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Multi-Interest Network with Dynamic routing (MIND) ，能够提取多个用户兴趣向量，更好地捕捉用户多方面的兴趣。

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）：在生成过程中，外部的数据会通过检索然后传递给LLM，让LLM能够利用这些新知识作为上下文

安装jdk首先，需要安装jdk环境，因为hadoop是由Java编写。rpm -ivh jdk-8u91-linux-x64.rpm默认安装到这个位置：/usr/java/jdk1.8.0_91安装hadoop将你的hadoop进行解压tar –xvf hadoop-2.7.3.tar.gz接着，要告诉hadoop java的位置。进入你hadoop的目录，cd /usr/lo...

搭建Linux系统首先，肯定需要一个Linux系统来搭建你的Hadoop环境，一般是通过虚拟机搭建Linux服务器环境，在这里就不讲述了，之后我可能会再写一篇博客来说怎么搭建Linux虚拟机。配置网关因为大多数情况下，我们是通过远程连接去操作Linux服务器的，所以，我们得确保我们的Windows机器与Linux服务器处在同一个网段上，才能成功远程连接。...

一、anaconda创建python环境anaconda创建python环境在这篇博客中，已经很清楚地描述了如何通过anaconda来创建你需要的python环境：即合适的python版本和包含你需要的依赖包。二、打包python环境假设我们的python环境名称为py_env，那么在anaconda的安装目录下，envs/py_env在Windows下，直接将使用压缩软件，将其压缩为zip文件；

直接看代码例子，有详细注释！！import tensorflow as tfimport numpy as npd = np.arange(0,60).reshape([6, 10])# 将array转化为tensordata = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(d)# 从data数据集中按顺序抽取buffer_size个样本放在buffe...

estimator是tensorflow高度封装的一个类，里面有一些可以直接使用的分类和回归模型，例如tf.estimator.DNNClassifier，但这不是这篇博客的主题，而是怎么使用estimator来实现我们自定义模型的训练。它的步骤主要分为以下几个部分：构建model_fn，在这个方法里面定义自己的模型以及训练和测试过程要做的事情；构建input_fn，在这个方法数据的来源和喂...

前言先介绍TensorRT、Triton的关系和区别：TensorRT：为inference（推理）为生，是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算，显著提高GPU上的模型推理性能。即一种专门针对高性能推理的模型框架，也可以解析其他框架的模型如tensorflow、torch。主要优化手段如下：Triton：类似于TensorFlow Serving，但triton包括server和

在推荐系统中，向量的最邻近检索是极为关键的一步，特别是在召回流程中。一般常用的如Annoy、faiss都可以满足大部分的需求，今天再来介绍另外一个：MilvusMilvusMilvus不同于Annoy、faiss这类型的向量检索工具，它更是一款开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索。涉及的术语Filed：类似表字段，可以是结构化数据，当然还可以是向量；Entity：一组Filed，类似表