,进而增强推荐系统的性能。
由于MC自带的必要动态链接库LWJGL的架构是X86,不兼容mac pro m1处理器的arm64架构,原生的MC是无法在m1上启动的;同时由于Apple强推了Metal API,在部分mod / 光影 / 材质包上会有损失部分Feature的情况
今天给大家安利 14 款颜值绝绝子的 Chrome 官方主题,均由 Chrome 官方团队出品。个人强推第一款海洋绿,拉升逼格。
免费的广告拦截器,永远的神,想要访问网站没广告,这个你绝对用得上,打开之后不管是啥广告全部消失。
这段代码通过抓取百度词典的翻译结果达到翻译单词的目的 这个小工具使用Python语言编写完成,其中使用到这 些类库(urllib,BeautifulSoup ),前者主要负责网络通讯方面,后者负责HTML的解析。这也是Python语言生态圈的强大之处,写个这样的小工具,毫不费力。 在线翻译的原理:首先根据用户输入的单词提交给百度词典 ,其次读取百度词典返回的数据并解析,最后将处理过的数据显示给用户。以下是该工具的具体代码(Translate.py)
1.在Scrapy工程下新建“middlewares.py” Importing base64 library because we'll need it ONLY in case if the proxy we are going to use requires authentication import base64 Start your middleware class class ProxyMiddleware(object): # overwrite process request def pr
知识图谱(图网络)在推荐系统中的重要性不言而喻,但并非所有关系都与目标推荐任务相关。为解决这一问题,本文介绍了名为DiffKG的新的知识图谱扩散模型,结合了生成扩散模型与数据增强范式,实现了鲁棒的知识图谱表示学习。
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上面的网址是一个免费的SQL学习网站——SQLZOO!它支持语言:English • 日本語 • 中文(繁体),不过选择繁体中文后会发现翻译的也一般,还不如直接用谷歌/有道翻译插件,界面如下:
在推荐系统中,用户回存在各种异构行为,对这些行为的有效挖掘能够提升我们对用户偏好和行为的理解。但是,将各类异构行为结合到推荐模型中的传统方法会导致特征稀疏(feature sparsity)和知识碎片(knowledge fragmentation)问题。本文提出采用大模型LLM从用户的异构行为信息中提取和融合异构知识,然后将异构知识和推荐任务相结合,在LLM上执行指令微调进行个性化推荐。
TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下,并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。具体的,其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征,并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。
这段代码通过pil生成缩略图,主要通过save函数保存缩略图,自定义了图片的保存位置和原图片位置,可以自己更改,可以指定缩略图的大小。
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Sublime 简直是前端 coding 神器 什么需求都能满足 我这辈子就用 Sublime 了 嗯,VScode 真香!
上周末梳理了NeurlPS'22中推荐系统相关论文,详见NeurlPS'22 推荐系统论文梳理。本想精读其中某篇,但是并没有公开。最近知乎刷到很多ICLR'23的总结文章,我把他们汇总在ICLR'23 论文整理合辑一文中(https://zhuanlan.zhihu.com/p/576413129),含扩散模型、图网络、推荐系统、强化学习、知识蒸馏、NLP等多个方向。
在整个功能开发完毕的时侯,会有非常多的 commit,用 rebase 可以让我们的commit记录很干净
就像国内的b站一样,YouTube不仅是一个多媒体娱乐帝国,还是一个全面的学习平台。每月无需支付订阅费即可在YouTube上观看视频。所有供你观看和学习的内容全部免费,这是一件很美妙的事情。你只需要付出宝贵的时间来观看自己喜欢的视频。
while语句用法如下。其中else语句为可选语法,在while正常执行结束后执行,但是如果while异常退出、break,return则不执行。
经过 3 个月精心准备,我拿到了 Google,Facebook,Netflix,linkedin,Snapchat,Roku TV,Amazon,Signal,Wealthfront,Toyota Research Institute 一共 10 个硅谷公司的 offer。airbnb 结果还没出,uber, dropbox 面试体验不好,最后 onsite 直接 withdraw。Soundhound intuit HR 自己说他们待遇不 competitive,所以也 withdraw 了。最终大概率在 LinkedIn Staff 和 Netflix 之间选一个。
TLDR: 这篇文章给大家分享来自香港大学数据智能实验室最近推出的智能推荐大模型XRec,旨在利用大语言模型为推荐系统提供基于自然语言的可解释性。
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