本文为阿里DIN系列方法的简单总结，这里将会总结DIN系列文章的创新之处，以及相应的方法。DIN提出的原因我们在base model里面介绍。

本文是SIGIR'21上的一篇短文，主要是对召回阶段的双塔模型中的负采样方法的改进。通常用的表多的是batch内（in-batch）负采样，但是直接使用in-batch负采样，需要较大的batch size，而如果batch size太大，GPU就会承受不住，因...

Dropout和Batch Norm都是在深度学习中经常用到的方法，可以有效防止过拟合，增加模型的鲁棒性，提升训练效率。今天和大家分享Dropout和Batch Norm的相关内容。...

近几天的推文中，分别对深度学习中的三大神经网络——DNN、CNN、RNN进行了系统的介绍，今天本文以股票数据集为例对其进行案例实战和对比。

推荐系统模型中通常采用逐点损失（CE）和成对损失（BPR），很少探索如何从可用的偏好信息中最优地提取信号。对负样本进行采样后，通常利用正样本和采样的负样本来更新权重。这可能会忽略来自其他用户和商品的有价值的全局信息，并...

本文主要关注微视频的推荐方面的一篇短文，现有的微视频推荐模型依赖于多模态信息，并且学习的embedding无法反映用户对微视频的多种兴趣。本文结合对比学习提出提取对比多兴趣并设计微视频推荐模型 CMI。CMI 从用户的历...

Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，目前已经在目标检测、自然语言处理、时序预测等多个深度学习领域获得了应用，成为了新的研究热点。...

每个人在生活当中或多或少都有一些工作，有的工作是按照一定周期循环的， 例如每天固定时间的闹铃、工作打卡等等； 有的工作则是临时发生的，例如刚好有亲友到访，需要你在一个特定的时间去车站迎接！ 这个时候 Linux 的计划任务...

Kafka 起初是 由 LinkedIn 公司采用 Scala 语言开发的一个多分区、多副本且基于 ZooKeeper 协调的分布式消息系统，现已被捐献给 Apache 基金会。目前 Kafka 已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可...

当你有10条SQL语句要执行时，一次向服务器发送一条SQL语句，这么做效率上很差！处理的方案是使用批处理，即一次向服务器发送多条SQL语句，然后由服务器一次性处理。...