本文是美团团队发表于CIKM ’25的研究成果，提出MTGR（Meituan Generative Recommendation）工业级生成式推荐框架，解决了传统推荐模型规模化的核心矛盾，实现了性能与可扩展性的双重提升，并成功落地美团外卖推荐系统。

一.写在前面在GAN（Generative Adversarial Nets， 直译为生成式对抗网络）中，生成器G利用随机噪声Z，生成数据。那么，在DCGAN中，这部分是如何实现呢？这里就利用到了Transposed Convolution（直译为转置卷积），也称为Fractional Strided Convolution。那么，接下来，从初学者的角度，用最简单的方式介绍什么是转置卷积，以及..

1、判断是否为数字或字母isalpha：如果是字母，返回一个非零数；否则，返回0；isdigit：如果是数字（0-9），返回一个非零数；否则，返回0；isalnum：如果是字母或数字，返回一个非零数；否则，返回0；更新ing......

写在前面：对于多数从业者而言，从头开始写深度学习程序的情况比较少。多数情况下，都是从Github上下载已有的深度学习的程序，使用自己的数据集进行训练，或者根据需要对程序进行修改。一般官方公开的代码实现与论文接近，而个人开发者公布的代码实现可能与官方论文有所差距。首先要做的一件事就是确保模型本身可以work。因此，需要有一双“慧眼”，在实践之初判断模型的性能好坏。那么，如何判断深度学习的网络是否wo

我们都知道，可以使用高德地图api实现经纬度与地址的转换。那么，当我们有很多个地址与经纬度，需要批量转换的时候，应该怎么办呢？在这里，选用高德Web服务的API，其中的地址/逆地址编码，可以实现经纬度与地址的转换。高德API地址：地理/逆地理编码：http://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/georegeo坐标转换：http://lbs...

一.写在前面在GAN（Generative Adversarial Nets， 直译为生成式对抗网络）中，生成器G利用随机噪声Z，生成数据。那么，在DCGAN中，这部分是如何实现呢？这里就利用到了Transposed Convolution（直译为转置卷积），也称为Fractional Strided Convolution。那么，接下来，从初学者的角度，用最简单的方式介绍什么是转置卷积，以及..

为什么要引入非线性激活函数如果不使用非线性激活函数，激活函数本质上相当于f(x)=ax+b。在这种情况下，神经网络每一层的输出都是上层输入的线性函数。此时，不管神经网络有多少层，输出与输入都是线性关系，与没有隐层是一样的。也就相当于最原始的感知机，连最基本的异或问题都无法解决，更别说其他更复杂的非线性问题。 常见的激活函数sigmoid函数sigmoid函数的数学形式为，导数为...

求解神经网络，也就是求解 y =f(wx + b) 中的w 和 b。那么如何找到正确的权重值 w 和 b 呢？随机搜索。需要很多权重值，随机采样，然后把它们输入损失函数，再看它们效果如何。（stupid）梯度下降算法。首先，初始化 w 和 b， 然后，使用梯度下降算法，对 w 和 b 进行更新。下面，就对梯度下降算法，及其优化变体进行解释。 梯度下降算法形象化解释：...

写在前面：用深度学习的方法调了一波参数，改了一波网络结构，回过头，最想做的事情，当然是好好补一补计算机视觉的基础，弥补一下对传统计算机视觉理解的薄弱部分。所以，接下来，开始补习计算机视觉的基础。供自己以后复习，看客仅供参考。图像底层特征提取是计算机视觉的基本步骤。那么，接下来，就从what，why，how几个方面，来一一解答。一，什么是图像底层特征？图像底层特征指的是：轮廓和边缘。...

本文主要介绍tensorflow中mmoe的实现方式。一.mmoe概念先简单回忆下mmoe的概念：https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/118642297二.已有keras版本实现思路分析github中已经有keras版本mmoe的实现（https://github.com/drawbridge/keras-mmoe/blob/maste