原创 多進程之Pool與多線程pool 及tqdm和for 並對比pandas處理結果
又叕又碰到這個多進程問題了，其實線程也行，下面再次進行demo測試 召回中遇到的，存儲召回的items For Video Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808 For
2020-07-06 14:53:32
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原创 Youtube2016推薦召回算法細節及最終實現（離線服務）——完整版
訓練的數據採用的是觀看的隱式反饋，當用戶完成一個視頻的觀看則是正例，言外之意，其他爲負例（包括沒有觀看的都是負例，那麼對於新用戶而言則都是負例了，這樣是否合適？？【目前來說對於沒有觀看記錄的用戶不做推薦，這個沒辦法，只能用其他方法來推，同
2020-07-06 14:53:32
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原创 python讀取redis數據及hive入門9——3個表關聯
採用的youtube2016的召回方法。遺憾的是沒發覺召回階段怎麼求AUC？？都快成我的一個心結了。 先看redis中存儲的數據吧，上個博文已經實現python/java查看redis數據的方法 For Video Recomme
2020-07-05 09:05:01
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原创 關於global定義的作用時效問題以及java json/list數據及redis數據解析問題
For Video Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808 For Visual in deep learning QQ Group 629530787 I'm h
2020-07-01 03:45:02
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原创 faiss快速查詢召回數據都一樣咋辦？
問題來源：想要快速得到結果，使用的近似的方法，即ANN，單個或者多個GPU均是採用的近似方法，這裏面就有參數設置的問題 一不小心就出現了我的情況，如下 uid: 1 , true next click is: [577] right?
2020-07-01 03:45:02
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原创 redis再次入門之重新出發
redis能傳任意格式的文件嗎？看大佬咋說：一句話難道老司機， 別噴，先看問題，問了下同事，說，hash，hashmap啥的，不知道能不能實現？後續再說，先學下基本的技能 感謝提供幫助和有益參考的大佬！ For Video R
2020-06-30 03:49:36
原创 歡迎報考國科大，和我做校友！——2020高考等你在北京
2020年高考即將拉開序幕，期待已久的小學妹不知道什麼時候來，哈哈 國科大招生手冊及歷年分數，見二維碼，下圖自微博@中國科學院大學 歡迎報考！！ 歡迎報考，等你在北京！
2020-06-28 18:00:42
原创 XLearn學習筆記——再看FM與FFM
閒暇時間找點事做纔會感到內心的寧靜，搬磚纔是靈魂的寄託。讀paper讀不下去就直接上github學習點庫吧 一搜FM，FFM，最多星的還是這個，如下，安裝成功，中文doc --------------------------------
2020-06-27 23:44:24
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原创 關於global作用域及內部函數定義並與多進程/多線程的關係
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2020-06-24 19:35:17
原创 hive學習筆記之八——關於concat的取值範圍問題
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2020-06-22 00:55:32
原创 java與python flask的通信能實現嗎？抑或gRPC？thrift？或其他第三方？
問題來源，在簡單的召回模型做好後怎麼通信是一個問題，我要是負責推薦的所有流程的話，就不需要啥服務了，數據都在我自己手裏，無非是左手傳給右手。 all night awake !!! all the time !!! what a fuck
2020-06-20 09:37:37
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原创 分類任務的metrics——模型評測標準
在分類任務中，想要知道模型的好壞，是不是能夠實際應用，那麼必須有評價的標準，本文將詳細說來。 如果不提到混淆矩陣，那麼下面的概念就不好理解。我自己先默寫了下，結果發現錯了（錯的全顛倒），錯誤示例如下： 上圖錯誤的原因是不知道True/P
2020-06-20 09:37:26
原创 Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
要瘋了。這幾把玩意要搞死我。issue在此：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/34214 不要以爲很簡單的事，那是因爲有人替你負重前行，自己搞一下子成功純屬運氣。 老子死磕了這
2020-06-20 03:37:31
原创 視頻關鍵幀抽取終結篇——關鍵幀是什麼？
在之前的博文中都拋出了問題，而沒有解決，這裏做最後的解決！！！ 視頻關鍵幀分爲I幀，P幀，B幀，這裏介紹下區別，也是我搜索得到的，僅供參考。 I幀纔是關鍵幀，P，B算不上關鍵幀。 I幀是幀內壓縮編碼得到的，通常是每個GOP組的第一幀/基礎
2020-06-20 03:37:20
原创 sklearn PCA降維分析&t-SNE表示
採用sklearn 自帶的8*8的0~9數據進行實驗測試。 經過試驗測試，發現前面15個奇異值已經足夠可以代表整個64維度的特徵。 [567.0065665 542.25185421 504.63059421 426.11767607
2020-06-20 01:54:22