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              J u s t F o r F u n o y s t e r q a q ` s w o r k s a p c e J u s t F o r F u n W h e t h e r t o l o g i n n o w ? S i g n i n  A b o u t O y s t e r Q A Q P o s t s   《 深 度 学 习 》 （ 6 8 章 ） 读 书 笔 记  发 布 于 2 0 2 5 0 2 2 7 以 下 内 容 基 于 l l m 以 及 人 工 编 辑 较 正 深 度 前 馈 网 络 基 于 梯 度 的 学 习 前 言 线 性 模 型 的 优 化 ： 凸 优 化 问 题 线 性 回 归 、 逻 辑 回 归 和 支 持 向 量 机 （ S V M ） 等 模 型 的 代 价 . . .   N O T H I N G  4 3 3 热 度   关 于 交 叉 熵 （ 信 息 熵 、 K L 散 度 、 交 叉 熵 、 极 大 化 似 然 ）  发 布 于 2 0 2 5 0 2 2 0 从 信 息 论 说 起 在 现 实 世 界 中 ， 我 们 经 常 需 要 衡 量 一 个 事 件 的 不 确 定 性 。 
 例 如 ， 在 一 个 抛 硬 币 实 验 中 ， “ 硬 币 正 面 朝 上 ” 这 个 事 件 的 信 息 量 有 多 大 ？ 直 觉 上 ， 一 个 不 常 发 生 . . .   N O T H I N G  5 2 7 热 度   《 深 度 学 习 》 （ 1 5 章 ） 读 书 笔 记  发 布 于 2 0 2 5 0 2 2 0 线 性 代 数 更 多 参 考 线 性 代 数 的 本 质 ] ( h t t p s : / / w w w . b i l i b i l i . c o m / v i d e o / B V 1 Y s 4 1 1 k 7 y Q / ) 视 频 课 程 以 及 知 乎 笔 记 标 量 、 向 量 、 矩 阵 和 张 量 标 量 （ s c a l a r ） ： 单 独 的 . . .   N O T H I N G  4 9 5 热 度   2 0 2 4 年 终 总 结  发 布 于 2 0 2 5 0 1 1 0 关 键 1 篇 C C F B 论 文 1 篇 关 于 现 代 推 荐 系 统 构 建 的 文 章 4 场 大 厂 暑 期 实 习 面 试 5 个 月 的 大 厂 算 法 暑 期 实 习 1 次 结 合 实 习 所 学 的 自 有 项 目 推 荐 系 统 重 构 4 份 互 联 网 秋 招 算 . . .   N O T H I N G  6 0 8 热 度   我 的 秋 招  发 布 于 2 0 2 4 0 9 1 6 今 年 的 就 业 形 势 依 然 严 峻 ， 世 界 变 化 之 快 令 人 难 以 应 对 。 
 唯 一 能 做 的 ， 就 是 超 前 超 额 地 准 备 — — 前 提 是 你 认 为 还 值 得 。 
 回 想 起 来 ， 自 从 选 择 了 裸 辞 考 研 并 成 功 上 岸 后 ， . . .   N O T H I N G  1 . 7 5 k 热 度   单 机 数 仓 环 境 搭 建 备 忘  发 布 于 2 0 2 4 0 6 0 8 选 型 版 本 J D K 1 . 8 H a d o o p 3 . 3 . 6 S p a r k 3 . 5 . 1 S c a l a 2 . 1 2 . 1 9 H i v e 3 . 1 . 3 H b a s e 2 . 2 . 3 （ p h o e n i x h b a s e 2 . 2 5 . 1 . 3 ） F l i n k 1 . 1 6 . 3 F l i n k C D C 3 . 0 . 1 安 装 配 置 H . . .   N O T H I N G  2 . 2 5 k 热 度   流 式 更 新 索 引 一 致 性 问 题  发 布 于 2 0 2 4 0 6 0 6 召 回 流 式 更 新 的 目 的 ： 加 强 学 习 物 品 表 征 与 用 户 表 征 的 实 时 性 ， 尤 其 是 近 线 模 型 更 新 间 隔 产 生 交 互 行 为 的 用 户 和 物 品 的 表 征 。 
 召 回 流 式 更 新 的 问 题 ： 向 量 召 回 特 有 问 . . .   N O T H I N G  2 . 1 k 热 度   D A S F A A 2 0 2 4 论 文 中 稿  发 布 于 2 0 2 4 0 3 1 5   N O T H I N G  2 . 0 3 k 热 度   多 任 务 学 习 与 推 荐 系 统  发 布 于 2 0 2 4 0 3 1 1 简 介 大 多 数 机 器 学 习 模 型 都 是 独 立 来 进 行 学 习 的 ， 即 单 任 务 学 习 （ s i n g l e t a s k l e a r n i n g ） 。 
 也 就 是 说 ， 我 们 针 对 一 个 特 定 的 任 务 ， 设 计 一 个 模 型 ， 然 后 进 行 迭 代 优 化 . . .   N O T H I N G  2 . 3 k 热 度   关 于 推 荐 系 统 中 冷 启 动 问 题 的 一 些 看 法  发 布 于 2 0 2 4 0 3 0 9 冷 启 动 问 题 推 荐 系 统 的 冷 启 动 问 题 指 的 是 在 系 统 面 临 新 用 户 或 新 物 品 时 ， 由 于 缺 乏 足 够 的 历 史 数 据 而 难 以 进 行 有 效 的 个 性 化 推 荐 。 
 对 于 新 物 品 而 言 ， 缺 乏 历 史 行 为 数 据 . . .   N O T H I N G  2 . 3 k 热 度  F r i e n d l y L i n k : L u m i n o u s ’ H o m e m a t h o r H i k a r i L a n s B l o g 桂 I C P 备 1 7 0 1 2 9 4 5 号 1   该 网 站 最 终 解 释 权 归 属 于   O y s t e r Q A Q   J u s t F o r F u n A b o u t O y s t e r Q A Q 输 入 后 按 回 车 搜 索 . . . 

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