本文系统介绍了神经网络在时间序列预测中的演进历程，从基础的RNN到改进的LSTM，再到创新性的N-BEATS模型。重点分析了三种模型的原理、结构和优缺点：RNN通过循环结构捕捉时序依赖但存在梯度问题；LSTM利用门控机制解决长期依赖；N-BEATS采用前馈网络实现并行化和可解释性。文章还提供了PyTorch实现示例，并指出模型发展正朝着非循环、可解释和全局建模方向演进，为工业应用提供了LSTM、N

本文讲解了推荐系统中精排算法的DNN模型实现。精排阶段需要对候选物品进行精准打分预测用户行为（如CTR/CVR），DNN凭借非线性表达能力成为基础骨架。文章详细介绍了DNN精排模型的三类输入特征（稀疏特征、数值特征、交叉特征）及其处理方式，并提供了PyTorch和TensorFlow两种实现版本。DNN模型结构简单、训练稳定，适合作为工业场景的baseline，但缺乏显式特征交互能力。后续将对比F

本文详细介绍了推荐/广告系统中精排算法的工程实现全流程，重点讲解了关键环节和注意事项。主要内容包括：特征工程的核心要点（ID映射、特征处理一致性等）；训练实践技巧（参数调整、多卡训练等）；以PyTorch实现的PLE多任务模型示例代码；模型压缩技术（蒸馏、量化）；模型部署方案（导出格式、Serving选择）；线上监控体系和A/B测试设计。文章还总结了常见工程问题（特征不一致、新ID处理等）和解决方

本文介绍了DeepFM模型在推荐/广告系统精排算法中的应用。该模型结合了FM和DNN的优势，既能显式建模低阶特征交互（如用户性别×商品品类等常见交叉特征），又能通过DNN捕捉高阶非线性关系。文章详细解析了DeepFM的三部分结构（FM、Embedding、DNN），对比了其与纯DNN模型的差异，并提供了PyTorch实现代码。作为工业界成熟的CTR/CVR精排基础模型，DeepFM具有端到端训练、

MMoE模型解决了传统多任务学习中的负迁移和参数量爆炸问题，通过多专家共享特征表达和任务门控动态选择知识，实现任务间知识共享与干扰隔离。其核心结构包括专家网络、门控机制和任务塔，PyTorch实现简洁高效。工业实践表明，MMoE能显著提升多任务性能，缓解任务干扰，成为精排阶段多任务建模的主流方案。

本文介绍了推荐系统中的ESMM模型，该模型通过多任务学习解决CVR预测中的样本稀疏和选择偏差问题。ESMM利用CTR和CTCVR两个子任务协同建模，间接计算CVR概率，避免了直接预测CVR带来的数据不足问题。模型采用概率关系p(CVR)=p(CTCVR)/p(CTR)进行推导，并通过联合损失函数优化。文章提供了PyTorch实现代码，并分析了ESMM的优缺点，指出其适用于转化目标建模场景。ESMM

本文摘要：本章构建了企业级UI尺寸控制系统，实现全局与组件级尺寸管理。通过Zustand状态管理全局尺寸(sm/md/lg)，创建SizeSwitcher切换器，并开发useComponentSize钩子实现组件自动响应。系统支持组件级覆盖(如Button的size属性)，与shadcn/ui完美兼容，同时与主题、国际化系统协同工作。采用两层设计：全局尺寸默认控制所有组件，单个组件可通过size属

本文介绍了如何在前端项目中实现完整的主题系统，支持Light/Dark/System三种模式。通过使用next-themes库与Tailwind CSS的darkMode:class配置，系统能自动管理HTML class并与UI组件完美配合。文章详细讲解了ThemeProvider的集成、主题切换组件的实现、主题持久化存储以及如何让shadcn/ui组件自动响应主题变化。

本文介绍了现代前端项目中ESLint与Prettier的工程化整合方案。通过安装配置ESLint 9（支持TypeScript、React 19等）和Prettier 3，实现代码规范检查与自动格式化。重点包括：1）安装必要依赖包；2）配置.eslint.config.js规则；3）设置.prettierrc格式化选项；4）配置VSCode自动保存格式化；5）添加pnpm lint命令。最终实现统

本文介绍了如何在React项目中构建多语言国际化(i18n)系统。系统采用i18next框架，支持中、日、英、韩四种语言，包含自动语言检测、动态切换、持久化存储等功能。详细说明了语言文件结构设计、i18next初始化配置、语言切换组件实现，并推荐使用VSCode的i18nAlly插件提升开发效率。系统采用TypeScript语言文件，便于团队协作和后期维护，为企业级应用提供了完整的国际化解决方案。