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排序算法的演进

go java c++编程算法 rust

前段时间看到友商宣传他们打造了Go语言最快的排序算法，有些观点不敢苟同。为此，特意梳理了一下排序算法的演进，发现没有最快，只有更快。

2023-02-14

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如何上线TB级推荐模型

推荐上一篇文章说到所谓TB级模型主要的问题在于百亿离散特征，反映在物理层面就是由百亿KV对构成的Embedding表。很多人会直观的认为这里需要一个redis集群，或者类redis的大型KV存储，其实非也。Embedding在使用上存在一个显著的特点：批量发布、批量查询、尺寸种类很少（一个模型通常只使用不超过10种维度的Embedding）。与统一写入KV存储相比，更合理的做法是将这百亿KV对打成若干个数据包来提供服务。由于存在CHD之类的算法可以非常高效地打包5-10亿的KV对，百亿特征实际上也就10-30个包，存储引擎需要管理元数据的量级不是百亿而是几十。

2022-08-08

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哪来的TB级推荐模型

推荐系统中常见的深度学习模型由Embedding表和神经网络两部分组成，其中Embedding部分起记忆表征作用，神经网络起到分析和归纳作用。实际上，神经网络在的分析能力是很有限的，更多是表现为归纳。而归纳的效果非常依赖表征的丰富程度，故Embedding部分的参数量往往远大于神经网络部分，当神经网络还在10MB量级时，Embedding表可以达到百GB乃至TB量级。

2022-08-08

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浅谈推荐系统中的样本拼接

样本拼接原理上其实非常简单，就是将推荐在线服务给的特征快照先暂存起来，等待道具曝光后根据收集到用户对此道具的一系列交互行为（点赞、收藏、转发等）给原本只有特征的推荐记录拼接上标签。

2022-08-05

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