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Addictive & Multiplicative in NN

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特征交叉是特征工程中的重要环节,在以表格型(或结构化)数据为输入的建模中起到了很关键的作用。

Year’s moments

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用照片记录 2023 的一些时刻

庐陵乡土“订婚”文化简记

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成长于乡村的我,对农村及其承载的传统文化一直很好奇。很多时候也和别人说过,如果能够不受限的选择专业,或许我会选择社科类的专业,研究中国各地的乡土文化(想起了高中时看的《乡土中国》),希望能更详细地了解并记录各地地文化,追溯它们地起源和演变,并以更好的方式,让更多的人能够见证,以纪念正在逐步凋零的中国乡村。

资源分享

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分享遇到的一些有价值的资源,包括且不限于:小工具,电影资源,图片资源等~~~

Spark Shuffle

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这一篇主要讲 Spark 中的 Shuffle 机制.

Spark Overview

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一直以来都想了解一下 Spark 的运行原理, 但一直都浮于表面, 难以深入. 去年买了一本 《大数据处理框架 Apache Spark 设计与实现》, 但是一直没时间好好看看, 最近抽时间过了一下这本书, 在此记录一下.

特征交叉

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DNN 时代已然到来, 号称拟合一切函数的 DNN 貌似带来了新的问题解决方式 — 数据, 模型, 学习. DNN 刚开始大行其道时, 其中一个显著的优点就是不用做过多的特征工程, 貌似要抢走工程师们挖掘特征的工作. 不过热潮过后, 特征工程再度进入人们视野, 特别是在某些领域 — 推荐搜索广告等.

Personalized Re-ranking for Recommendation

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一篇介绍推荐系统中重排的论文, 阿里和快手于 2019 年发表于 Recsys 的论文, 该论文中使用了 Transformer 来捕捉推荐列表中物品之间的关系, Attention is all you need 发表于 2017 年, 这篇论文也算是很早就用 Transformer 做推荐的了.

Learning to Rank: From Pairwise Approach to Listwise Approach

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一篇老论文了, 清华和微软亚研院于 2007 年发表在 ICML 上的一篇论文, 提出了一个 Listwise 的 LTR 方法 — ListNet. 了解 LTR 任务也有一段时间了, 逐渐了解了 Pointwise 和 Pairwise 的做法, 这次也来看看 Listwise 是怎么做的.

SOFT SKILLS: The Software Developer’s Life Manual

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阅读 《软技能:代码之外的生存技能》 的笔记. 这本书内容还挺丰富的, 包含了从职业到日常生活的方方面面, 非程序员应该也可以通过这本书了解点什么.

一本从 “人” 的角度关注软件开发人员自身发展的书

Year’s moments

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用照片记录 2022 的一些时刻

大厂算法应用实践 — 搜索

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早期接触 DaTaFun Talk 时就发现他们有很多不错的工业界的算法实践分享, 且都有高质量的公众号推文, 当时就想着有时间把这些文章理一理, 但可惜一直没有行动. 这次查询相关方案时发现了不少很有价值的文章, 顺带着把看到的记录一下😁

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Teaching experience 1

Undergraduate course, University 1, Department, 2014

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Teaching experience 2

Workshop, University 1, Department, 2015

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