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工作十年，我都用到了哪些在学校学到的知识
十年前到现在，哪些技术得到了发展，哪些技术技能是被时长需要的？ 移动互联网磅礴发展的十年 搜索技术的逐渐成熟的后十年 推荐技术应用最为广泛的十年 大数据技术越发成熟的十年 我...
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Facebook：BigGraph 中文文档-动态关系（PyTorch）
目录 图嵌入是一种从图中生成无监督节点特征（node features）的方法，生成的特征可以应用在各类机器学习任务上。现代的图网络，尤其是在工业应用中，通常会包含数十亿的节...
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【智能机器人-01 Facebook Blender】ParlAI：Recipes for building an open-domain chatbot
ParlAI是 Facebook 开源的一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架。一个统一的分享、训练和评估对话模型的平台，支持各种对话任务。 对应...
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和自己相处，向内而生本帖是2020年上半年的一些感悟。 年初的时候2019年的年终总结，本来前后想有三篇左右的篇幅来的，但总是静不下心，一直往后拖，拖到记忆上开始模糊，模糊到记不起太多细节，就再...
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Facebook：BigGraph 中文文档-评估（PyTorch）
目录 图嵌入是一种从图中生成无监督节点特征（node features）的方法，生成的特征可以应用在各类机器学习任务上。现代的图网络，尤其是在工业应用中，通常会包含数十亿的节...
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Facebook：BigGraph 中文文档-损失计算（PyTorch）
目录 图嵌入是一种从图中生成无监督节点特征（node features）的方法，生成的特征可以应用在各类机器学习任务上。现代的图网络，尤其是在工业应用中，通常会包含数十亿的节...
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Facebook：BigGraph 中文文档-分布式模式（PyTorch）
目录 图嵌入是一种从图中生成无监督节点特征（node features）的方法，生成的特征可以应用在各类机器学习任务上。现代的图网络，尤其是在工业应用中，通常会包含数十亿的节...
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算法岗面试——深度学习总结BatchNormalization介绍 参考知乎深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？参考CSDN对Batch_Normalization的理解 ...
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Facebook：BigGraph 中文文档-批预处理（PyTorch）
目录 图嵌入是一种从图中生成无监督节点特征（node features）的方法，生成的特征可以应用在各类机器学习任务上。现代的图网络，尤其是在工业应用中，通常会包含数十亿的节...
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Facebook：BigGraph 中文文档-I/O格式化（PyTorch）
目录 图嵌入是一种从图中生成无监督节点特征（node features）的方法，生成的特征可以应用在各类机器学习任务上。现代的图网络，尤其是在工业应用中，通常会包含数十亿的节...
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Facebook：BigGraph 中文文档-从实体嵌入到边分值（PyTorch）
源链接：https://torchbiggraph.readthedocs.io/en/latest/scoring.html Embeding 训练的目标是将每个实体嵌入到...
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Facebook：BigGraph 中文文档-数据模型（PyTorch）
Welcome to PyTorch-BigGraph’s documentation - Data model 源链接：https://torchbiggraph.read...
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推荐系统及攻击方法简介1、CF简介 推荐系统的目标是根据用户的个性化需求将最符合用户兴趣的信息/商品/音乐/视频挑选出来并且推荐给用户。 协同过滤(collaborative filtering)...
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Facebook开源图神经网络-Pytorch BiggraphAbstrct/摘要 Graph embedding methods produce unsupervised node features from graphs that ...