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    走技术线,还是技术管理线?(推荐看到文末)

    值得一提的是,其中的职业高度并不是你能做多大的“官”,而是能深入地了解自己的职业。 “黄金期”始于大学毕业,终于孩子出生。这一时期由于几乎没有家庭的负担,所以能完全将精力用于学习与工作。...回到本文的主题,首先我想强调考虑“走技术线、还是技术管理线”的时机问题。你一定不要在“黄金期”考虑这一问题!...过了“黄金期”后,在考虑走技术线还是管理线时,先得问一问自己:“我想要过怎样的生活?”...此时你如果想走管理线的话(比如,为了通过团队实现自己的技术想法),一是水到渠成,二是很多不具技术常识的管理者根本无法与你竞争。具备技术敏感度的管理者在面对职业化不成熟的团队时,我相信会一份从容。...原文出处:http://blog.51cto.com/yunli/1057376 ---- 推荐参加: 受 100 offer 的邀请,本周三晚上 8:30 分将在知乎 Live 上做一场分享,主题是《

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    工序、机台(产线)环境下的排程要点

    单一工序,资源种类. 工序,单一资源种类(较少见). 工序,资源种类.   下面对上述四种生产计划进行逐一分析,本文的分析,着重于计划的优化实现,而不是硬性规则的确保。...例如在印刷生产中,对排在最后的手工工序制定生产计划时,需要根据各个产线的人力安排情况,按比例安排定额任务。这些情况可使用“单一工序、单一种类”资源计划。...工序,资源种类   多个工序,资源种类的和产计划,也是目前最为常见,也是最为复杂的生产计划,是本文讨论的重点。工序与前一个问题一样,是针对整个产品的工序路线进行排产。...工序与机台的场景描述 规划过程中用到的概念。...实际工序机台生产计划中的约束   在实际制造中,除了上述讨论的三个主要约束外,还会存在非常企业自身业务场景相关的限制因素,会更大程度上限制生产活动的执行。

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    .NET Core线 (5) 常见性能问题

    上 .NET Core多线程(3)异步 - 下 .NET Core多线程(4)锁机制 .NET Core多线程(5)常见性能问题 去年换工作时系统复习了一下.NET Core多线程相关专题,学习了一线码农老哥的...虽然这个数值并不高,但是对于这个已经运行了7年的大单体老系统(.NET 4.5的大Shi山)而言,已经是线上很不稳定了,经常可以看到客服发来的客户抱怨的ticket。...我们也原本想极力推荐将其拆分后升级到.NET Core或最新的.NET技术,基于.NET Core + 容器化技术 + 开源项目去做较低成本的升级改造,可是计划赶不上变化,当公司从阿什么味的公司找来一高...参考资料 一线码农,腾讯课堂《.NET 5多线程编程实战》 不明作者,《Task调度与await》 作者:周旭龙 出处:https://edisonchou.cnblogs.com 本文版权归作者和博客园共有

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    推荐算法三视角: 矩阵, 图, 时间线

    一张二维表格,一个拓扑图,一条时间线。这三幅图景,是我看待推荐算法的三种视角。 ?...视角三:时间线 把用户对物品的行为想象成一条时间线,我们已知当前时刻前用户的物品行为序列,推荐问题被转化成了预测下一个时刻用户发生行为的物品。...在时间线的视角下,直接用深度模型结构建模序列,预测下一物品,形成了一个可以发挥想象力和燃烧算力的领域——Sequential/Session-base推荐。...为了避免归类上的纠结;再加上任何一个深度网络作为Encoder把用户和物品embedding,都可以归在这个视角,没有那么令人印象深刻的典型方法,就不做单独梳理了。...To My Best Knowledge,我把自己认为推荐系统里经典且令人印象深刻的方法归在三种视角中——矩阵,图,时间线。本来想谈谈认识的,写着写着写多了,变成了一篇梳理文章。

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    模态遇上推荐系统

    作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 关于模态和推荐系统融合的文章,我们之前有分享过一期:BOOM!推荐系统遇上模态信息。...有关DIN模型不做赘述,传送门:注意力机制用于推荐系统问题(DIN,DIEN,BERT4Rec,PRM)。其主要是一种基于Attention的模型。...本篇文章的作者认为现有的推荐系统技术对模型网络结构的优化较多,但对丰富推荐模型特征的研究较少,即不能很好的利用模态信息。...这篇文章与模态信息的结合点是,现有的CTR预测工作只关注于从单模态特征进行的两两交互建模,但很少有人去利用广泛可用的模态特性,一般来说模态信息可以为模型提供更多的补充信息,而这是无法单独通过单模态建模获得的...因此,如何在不影响模态特征性能的情况下,有效地缓解模态特征所引入的稀疏性问题是解决该问题的关键。因此作者提出的解决方案会很有意思,利用Hypergraph超图来解决这一问题。

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    基于边缘辅助极线Transformer的视角场景重建

    基于边缘辅助极线Transformer的视角场景重建[J]....电子与信息学报编辑:一点人工一点智能原文:基于边缘辅助极线Transformer的视角场景重建01  引言为计算机视觉领域广泛研究的核心问题之一,视角立体几何( MVS)通过具有重叠区域的幅图像以及预先标定的相机参数...为了缓解上述问题,本文提出基于边缘辅助极线Transformer的多阶段深度推断网络。...利用极线Transformer的跨注意力机制显式地对不同视角下构建的代价体进行3D建模,并结合辅助的边缘检测分支约束2D底层特征在极线方向的一致性。...05  结束语本文提出一种基于边缘辅助极线Transformer的视图深度推断网络。首先将深度回归转换为深度值的分类进行求解,可以在有限的深度采样率下保证深度推断的准确性。

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    推荐系统遇上模态Embedding

    炼丹笔记干货 作者:九羽     在微信视视频号推荐算法大赛中,给出来融合了OCR、ASR、图像、文字的模态的内容理解特征向量Feed Embedding,共512维向量。...可见,模态Embedding在推荐系统后续发展中的重要性,在本文之前,炼丹笔记也探讨类似的问题,包括《推荐融合GNN,图谱、模态竟取得了如此惊艳的效果》和《模态推荐之用户评论篇》,新关注的同学对具体细节感兴趣的可以直接点击标题跳转了解...MKGAT可以拆解为两个子模块,模态embeding模块和推荐模块。在介绍各个子模块前,我们先介绍两个小的模块: 模态图谱实体编码器:给不同类型实体编码。...02 Reviews4Rec     目前非常推荐系统主要使用用户的一些基础反馈信息来作为最终的标签进行模型的训练,例如点击/购买等。     但是却鲜有文章去进一步挖掘用户的其它反馈。...怎样在传统的搜索引擎和推荐系统中引入这些模信息,更好地服务消费者,值得相关从业者深入探讨。

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    线互联网智能推荐系统架构演进

    京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。...从相关、相似的产品推荐过渡到特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。 ?...图1 推荐产品发展历程 1.2、类型产品形态 类型主要指推荐类型覆盖到多种类型,如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。...在移动互联时代,屏场景非常普遍,整合用户在屏的信息,能使个性化推荐更精准。屏整合的背后技术是通过前端埋点,用户行为触发埋点事件,通过点击流系统进行屏的行为信息收集。...个性化推荐系统的主要优势体现为支持类型推荐屏产品形态,支持算法模型A/B实验快速迭代,支持系统架构与算法解耦,支持存储资源与推荐引擎计算的解耦,支持预测召回与推荐引擎计算的解耦,支持自定义埋点功能

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    110道一线公司Python面试题,推荐收藏

    等这种操作后,只是改变了变量的值,而不会新建一个对象,变量引用的对象的地址也不会变化,不过对于相同的值的不同对象,在内存中则会存在不同的对象,即每个对象都有自己的地址,相当于内存中对于同值的对象保存了份...(.*)是贪婪匹配,会把满足正则的尽可能的往后匹配 (.*?)是非贪婪匹配,会把满足正则的尽可能少匹配 ?...乐观锁,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制,乐观锁适用于读的应用类型,这样可以提高吞吐量

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    视图多行为对比学习推荐系统

    在这项工作中,我们提出了一种新的多行为视图对比学习推荐(MMCLR)框架,包括三个新的对比学习任务,分别用于解决上述挑战。 多行为对比学习旨在使同一用户在每个视图中的不同用户单行为表示相似。...在这种情况下,其他行为(例如,点击,加购物车)可以为理解用户偏好提供额外的信息,从不同方面反映用户多样化和粒度的偏好。 多行为推荐(MBR)综合考虑了不同类型的行为,因而能更好的学习到用户的偏好。...近几年,对比学习(CL)在推荐系统中展现了它的力量,它极大地缓解了数据稀疏和流行度偏差问题。我们发现对比学习天然适用于对多行为和视图用户表示之间的粗粒度共性和细粒度差异进行建模。...为了解决上述挑战,我们提出了一种新颖的多行为视图对比学习推荐(MMCLR)框架。具体来说,MMCLR 包含一个序列编码模块和一个图编码模块,分别用于学习用户多行为下的用户表示。...具体的我们提出了一种多行为视图的对比学习框架,他能够帮助模型更好的建模用户不同行为类型和不同视图的复杂关系。实验证明我们的模型能够显著的提升在目标行为上的推荐效果。

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    IJCAI|视图学习新闻推荐系统

    作者 | 张鑫 编辑 | 庞超 今天要给大家介绍的是一篇来自清华大学与微软亚研合作的的一篇关于视图学习新闻推荐系统的论文“Neural News Recommendation with Attentive...一、研究背景 现有的新闻推荐方法通常基于单个新闻信息(例如标题)来学习这些表示,这可能是不够的。...在真实数据集上进行的大量实验表明,我们的方法可以有效地提高新闻推荐的效果。...在作者的方法中,视图学习框架和注意力网络的有效性 四、总结 在本文中,提出了一种基于注意视图学习的神经网络新闻推荐方法。本文的方法是一个新闻编码器和一个用户编码器。...在新闻编码器,我们提出了一个视图学习框架,通过合并标题来学习统一的新闻表达方式,,主体和类别是新闻的不同观点。

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    推荐系统之用户兴趣建模(一)

    从本文开始,对推荐系统的各个研究方向进行一些梳理。本文梳理用户兴趣建模方向的一些经典论文。 √ 1....那么如何更好的理解用户的兴趣呢,兴趣是一个方向,尽管目前做的还不是那么尽如人意,理论上,兴趣配合多样性策略 (比如MMR、DPP等),以及E&E(利用&探索)机制,是可以提升推荐的多样性和发现性,更好的满足用户兴趣...在兴趣提取层,使用Multi-head Self-Attention在优化后的序列中提取兴趣。 ComiRec ComiRec[3],可调控的兴趣推荐框架,阿里于2020年发表在KDD。...在本文中,我们提出了一种用于序列推荐的新型可调控兴趣框架,称为 ComiRec。...我们的兴趣模块从用户行为序列中捕获多个兴趣,可用于从大规模商品池中检索候选商品,然后将这些商品输入聚合模块以获得整体推荐结果,聚合模块可以利用可控因素来平衡推荐的准确性和多样性。

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