google 出品, 基于 encoder-decoder 架构的 seq2seq 自然语言翻译模型. paper 见参考[1].创新之处是弃用 RNN,CNN 这样的结构, 采用 self-attention 与 positional-encoding 来简化结构, 加速训练, 并提升效果, 取得了 SOTA 成绩.

命名空间与Main函数namespace 是对类的封装，类似C++的namespace。C#中没有头文件与宏定义。若将一个类Prog包含在命名空间A中，那么该类的完全限定名为A.Prog。using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;namespace

c# 抽象类与接口

1.简介mysql官方的客户端GUI软件。与navicat相比，workbench是免费的。地址：http://www.mysql.com/products/workbench/2.链接数据库Database|Manage connections图 2-1 右下角的测试连接3.查看dashboard等运维信息在Navigator视图中有dashboard、cli

1.工具准备1.1 apktool用于将apk逆向为目录，内含字节码文件。使用好压软件可以将apk解压为目录，但没有反编译的效果，看不到smali文件。下载地址： http://download.csdn.net/detail/chuchus/9425744其他参考：http://apktool.shoujifans.com/1.2 smali2java：将字节码反编译为j

用在个性化推荐中, 帮助用户探索新偏好, 不然推荐来推荐去都是差不多的东西.用在热门非个性化推荐中, 不能每次都挑效果最好的那一批, 也要给新内容有出头之日的机会.Epsilon-GreedyUpper Confidence BoundUCB, Upper Confidence Bound, 上界置信区间.

首先，特征交叉不是无限度的，两个万级别的特征，交叉之后就是亿级别，所以一般交叉特征都是2、3阶；其次，特征依赖于数据，当我们的数据来源不能继续增加的时候，新特征的设计就很难做了。推荐系统一般分为 召回, 排序, 展示打散 等几个阶段. 排序阶段较为重要, 从召回的上千个相关结果中, 预测出。同 常规的LR二分类任务, 见参考[15]. 只不过工业界的特殊之处在于 超大规模稀疏特征及特征的交叉.LR

冷启动即新加入的user或item, 在 user-item 二部图中, 新节点的度是0, 所以针对它们如何推荐, 就称为冷启动问题.包括 user,item 两部分的冷启动.参考RecSys2016,paper, Addressing Cold Start for Next-song Recommendation...

只是ACM/IICPC 2015 上海区域赛的一道题。原题链接：http://acm.hdu.edu.cn/contests/contest_showproblem.php?pid=1004&cid=655题目描述N-1个木板把一个水箱划分成了N部分（从左到右形成了编号为[1,N]的N个小水箱）。这些木板高度不尽相同。因为水往低处流和木板相隔，所以整个大水箱中有若干个高低不同的水平面。

正则表达式中的符号含义. 任意字符+ 出现次数大于零| “或”的逻辑关系\ 正则表达式中的转义。java中\也表示转义，所以经常能看到\\连一块，不好看。() 同数学中小括号的作用? 可能含有\d [0,9]\D 非数字\s 空白符（空格 制表符 回车 换页 换行）\S 非空白符\w 英文字符[a-zA-Z0-9]\W 非英文字符[^\w]$ 一