从发表第一篇文章到最后一篇文章,时间间隔有整整一个月,虽只有5篇文章,但每一篇文章都是我吸收<LEARNING HARD C#学习笔记>这本书的内容要点及网上各位大牛们的经验,没有半点废话,值得新手或中级程序员阅读,孔子曰:温故而知新,可以为师矣,写这个系列文章的目的除了表达对LEARNING HARD赠书的感谢与支持外,最重要的是通过复习C#知识点,从浅入深,会让自己有一个提升,可能以前只知道这么做,但并不知道为什么这样做,而现有,通过复习与总结,让我有了更深刻的理解,为以后能更好的合理运用
最近工作较忙,手上有几个项目等着我独立开发设计,所以平时工作日的时候没有太多时间,下班累了就不想动,也就周末有点时间,今天我花了一个下午的时间来继续总结与整理书中要点,在整理的过程中,发现了书中的一些不足,我在以下的博文中都有说明,大家如果有这本书的可以对照着知识点及书本相结合的方式来看,没有这本本书的也可以对照着我整理的知识要点进行实际编码测试与学习,希望能对大家有所帮助,如果觉得可以的话,还请推荐哦,谢谢! 阅读<LEARNING HARD C#学习笔记>知识点总结与摘要系列文章从这篇博文
<Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks>论文阅读 (i)问题背景: 工业界的推荐系统/广告系统现在都会用embedding技术生成物品/用户的向量.通俗点讲就是build一个向量嵌入层,把带有原始特征的输入向量转换成一个低维度的dense向量表示.推荐系统的模型一般有向量嵌入层和深度模型层两部分组成,向量嵌入层的