在ANN近似最近邻搜索中，向量量化方法又以乘积量化(PQ, Product Quantization)最为典型。结合例子对PQ乘积量化、倒排乘积量化(IVFPQ)做一种更加直观的解释。

w初始化全为0，会导致每一隐藏层的隐藏神经元权重都是一致，很可能直接导致模型失效，无法收敛。

1、用户画像为什么要开发用户画像？1、客户在哪里？精准定位客户，洞察客户需求2、客户长什么样？立体刻画用户特征，深度挖掘用户行为3、客户如何运营？客群分层，千人千面用户画像？围绕业务目标，利用数据技术挖掘的一系列表征用户基本属性、行为特点、观点倾向的标签。不同的业务用户画像的关注点不同，主要由业务目标和数据的实际情况决定。电商场景：消费水平、购买偏好餐饮场景：口...

文件存储Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算hadoop MapReduce、Spark流式、实时计算Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL数据库HBase、Redis、MongoDB资源管理YARN、Mesos####日志收集Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统Kafka、StormMQ、ZeroMQ、Rabb

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bert预训练梳理

矩阵正定的意义通过矩阵来研究二次函数（方程），这就是线性代数中二次型的重点。

BPR（Bayesian Personalized Ranking）损失函数是一种用于学习推荐系统中用户个性化偏好的损失函数

本文详细介绍了十种常见的搜索算法，包括A*、D*、模拟退火、爬山法、遗传算法、蒙特卡洛树搜索、贪心算法、蚁群优化和粒子群优化。每种算法都涵盖了其思想、步骤、特点及应用场景，旨在为读者提供一个全面而深入的理解。无论是路径规划、组合优化还是机器学习，这些算法在各自领域展现了强大的生命力，是解决复杂问题的重要工具。

相对于 argmax 这种直接取最大的「hardmax」，softmax 采用更温和的方式，将正确类别的概率一定程度地突显出来。而引入温度系数的本质目的，就是让 softmax 的 soft 程度变成可以调节的超参。