word2vec使用语言天生具备序列这一特性训练得到词语的向量表示。而在图结构上，则存在无法序列的难题，因为图结构它不具备序列特性，就无法得到图节点的表示。deepwalk 的作者提出：可以使用在图上随机游走的方式得到一串序列，然后再根据得到游走序列进行node2vec的训练，进而获取得到图节点的表示。本质上deepwalk和word2vec思想相同，deepwalk算法的提出为图结构学习打开了新

总结这些天笔试中遇到的python笔试题。发现这些问题都是平常遇到的，所以一定要注重积累，笔试题的成绩一定要满分拿下，不然很难有面试机会的！

详细分析RNN，优缺点，以及RNN由来，RNN当前存在什么问题？由RNN改进得到的网络又有哪些？

对于这种经典的问题，不仅要熟悉理论，更要能够十分熟练的写出代码。30min是我对这个代码的最低要求了。数据集的获取，归一化操作，定义网络模型，调整模型参数，优化参数，等等各个方面都不能少！

删除模型的脚本

用python写AI代码需要注意的坑

YouTubeDNN是发表于2016年九月的文章，在搜索推荐仍然基于矩阵分解的时代，抛出了基于深度学习的召回排序模型，无异于朝平静的湖面扔出了一枚重磅炸弹。如大家所见，在这十年里，基于深度学习的搜推模型几乎已成圭臬。看到这里，你怎么还能说goggle不伟大？

机器学习经典实例：pytorch 完成线性回归分析主要工具：pychar, matplotlib，pytorch等

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后训练GLM4.5V的难点在于如何训练MOE架构。与dense模型堆数据不同，moe的训练则是充满了技巧，我也在探索中。