以下是一些使用 ctr 命令的示例：示例1：下载并运行一个容器使用以下命令从 Docker Hub 下载一个 Ubuntu 容器镜像：sudo ctr images pull docker.io/library /ubuntu:latest然后，使用以下命令启动一个 Ubuntu 容器：sudo ctr run --rm docker.io/library/ubuntu:latest ubuntu echo " ：sudo ctr snapshot list my-container接下来，您可以使用以下命令来创建一个基于快照的新容器：sudo ctr run --snapshot my-container:my-snapshot 1000然后，使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list您应该会看到一个名为 my-container 的任务。 接下来，您可以使用以下命令来查看任务的日志：sudo ctr tasks logs <task-id>将 <task-id> 替换为 my-container 任务的 ID。
ctr 命令行工具提供了一种简单的方式来管理 containerd。常用命令以下是 ctr 命令的一些常用命令：imagesimages 命令用于列出本地镜像。 使用以下命令列出所有本地镜像：sudo ctr images list您还可以使用以下命令下载 Docker Hub 上的镜像：sudo ctr images pull docker.io/library 使用以下命令列出所有正在运行的容器：sudo ctr containers list使用以下命令启动一个容器：sudo ctr containers start <container-name>使用以下命令停止一个容器 使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list使用以下命令查看任务的日志：sudo ctr tasks logs <task-id>snapshotsnapshot 命令用于管理容器快照 使用以下命令创建容器快照：sudo ctr snapshot create <container-name> <snapshot-name>使用以下命令列出容器快照：sudo ctr snapshot
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DeepLight框架加速CTR预测。 简单回顾 预估CTR不仅需要一个良好的模型 还需要设计良好的特征作为输入。以前很多研究挖掘了大量特征，例如文本特征，单击“反馈特征”、“上下文特征”和“心理学”特征。 如何基于DeepFM做改造，达到xDeepFM的效果呢？DeepFwFM就这样诞生了： ? 稀疏DNN的计算复杂度比原来小很多，稀疏的矩阵R也使得FwFM加速，修剪R其实就是做特征选择，不仅提升性能还能提高准确率，稀疏的embedding能极大的降低内存的使用。 所以应该如何修剪？ 我们发现剪枝后不仅快了很多，还能带来AUC的略微提升。最后对比下剪枝后各个模型的对比，DeepLight无论是性能还是准确率都是最优的。 ?
3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。 CTR=#click#impression CTR=\frac{\#\; click}{\#\; impression} 广告点击率对于在线广告有着重要的作用，在网络中，对于有限的流量，通常要选择出最优质的广告进行投放 ，此时，CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。 但是在计算CTR时，由于数据的稀疏性，利用上述的计算方法得到的CTR通常具有较大的偏差，这样的偏差主要表现在如下的两种情况： 1、例如展示impression的次数很小，如11次，其中，点击的次数也很小 (这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR
这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。 3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。 但是在计算CTR时，由于数据的稀疏性，利用上述的计算方法得到的CTR通常具有较大的偏差，这样的偏差主要表现在如下的两种情况： 1、例如展示impression的次数很小，如11次，其中，点击的次数也很小 (这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR 二、CTR的平滑方法 1、数据的层次结构——贝叶斯平滑 image.png 其对应的概率图模型为： ?
https://github.com/DSXiangLi/CTR NFM NFM的创新点是在wide&Deep的Deep部分，在Embedding层和全联接层之间加入了BI-Pooling层,也就是Embedding y = interaction_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM
概述CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。 经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型 在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。2. 深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展 总结深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和DeepFM相似都拥有Deep和Linear的部分，只不过把DeepFM中用来学习二阶特征交互的 '): y = dense_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏 LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing zhuanlan.zhihu.com/p/79659557 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373 https://github.com/qiaoguan/deep-ctr-prediction
DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。 那把ResNet放到CTR模型里又有什么特殊的优势呢？老实说感觉像是把那个时期比较牛的框架直接拿来用。。。 DCN已经很优秀，只能想到可以吐槽的点 对记忆信息的学习可能会有不足，虽然有ResNet但输入已经是Embedding特征，多少已经是泛化后的特征表达，不知道再加入Wide部分是不是会有提升。 CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM ---- 资料 Gang Fu,Mingliang Wang, 2017, Deep & Cross Network for Ad Click
概述 CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。 经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型 在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。 2. 深度CTR模型在问题求解上的发展 参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展 总结 深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
因此，如何提升Deep CTR模型的训练效率并且不伤害它的效果是在推荐系统中的一个必要问题。 在本工作中，我们主要关注incremental方法来训练deep CTR模型，它的目标是极大提升训练效率，并且不降低模型表现。 图1 当模型停止更新不同天时，模型效果下降的表现。 先决条件 在该节中，我们引入了关于deep ctr模型的一些概念、基础知识。 Deep CTR模型 。。。 Batch模式 vs. 在这样的环境下，使用incremental mode来替代batch mode会极大提升效率，而这样的替换又能维持效果表现。 该数据集用于CTR预估的benchmark算法。
二、如何开会最高效 一言以蔽之，「用项目管理的思维来管理会议」，能让会议收到意想不到的效果。 项管模式渐入轨，效能提升勇夺魁。 让我们行动起来，提升组织效能，从管理好会议开始。 -The End-
工作几年的人还写出那么难看的代码，说出去会很丢人的，所以提升自己的编码水平显得尤为迫切。 那么可以从哪些方面着手去提升自己的能力呢？ 这些变化的东西就是复杂的业务逻辑，你需要思考如何用一种合适的设计模式去承载它，使得当它发生变化的时候，能具有很好的扩展性。 3、统一编码风格，提升质量 代码质量大概分为以下层级： 可以正常运行——可以测试通过——容易阅读——容易维护。 Code Review 至少要让代码达到易阅读的级别。 如果你隔段时间回头看自己的字都不忍直视，那么可以通过临摹练字来提升自己，最终习得一手好字。 练字多了就会成为习惯，再往后写字就变成下意识的习惯。 而写代码可没有那么简单，写之前需要用大脑思考，选用什么模式，如何设计，写完后要想着如何优化。 按照上文的学习方法，慢慢改善自己的编码习惯，最终达到下笔如有神的境界。
那么，再谈谈作为软件测试从业者来说，编程应该掌握到什么程度，以及应该如何提升编程能力呢？ 首先要搞明白测试人员学习编程的目的是什么？没有箭靶子，拼命拉弓又有什么用呢？ 然后，重点来了，作为一个测试人员应该如何提升编程能力呢？ 还有最重要的是锻炼解决问题的能力，报错如何debug，如何排查问题等等。 刷题比做项目实战的好处是题目一般比较短，通常几十行代码就可以搞定。很容易就获得成就感，也可以培养编程的感觉以及兴趣。 关于如何学习，你可以自学也可以报培训班，有些机构还行，会带着你做项目，但是不做推荐。 具体更详细的手工测试如何转自动化，之后会发文章详细说一下，也可以先看下之前在B站录制的视频，手工测试如何转自动化？ https://www.bilibili.com/video/BV1fi4y1s7ct 关于如何提升编程能力？其实也没啥好办法，多写代码，仅此而已！
然而，上下文通常是动态的，所以这种方法会遇到两方面的挑战： item 的语料库通常回答，如何进行快速匹配； 从用户反馈种受到的训练数据通常是非常稀疏的，因此导致模型预测对于长尾内容的方差较大。 作者发现通过对向量进行归一化也可以改善模型训练；另外，加上一个超参 可以调节预测准确率： Streaming Frequency Estimation 这一节主要介绍 如何从随机的 batch
导语 笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比，并结合自身的使用和理解，梳理出一条CTR预估模型的发展脉络，希望帮助到有需要的同学。 0. 提纲 1. 背景 2. 梯度提升（Gradient Boosting）：每次建树是在之前建树损失函数的梯度下降方向上进行优化，因为梯度方向(求导) 是函数变化最陡的方向。不断优化之前的弱分类器，得到更强的分类器。 核心问题 2：如何将多个弱分类器组合成一个强分类器？ 通过加大分类误差率较小的弱分类器的权重，通过多棵权重不同的树（能者多劳）进行打分，最终输出回归预测值。 6.1 优缺点 优点：MLR 通过先验知识对样本空间的划分可以有效提升 LR 对非线性的拟合能力，比较适合于电商场景，如 3C 类和服装类不需要分别训练各自不同的 LR 模型，学生人群和上班族也不需要单独训练各自的 online 算法其实并不复杂，batch 算法需要遍历所有样本才能进行一轮参数的迭代求解(如随机梯度下降)，而 online 算法可以每取一个训练样本，就对参数进行一次更新，大大提升了效率。
作者：十方 CTR模型相关论文，大家已经看了很多了，如FNN、DeepFm、XDeepFM等，难免会"审美疲劳"，所以这些模型真的充分挖掘了交叉特征了吗？ 这篇论文《MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask》提出了 MaskBlock更好的挖掘交叉特征，提升点击率模型的效果。 在3个数据集上，MaskNet都表现最好，说明MaskBlock可以显著提升DNN挖掘复杂交互特征的能力。 参考文献 1.MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask
Replication：复制服务，将数据跨地域进行复制；•Archiving：归档服务，归档commit元数据，避免元数据不断膨胀；•Compaction：压缩服务，将基础文件和增量日志文件进行合并，生成新版本列存文件，提升查询性能 介绍完Hudi和PrestoDB集成现状后，来看看使用案例和场景，Hudi与Presto的集成是如何降低成本和提高查询性能的 ? Clustering之后的执行计划，总共扫描输入了371W+条数据，最后过滤输出了140W+条数据；相比未进行Clustering，扫描的数据量从2900W+减少到了371W+；可见Clustering的效果提升非常显著 还有后续的规划：落地更多的用例；将Clustering作为一个更轻量级的服务调用；分优先级及分层（如多个Job跨表重组数据布局）；根据历史查询性能优化新的数据布局；在Presto中添加二级索引进一步减少查询时间；提升重写性能
关注我们，一起学习~ 标题：CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction 地址：https://arxiv.org/pdf/2212.00522 .pdf 代码：https://github.com/cl4ctr/cl4ctr 会议：WSDM 2023 学校，公司：复旦，微软 1. 本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征，并提出了一个模型不可知的CTR对比学习（CL4CTR）框架，该框架由三个自监督学习信号组成，以规范特征表征学习：对比损失、特征对齐和域一致性。 CL4CTR image.png 2.1 CTR预测任务 CTR预测是一项二分类任务。 在CTR预测任务中，发现同一域的特征类似于正样本对，而不同场的特征则类似于负样本对。因此，本文提出了CTR预测中对比学习的两个新特性，即特征对齐和场均匀性，它们可以在训练过程中正则化特征表征。
最近经常遇到有些朋友问题我如何学习编译器等各类底层的知识。 这些问题的背后是很多程序员对自我提升的强烈需求。 今天，笔者会通过分享“2020年最后一天的学习完整记录”的方式解答这个问题。 注意：本文是分享自我提升技巧，所以遇到不懂的技术名词，可以直接跳过。 一、初识 “初识是一个被灌输知识的过程。 当我们看博客或者书籍时，都会遇到一些新知识。这就是初识。 请记住，只有当我们把相关的知识点完整串联和记忆后，我们才能真正 超越自己，才能真正的 自我提升。 本文总结 本文通过一次完整的学习经历分享了 “如何自我学习/提升”的问题。 探索：手动进行研究的过程 总结和超越：完成自我提升的过程 ? 在不依赖 Xcode 的情况下，我们该如何解决？ “6.3 App 链接一个 Swift 二进制时报错？
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