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CSDN博客专家，华为云云享专家，阿里云专家博主，51CTO专家博主，现为推荐算法工程师，研究领域为AI推荐算法、NLP、图神经网络等，发表EI会议论文一篇，CSDN博客访问量破100万。 CSDN博客id：山顶夕景 微信公众号：古道西风瘦码 知识星球：AI算法乐园
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发表了文章 2022-04-26
【机器学习中的矩阵求导】（八）标量函数f(x)的雅克比矩阵（迹函数）
一、标量函数的雅克比函数 标量函数f ( x ) f(\mathbf{x})f(x)，其中x = [ x 1 , . . . . , x m ] T x = [x_1,....,x_m]^Tx=[x 1 ,....,x m ] T ∈ \in∈ R m R^mR m ，即向量x xx的m个元素（x 1 , . . . . , x m x_1,....,x_mx 1 ,....,x m ）视作m个变量。根据式子：
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发表了文章 2022-04-26
【CS224n】(assignment3)Adam和Dropout
各类深度学习的优化算法的演变过程：SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam 这样的历程。 优化算法的框架：
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发表了文章 2022-04-26
【图神经网络DGL】数据封装和栗子
一、DGL简介和安装 DGL支持深度学习框架Pytorch、MXNet、tensorflow等，如果使用Pytorch则需要1.5.0版本以上。
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发表了文章 2022-04-26
【新闻推荐系统】(task1)系统搭建基本流程
回顾之前学习王喆老师的《深度学习推荐系统》的sparrow recsys电影推荐系统，大家都会很着急地了解最新的推荐架构中的神经网络模型，如下图的经典推荐模型。整个深度学习推荐模型的演化过程
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发表了文章 2022-04-26
【PyTorch基础教程19】Debug指南
代码量少时debug：使用print和log调试代码； better做法：一遍运行一遍检查里面的变量和方法。
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发表了文章 2022-04-26
torch.gather()详解
torch.gather()函数：利用index来索引input特定位置的数值 dim = 1表示横向。
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发表了文章 2022-04-26
【机器学习中的矩阵分解】LU分解、QR分解、SVD分解
Singular Value Decomposition。 SVD是一种基于矩阵分解的，提取信息的强大工具，能够发现数据中的潜在模式。应用领域比如：
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发表了文章 2022-04-26
【CS224n】(assignment3)Dependency Parsing
多问题都可以转为分类问题，基于转移的依存句法分析器就由预测树结构问题转为预测动作序列问题。 有一种方法：
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发表了文章 2022-04-26
SysRec2016 | Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
YouTube有很多用户原创内容，其商业模式和Netflix、国内的腾讯、爱奇艺等流媒体不同，后者是采购或自制的电影，并且YouTube的视频基数巨大，用户难以发现喜欢的内容。本文根据典型的两阶段信息检索二分法：首先描述一种深度候选生成模型，接着描述一种分离的深度排序模型。
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发表了文章 2022-04-26
【Spacy教程】统计模型任务和匹配模板Matcher
如果是处理中文则是导入中文类：from spacy.lang.zh import Chinese，并且创建nlp对象nlp = Chinese()。 （1）这里实例化的对象包含处理管道pipeline，可用于分词，spacy.lang可支持多种语言。
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发表了文章 2022-04-26
【Linux】使用grep和awk从文件中筛选字符串
方法： （1）下载文本：wget https://mirror.coggle.club/dataset/jaychou_lyrics.txt.zip （2）由于该文件是zip文件，所以我们使用unzip来解压，unzip jaychou_lyrics.txt.zip
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发表了文章 2022-04-26
基于GCN和句法依存分析的情感分析
（1）构建/利用图结构 核心问题：针对某个特定任务构建一个图来使用潜在的信息。 因为有些任务中，图数据是给定的（如引用网络、社交网络、推荐系统的图数据等），但是有些图结构并不明显，所以需要转为一个图上可以解决的问题（如节点分类、链路预测等）。
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发表了文章 2022-04-26
【机器学习中的矩阵求导】（七）矩阵向量化复习
1.1 迹函数相对于矩阵的梯度 迹函数对矩阵求导：
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发表了文章 2022-04-26
解决spacy3.2报错：Can‘t find model ‘en‘.
（1）下载spacy一直没成功，把pip install spacy改成conda install spacy就可以了；
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发表了文章 2022-04-26
【机器学习中的矩阵求导】（六）Jacobian矩阵和Hessian矩阵
矩阵对矩阵的求导。 假如有p×q矩阵F要对m×n的矩阵X求导，根据第一篇求导布局的定义，矩阵F的pq个元素要对矩阵X的mn个值分别求导，所以求导结果一共有mnpq个，求导的结果如何排列： 0.1 主流的矩阵对矩阵求导定义
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发表了文章 2022-04-26
【CCL讲座】如何做NLP科研
人大大佬赵鑫老师。 （1）推荐阅读gpt2，和gpt3的introduction
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发表了文章 2022-04-26
【王喆-推荐系统】前沿篇-(task3)流处理平台Flink：实时推荐
ex：小明在刷抖音的足球视频，接着会继续推荐出相关视频，如果推荐系统没有实时抓住用户的兴趣点，推荐大妈广场舞的视频，小明可能会对该产品失去兴趣哈哈。
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发表了文章 2022-04-26
【CS224n】(lecture5)Language Models and RNN
以往的parsing的问题： 稀疏；不完整；计算复杂（超过95%的时间都用于特征计算）
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发表了文章 2022-04-26
【机器学习中的矩阵求导】（五）矩阵对矩阵求导
假如有p×q矩阵F要对m×n的矩阵X求导，根据第一篇求导布局的定义，矩阵F的pq个元素要对矩阵X的mn个值分别求导，所以求导结果一共有mnpq个，求导的结果如何排列：
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发表了文章 2022-04-26
【提高效率】科研工具（收藏）
Matcha：手写公式，直接转 latex 代码 http://mathcha.io http://detexify.kirelabs.org/classify.html LaTex数学公式语法参考：
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发表了文章 2022-04-26
【机器学习中的矩阵求导】（三）矩阵向量求导（微分法）
一、矩阵微分 我们熟悉的标量的微分：
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发表了文章 2022-04-26
【CS224n】(lecture4)Dependency Parsing 依存句法分析
句法分析（syntactic parsing）是NLP的关键技术，对input句子进行分析得到对应的句法结构；语义分析通常以句法分析的输出，作为input，以获得更多的指示信息。
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发表了文章 2022-04-26
【教奶奶学SQL】(task6)秋招秘籍C
练习一：行转列 假设有如下比赛结果
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发表了文章 2022-04-26
【机器学习中的矩阵求导】（二）矩阵向量求导（定义法）
假设：x xx表示标量；X XX表示m×n维的矩阵；求导的因变量用y yy表示标量；Y YY表示p × q p×qp×q维矩阵
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发表了文章 2022-04-26
【NLP】LTP中文工具集使用
中文词语之间不像英语一样，没有空格进行分割，NLP一般以词为最小处理单位，需要对中文分词处理。
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发表了文章 2022-04-26
【PyTorch基础教程18】squeeze和unsqueeze
栗子：torch.nn只支持小批量处理 (mini-batches）。整个 torch.nn 包只支持小批量样本的输入，不支持单个样本的输入。比如，nn.Conv2d 接受一个4维的张量，即nSamples x nChannels x Height x Width，如果是一个单独的样本，只需要使用input.unsqueeze(0) 来添加一个“假的”批大小维度。
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发表了文章 2022-04-26
【教奶奶学SQL】(task6)秋招秘籍A（leetcode刷题）
【leetcode】184 部门工资最高的员工 创建Employee 表，包含所有员工信息，每个员工有其对应的 Id, salary 和 department Id。 并插入数据：
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发表了文章 2022-04-26
【教奶奶学SQL】(task5)SQL高级处理（窗口函数 | ROLLUP）
窗口函数也称为OLAP函数。OLAP 是 OnLine AnalyticalProcessing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。 为了便于理解，称之为 窗口函数。常规的SELECT语句都是对整张表进行查询，而窗口函数可以让我们有选择的去某一部分数据进行汇总、计算和排序。
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发表了文章 2022-04-26
【Latex】texstudio使用和ACL论文模板初步解读
LaTeX是一类用于编辑和排版的软件，用于生成PDF文档。 LaTeX编辑和排版的核心思想在于，通过\section和\paragraph等语句，规定了每一句话在文章中所从属的层次，从而极大方便了对各个层次批量处理。 LaTeX在使用体验方
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发表了文章 2022-04-26
【NLP】NLTK工具集使用
关于nltk的下载还是很多坑的，如果直接import nltk和nltk.download()下载失败，可参考： （1）nltk安装失败：由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。 （2）直接下载github的nltk：https://github.com/nltk/nltk_data。我一开始就是一直报错For more information see:
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发表了文章 2022-04-26
【CS224n】(lecture1)课程介绍和word2vec
（1）week1-4: 词向量，分类，神经网络，分词 （2）week5-8: RNN和语言模型，梯度消失和seq2seq，机器翻译、注意力和子词模型
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发表了文章 2022-04-26
【机器学习中的矩阵求导】（一）求导布局
然后将每个求导的值排成一个向量表示。类似的结论也存在于标量对向量的求导，向量对向量的求导，向量对矩阵的求导，矩阵对向量的求导，以及矩阵对矩阵的求导等。
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发表了文章 2022-04-26
【Linux】nohup后台运行程序并打印日志
在/home/coggle目录下在你英文昵称（中间不要有空格哦）的文件夹中创建一个sleep.py文件，该文件需要完成以下功能：程序一直运行每10秒输出当前时间
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发表了文章 2022-04-26
【Linux】Python代码模块化
模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。
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发表了文章 2022-04-26
【教奶奶学SQL】(task4)集合运算
集合在数学领域表示“各种各样的事物的总和”, 在数据库领域表示记录的集合. 具体来说,表、视图和查询的执行结果都是记录的集合, 其中的元素为表或者查询结果中的每一行。
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发表了文章 2022-04-26
矩阵分解和信息论基础
机器学习中常见的矩阵分解有特征分解和奇异值分解。 先提一下矩阵的特征值和特征向量的定义
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发表了文章 2022-04-25
【教奶奶学SQL】(task3)复杂查询（视图 | 子查询 | 谓词 | Case）
单从表面上看起来这个语句是和正常的从数据表中查询数据是完全相同的，但其实我们操作的是一个视图。所以从SQL的角度来说操作视图与操作表看起来是完全相同的，那么为什么还会有视图的存在呢？视图到底是什么？视图与表有什么不同呢？
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发表了文章 2022-04-25
【linux】下载 | 移动 | 阅读文件 + vim和Nano使用
在目录下下载文件、阅读文件任务要点：下载文件、移动文件、阅读文件 步骤1：在home/coggle目录下，新建一个以你英文昵称（中间不要有空格哦）的文件夹A在文件夹A内部创建一个以coggle命令的文件夹B
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发表了文章 2022-04-25
【matplotlib】(task1)matplotlib启程
Matplotlib的图像是画在figure（如windows，jupyter窗体）上的，每一个figure又包含了一个或多个axes（一个可以指定坐标系的子区域）。最简单的创建figure以及axes的方式是通过pyplot.subplots命令，创建axes以后，可以使用Axes.plot绘制最简易的折线图。
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发表了文章 2022-04-25
【教奶奶学SQL】(task2)基础查询与排序
从表中选取数据时需要使用SELECT语句，也就是只从表中选出（SELECT）必要数据的意思。通过SELECT语句查询并选取出必要数据的过程称为匹配查询或查询（query）。
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发表了文章 2022-04-25
【教奶奶学SQL】(task1)初识数据库
数据库是将大量数据保存起来，通过计算机加工而成的可以进行高效访问的数据集合。该数据集合称为数据库（Database，DB）。用来管理数据库的计算机系统称为数据库管理系统（Database Management System，DBMS）。
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发表了文章 2022-04-25
【教奶奶学SQL】(task4)集合运算
集合在数学领域表示“各种各样的事物的总和”, 在数据库领域表示记录的集合. 具体来说,表、视图和查询的执行结果都是记录的集合, 其中的元素为表或者查询结果中的每一行。
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发表了文章 2022-04-25
【MySQL实战45讲基础篇】(task5)深入浅出索引（下）
【栗子引入】 在下面这个表 T 中，如果执行 select * from T where k between 3 and 5，需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？
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发表了文章 2022-04-25
VR、AR、MR
Virtual Reality 虚拟现实 VR = 双目渲染 + 硬件显示设备
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发表了文章 2022-04-25
【王喆-推荐系统】评估篇-(task2)推荐模型评估指标
准确率 (Accuracy) 是指分类正确的样本占总样本个数的比例。
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发表了文章 2022-04-25
【MySQL实战45讲基础篇】(task4)深入浅出索引（上）
分析了数据库引擎可用的数据结构，介绍了 InnoDB 采用的 B+ 树结构，以及为什么 InnoDB 要这么选择。B+ 树能够很好地配合磁盘的读写特性，减少单次查询的磁盘访问次数。
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发表了文章 2022-04-25
【新闻文本分类】(task4)使用gensim训练word2vec
Word2vec即“word to vector”，是一个生成对“词”的向量表达的模型。 想要训练 Word2vec 模型，我们需要准备由一组句子组成的语料库。假设其中一个长度为 T 的句子包含的词有 w1,w2……wt，并且我们假定每个词都跟其相邻词的关系最密切。
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发表了文章 2022-04-25
【MySQL实战45讲基础篇】(task3)事务隔离
ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔离性、持久性）。当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题，为了解决这些问题，就有了“隔离级别”的概念。
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发表了文章 2022-04-25
【王喆-推荐系统】复习篇-Sparrow的个性化推荐功能
为了训练推荐模型，需要准备好模型所需的样本和特征。在进行模型线上推断的时候，推荐服务器也需要线上实时拼装好包含了用户特征、物品特征、场景特征的特征向量，发送给推荐模型进行实时推断。
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发表了文章 2022-04-25
【树模型与集成学习】(task8)阶段性总结（更新ing）
决策树常用于分类，目标就是将具有 P PP 维特征的 n nn 个样本分到 C CC 个类别中，相当于做一个映射 C = f ( n ) C = f(n)C=f(n) ，将样本经过一种变换赋予一个 l a b e l labellabel。可以把分类的过程表示成一棵树
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发表了文章
2022-04-28
【推荐算法课程】CS246 大数据挖掘
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发表了文章
2022-04-28
年轻人创业最关心的13个问题
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发表了文章
2022-04-28
【AI基础】AUC/ROC指标
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode剑指offer65】不用加减乘除做加法（位运算）
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode168】Excel表列名称（从1开始的进制转换）
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode剑指offer】二叉搜索树的最近公共祖先（迭代or递归）
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode24】两两交换链表中的节点（递归）
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode剑指offer12】矩阵中的路径（dfs回溯）
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode剑指offer47】礼物的最大价值（简单dp）
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发表了文章
2022-04-28
【kaggle】特征工程 trick
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发表了文章
2022-04-28
【Spark】(task4)SparkML基础（数据编码）
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode剑指offer34】二叉树中和为某一值的路径（dfs回溯）
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发表了文章
2022-04-28
【Pytorch基础教程27】DeepFM推荐算法
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode163】缺失的区间（to_string）
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode剑指offer57 II】和为s的连续正数序列（用vector模拟滑动窗口）
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发表了文章
2022-04-28
【Airflow】工作流自动化和调度系统
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode剑指offer26】树的子结构（递归）
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发表了文章
2022-04-28
【PyTorch基础教程23】可视化网络和训练过程
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发表了文章
2022-04-28
【AI基础】bias和variance的奇妙关系
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发表了文章
2022-04-28
【LeetCode剑指offer04】二维数组中的查找（简单数学）
