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2022年04月

• 04.26 23:20:22
  发表了文章 2022-04-26 23:20:22

  【新闻推荐系统】(task3)自动化构建用户及物料画像

  1）构造新闻的画像：通过爬虫获得物料，并且需要对爬取的数据进行处理，即构造新闻的画像。 （2）对于用户侧的画像则是需要每天将新注册的用户添加到用户画像库中，对于在系统中产生了行为的用户，我们还需要定期的更新用户的画像（长短期）。

  
• 04.26 23:12:21
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  【新闻推荐系统】(task3)Scrapy基础及新闻爬取实战

  一、Scrapy的简介与安装 python环境的安装： python 环境，使用minicon

  
• 04.26 20:54:15
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  【CS224n】(lecture7)机器翻译NMT，seq2seq和attention

  （2）神经网络结构：sequence to sequence：机器翻译是seq2seq的一个主要应用。

  
• 04.26 20:45:27
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  【新闻推荐系统】(task2)Python调用Redis

  在Python中，目前可以通过一个redis模块来实现操控Redis，下面我们简单的介绍一下关于使用redis模块。

  
• 04.26 20:38:35
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  【图神经网络DGL】GCN应用于Karate Club

  Karate club是一个社交网络，包括34个成员，并在俱乐部外互动的成员之间建立成对链接。 俱乐部随后分为两个社区，由教员（节点0）和俱乐部主席（节点33）领导。 网络以如下方式可视化，并带有表示社区的颜色（如下图）。

  
• 04.26 20:33:08
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  【新闻推荐系统】(task2)Redis篇（上）

  Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。由于是内存数据库，读写非常高速，可达10w/s的评率，所以一般应用于数据变化快、实时通讯、缓存等。但内存数据库通常要考虑机器的内存大小。Redis 是完全开源免费的，遵守 BSD 协议，是一个灵活的高性能 key-value 数据结构存储，可以用来作为数据库、缓存和消息队列。相比于其他的 key-value 缓存产品有以下三个特点：

  
• 04.26 19:56:19
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  【新闻推荐系统】(task2)MongoDB篇

  本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MongoDB。MongoDB数据库在该项目中会用来存储画像数据（用户画像、新闻画像），使用MongoDB存储画像的一个主要原因就是方便扩展，因为画像内容可能会随着产品的不断发展而不断的更新。作为算法工程师需要了解常用的MongoDB语法（比如增删改查，排序等），因为在实际的工作可能会从MongoDB中获取用户、新闻画像来构造相关特征。

  
• 04.26 19:14:14
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  【新闻推荐系统】(task2)mysql和pymysql使用

  本文属于新闻推荐实战—数据层—构建物料池之MySQL。MySQL数据库在该项目中会用来存储结构化的数据（用户、新闻特征），作为算法工程师需要了解常用的MySQL语法（比如增删改查，排序等），因为在实际的工作经常会用来统计相关数据或者抽取相关特征。

  
• 04.26 18:34:39
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  【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：

  
• 04.26 18:31:11
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  【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：

  
• 04.26 18:27:54
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  【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。

  
• 04.26 18:17:02
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  【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

  
• 04.26 17:56:01
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  【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。
• 04.26 17:52:20
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  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。
• 04.26 17:43:53
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  【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：

  
• 04.26 17:40:11
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  【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：

  
• 04.26 15:04:43
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  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。

  
• 04.26 15:00:52
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  【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。

  
• 04.26 14:49:27
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  【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

  
• 04.26 14:46:20
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  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）。

  
• 04.26 14:42:14
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  【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：

  
• 04.26 14:38:54
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  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；
• 04.26 14:37:39
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  【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

  
• 04.26 14:34:43
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  【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

  
• 04.26 14:32:37
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  【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。

  
• 04.26 14:29:37
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  【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）

  
• 04.26 11:38:24
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  【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：

  
• 04.26 11:37:01
  发表了文章 2022-04-26 11:37:01

  【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：
• 04.26 11:36:26
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  【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：

  
• 04.26 11:32:31
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  【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。

  
• 04.26 11:27:19
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  【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

  
• 04.26 11:20:50
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  【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

  
• 04.26 11:16:54
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  【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。

  
• 04.26 11:11:30
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  【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。
• 04.26 10:35:54
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  【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：

  
• 04.26 10:22:10
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  【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。

  
• 04.26 10:15:30
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  【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

  
• 04.26 10:01:57
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  【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:

  
• 04.26 09:36:59
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  【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

  
• 04.26 09:28:23
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  【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。

  
• 04.26 09:24:07
  发表了文章 2022-04-26 09:24:07

  【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

  
• 04.26 09:22:06
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  【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。

  
• 04.26 08:38:37
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  【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。

  
• 04.26 08:04:11
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  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

  
• 04.25 22:31:22
  发表了文章 2022-04-25 22:31:22

  【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？

  
• 04.25 19:28:56
  发表了文章 2022-04-25 19:28:56

  【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

  
• 04.25 19:14:46
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  【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。