关注我们，一起学习 标题: AT4CTR: Auxiliary Match Tasks for Enhancing Click-Through Rate Prediction 地址：https://arxiv.org...导读 本文主要是针对CTR预估中数据稀疏性问题提出的相关方法，再原有的ctr预估模型中引入了一个辅助匹配任务，通过对比学习来提高点击率预测精度（AT4CTR）。
Prediction 最近看到一篇文章非常有意思的文章, 是关于正则化的探讨, 作者发现在不同阶段对数据进行不同的正则化操作会有非常大的影响,在正确的位置进行正确的正则化操作可以为模型带来巨大的提升,...本文通过大量的系统的实验,给出了结论：没有,还有更好的方案, 本文通过在CTR模型的不同地方加入不同的正则化策略(BatchNorm,LayerNorm等),最终取得了非常好的效果。...Variance-Only LayerNorm 这是一个经验得出来的操作,作者在大量的实验中发现，原始的LayerNorm有些复杂化了,在对其进行不断的精简实验后,作者发现在CTR数据集上的效果并没有带来下降...然后作者在CTR相关的数据集上又进行了大量的实验,发现对模型效果影响最大的不是re-centering等操作,反而方差带来的影响更大，于是作者提出了新的LayerNorm。...Variance-Only LayerNorm image.png 其中, image.png , 此处,作者直接除以了方差,虽然更加精简了,但是实验效果却显示这么做在CTR数据集上却可以取得更好的效果
现在，越来越多的互联网公司重视SEM，那么，运营小伙伴到底要怎么做才能提升SEO效果呢？可以从三个方向思考：网站优化，站外链接和搜索引擎关系管理。
作者：杰少 CTR预估任务在推荐系统中至关重要，在过去几年间，CTR相关的神经网络文章不下于百篇，但是很多时候我们尝试着去复现这些文章的思路并尝试着运用到自己的生产环境时，却时常无法取得和论文中类似的效果...本篇文章复现了最新最流行的20多种CTR网络(受限于数据集自身的原因，主要是特征交叉相关的网络)，为了方便后续工作的比较，作者运行了4600+的实验，超过12000 GPU hours....本篇文章并没有提出新的算法，更多的是对过往的算法进行复现&对比，希望成为CTR界的Benchmark。从本文海量的实验数据来看，本文的实验结论90%和我自己实践中的效果是类似，所以非常建议读一下。...这篇文章我们简单分两块进行介绍： 目前CTR算法中一些经典算法的开源情况； 在Criteo以及Avazu两大数据集上各大模型的表现情况 & 小结； 各大经典算法开源情况 目前几乎没有一个算法是同时满足下面...； 最新的很多论文的实验复现效果一半都比不上18年的两篇经典工作（xDeepFM,ONN等,而且最新的19,20年的工作在数据集上并没有表现出应有的优势); xDeepFM和ONN在两个数据集上都展示了不错的效果
所以，有人就提出了将不同阶段的特征图，都融合起来，来提升目标检测的性能，这就是特征金字塔网络[FPN](Feature Pyramid Networks for Object Detection)。?...通过该方法构造的上下文的检测模块比候选框生成的方法具有更少的参数量，并且上下文模块可以在WIDER数据集上的AP提升0.5个百分点 。...这里顺便再提一下通用目标检测中另外一种加入Context信息的思路，[Relation Networks](Relation Networks for Object Detection)虽然主要是解决提升识别性能和过滤重复检测而不是专门针对小目标检测的...，但是也和上面的PyramidBox思想很像的，都是利用上下文信息来提升检测性能，可以归类为Context一类。...分辨网络一方面分辨小物体生成的高分辨率特征与真实大物体特征，另一方面使用感知损失提升检测率。在交通标志数据库Tsinghua-Tencent 100k及Caltech上实验。
以下是一些使用 ctr 命令的示例：示例1：下载并运行一个容器使用以下命令从 Docker Hub 下载一个 Ubuntu 容器镜像：sudo ctr images pull docker.io/library.../ubuntu:latest然后，使用以下命令启动一个 Ubuntu 容器：sudo ctr run --rm docker.io/library/ubuntu:latest ubuntu echo "...：sudo ctr snapshot list my-container接下来，您可以使用以下命令来创建一个基于快照的新容器：sudo ctr run --snapshot my-container:my-snapshot...1000然后，使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list您应该会看到一个名为 my-container 的任务。...接下来，您可以使用以下命令来查看任务的日志：sudo ctr tasks logs 将 替换为 my-container 任务的 ID。
RAG的效果取决于数据清洗和组织的好坏。删除不必要的信息，如特殊字符、不需要的元数据或文本。 删除不相关的文本/文档：删除所有不需要LLM来回答的不相关文档。...该模板复制了“step - back”提示技术，该技术通过先问一个“step - back”问题来提高处理复杂问题的效果。
随着RAG应用逐渐的普及，如何提高RAG应用的回答效果正在被越来越多的人关注。本文列出了各类优化RAG pipeline的方法和对应的图例说明，以帮助你快速了解目前主流的RAG优化策略。...4.退后一步提示词 有时候，将一些复杂的问题，抽象为一个“退后一步的问题（Stepback question）”，然后再对其进行回答，会比对原问题进行回答效果更好。...这一观察指导我们，当召回多条知识chunks时，可以把置信度相对低的chunk放在中间，置信度相对高的chunks放在两端，然后这样组成prompt的context，提供给LLM，可以增加LLM对于RAG回答的效果...总结 普通的RAG流程看似很简单，但实际在业务场景中想要获得较好的效果，就需要更多高级的优化的技巧。
那么，在大数据的条件下，如何提升媒体的传播效果，又该如何避免由此带来的“误判”呢?环球时报社舆情调查中心常务副主任戴元初指出：借助大数据提升传播效果须趋利避害。...如何利用大数据提升传播效果 传统意义上的传播效果评估，有两种状态，一种是以传播者自我感觉为标准，决定以什么方式进行传播;一种是借助于受众调查的数据，包括广播电视的收听收视率，报纸杂志的发行量与阅读率等，...媒体在充分利用大数据提升传播效果方面有不少创新和探索： 最典型的应用就是“今日头条”的信息推送，研究人员对用户过去信息消费过程中积累的大数据进行分析，通过一定的算法把握特定消费者的个性化需求，并以此为基础实现不同用户的个性化信息推送...，一方面改善了消费者的信息接收和阅读体验，一方面提升了信息内容的传播效果; 中央电视台在充分利用传统调查技术所获得的数据基础上，加上新媒体平台上的数据获取，对创新节目的传播效果和市场前景进行评估，以此指导节目创新和内容调整...传统媒体人只有在传播的各环节充分利用新媒体手段强化每一个环节的传播效率，大数据的分析和研究结果才能够帮助媒体最终达到提升传播效果的目标，同时，也为传统媒体与新媒体融合发展提供方向性的指引。
ctr 命令行工具提供了一种简单的方式来管理 containerd。常用命令以下是 ctr 命令的一些常用命令：imagesimages 命令用于列出本地镜像。...使用以下命令列出所有本地镜像：sudo ctr images list您还可以使用以下命令下载 Docker Hub 上的镜像：sudo ctr images pull docker.io/library...使用以下命令列出所有正在运行的容器：sudo ctr containers list使用以下命令启动一个容器：sudo ctr containers start 使用以下命令停止一个容器...使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list使用以下命令查看任务的日志：sudo ctr tasks logs snapshotsnapshot 命令用于管理容器快照...使用以下命令创建容器快照：sudo ctr snapshot create 使用以下命令列出容器快照：sudo ctr snapshot
提升SEO效果的方法主要可以分为三个方向：网站优化，站外链接，搜索引擎关系管理。 网站优化 1、网站本身建设，包括H1、Alt、内链、404、URL规范、关键词密度、关键词矩阵和内容中心等。...搜索引擎算法的不断严谨以及SEO越来越成为基础能力的情况下，想要提升SEO效果，从网站或内容本身来进行潜力挖掘，还是有很多机会的。
矩阵分解技术的核心思想是将用户-物品交互矩阵分解为低维矩阵，以此来挖掘用户和物品的潜在特征，从而提升推荐效果。...案例背景假设我们在一个电商平台上使用矩阵分解技术来提升商品推荐效果。我们将使用用户购买行为数据来进行矩阵分解，并根据分解结果为用户推荐相关商品。B....结果分析通过对比推荐效果与实际用户反馈，评估矩阵分解技术在提升推荐效果方面的表现，并进行相应的调整和优化。...矩阵分解技术在推荐系统中具有重要的应用价值，通过将高维稀疏矩阵分解为低维矩阵，能够有效挖掘用户和物品的潜在特征，提升推荐效果。...通过深入理解矩阵分解技术的原理和应用，并结合实际项目进行实施，读者能够掌握提升推荐效果的有效方法，为构建高效的推荐系统奠定坚实的基础。
这里有一些例子说明你可以在界面的什么地方增加动画效果来提升用户体验。 加载不能太无聊 你应该尝试让等待变得愉悦，如果你不能缩减等待时间的话。...1483798894743563.gif 在页面完全加载完之前用屏幕框架递增的方式完成 状态切换不能太生硬 动画效果可以让过渡更加显著，所以当用户开始和结束，动画效果要能展示到底发生了什么。...1483798935526778.gif 动效给画面带来生气 解释元素之间的关系 动画可以提升用户直接操作的感觉。 举个例子，一个菜单按钮平滑过度变成播放控制，再变回来。...例如，当我们输入密码错误的时候，我们采用来回晃动的效果。这个效果会让我们联想到日常生活中的摆手和摇头，而这些都代表着“no”。这些小细节的使用，是打造良好用户体验的关键。 ?...如何达到平衡 页面中每一个动画都应该具有相应的功能，作为一个"花瓶"用来充当美化页面的动画不仅无法提升用户体验，而且动画会降低页面的加载速度。
通过把数据切成可管理的部分，系统可以并行处理这些块，减少计算负担，提升整体性能。这样一来，RAG 系统不仅能处理更多数据，还能跑得更快、更稳。...虽然简单，但有时候效果还不错，尤其是对格式规整的文本。 2. 递归字符文本分割：按标点“下刀” 这种方法更聪明一点，它会根据空格、标点符号（比如句号、逗号）来切分文本。...通过灵活运用这些技巧，RAG 系统的性能和准确性都能大幅提升。分块不仅是技术活儿，更是一门艺术——掌握得好，AI 的表现就能更上一层楼！...不过，这也暴露了一个问题：由于块大小设置得比较小，它还是有可能在单词或句子中间“咔嚓”一刀，这显然不是我们想要的效果。...这种方法虽然效果更好，但也需要更多的“技术含量”和“耐心”来支撑！
按行为付费(pay-per-action)：按行为付费是指只有在广告产生了销售或者类似的一些转化时，广告商才付费； 当然，对于以上的两种竞价模型各有其局限性：在按展示付费模型中，压根没有考虑到广告的效果...，只是按照广告流量进行售卖的模式；对于按行为付费模型，虽然其考虑到了广告效果，但其的条件是产生了某种转化，这种转化有时很难追踪和记录。...3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...，此时，CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR
https://github.com/DSXiangLi/CTR NFM NFM的创新点是在wide&Deep的Deep部分，在Embedding层和全联接层之间加入了BI-Pooling层,也就是Embedding...y = interaction_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM
概述 CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。 2....深度CTR模型在问题求解上的发展 参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结 深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
概述CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。2....深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
如果我们想要我们的网站有一个好的排名的话，那么大家一定要注意网站的域名和空间。当我们选择了正确的SEO优化的域名和空间之后，我们的网站排名自然就会靠前很多，接下...
RAG的Rerank必要性体现在3个方面： 精度提升：基于embedding的向量化检索过程可以通过一定程度的语义相似度来高效检索相关性较高的文本片段，但由于语义本身的复杂性和多义性，以及高维向量相似度匹配可能产生的噪音...场景适配：通过自训练rerank模型来进行精排，可以按照特定需求做进一步排序，从而提升QAG在特定应用场景下的表现。...很明显，这种组合方式能最大化利用向量库的检索速度，同时也能保证检索的效果，因而在RAG中广泛采用：检索过程使用基于向量的检索算法，精排过程使用rerank模型。...精排chunk list LLM Answer Rerank模型 Rerank模型效果公认效果比较好的是一家...国内中文开源rerank模型中效果比较好的有BAAI的bge系列模型（和这家公司的开源的embedding模型是同一个模型系列）： Model Base model Language layerwise
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