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Python：基于hydra库实现yaml配置文件的读取（支持命令行参数）
推荐系统：召回层（使用多个召回策略，5-8个策略）【快速筛选出用户喜欢的物品】【单策略/单路召回、多
推荐系统：排序层概述（将召回层返回的粗筛结果进行排序）【传统模型：MF、FM、GBDT+LR、FFM
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推荐系统：冷启动问题【用户冷启动、物品冷启动、系统冷启动】
推荐系统-召回阶段：协同过滤（CF）【基于近邻的协同过滤：UserCF、ItemCF】【基于模型的协
推荐系统：常用评价指标总结【准确率、精确率、召回率、命中率、（归一化折损累计增益）NDCG、平均倒数
PySpark的运行出错：Py4JJavaError【python为3.9==＞pyspark版本为
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蒙特卡洛（MCMC）算法（马尔科夫-蒙特卡洛）：通过“统计方法”来模拟推定“未知特性量”的计算方法【
推荐模型-上下文感知-2010：因子分解机（FM）【POLY2的改进版】【隐向量特征交叉】【为每个特
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排序层-深度模型-2020：PLE【多任务学习模型】【腾讯】
推荐模型-上下文感知-2007：LR【逻辑回归模型】【CTR点击率预估，即预测给用户推送的广告会不会
雅可比矩阵(Jacobian)、海森矩阵(Hessian)
Python：多线程【GIL/全局解释器锁】【Python为解决多线程之间数据完整性和状态同步的问题
Pytorch网络结构可视化：torchsummary
天池-2022：CCKS2022 面向数字商务的知识图谱评测任务一：商品常识知识显著性推理
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Linux系统编程：阻塞、非阻塞【读常规文件是不会阻塞】【从网络或终端读/写则可能会阻塞：①调用re
Linux系统编程-文件操作（三）：文件相关函数【stat、access、chmod、chown、t
Linux系统编程-文件操作（一）：文件描述符（Linux系统中，一切皆文件）【文件描述符是非负整数
Linux系统编程：时间相关函数
Linux系统编程-基础概念：终端、进程组、会话
Linux系统编程-线程（二）-线程同步03：读写锁
Linux系统编程-线程（二）-线程同步04：条件变量【相较于互斥锁（mutex）而言，条件变量可以
使用Bert对含有数组、字母的中文文本分词（每个字母、数字都分词）【最细力度】
Linux网络编程(一)：网络术语03【C/S模式：性能好、客户端容易串改数据、对客户端有数据安全隐
Linux网络编程(四)-协议02：协议格式（数据包封装格式）【①应用层：HTTP、FTP、RPC；
Linux网络编程（五）-Socket编程04：TCP服务端流程【创建套接字/socket()、绑固
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NLP-实体&关系联合抽取-2021：UniRE
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C/C++：常用头文件
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C++：智能指针【unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr】【自动释放所指向的对
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CMake2-变量4-常用内置变量1：CMAKE_SOURCE_DIR【顶层CMakeLists.t
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VScode：连接Linux服务器（C++）【设置SSH targets】【进行远程代码调试运行】【
C++：利用Libtorch调用保存的pytorch模型（.pt）进行前向计算（预测）
CMake2-变量4-常用内置变量4：预定义变量、环境变量、系统信息、主要开关选项
CMake4-指令4-2：find_package【用于查找并配置复杂的第三方软件包】【通过查找第三
CMake4-指令4-1：find_library【用于查找并配置较小或没有.cmake配置文件的库
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CMake1-2：CMakeLists.txt最小配置示例
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CMake2-变量4-常用内置变量5：CMAKE_INSTALL_PREFIX【cmake内置变量，
CMake4-指令6-1：Option【编译开关的作用，控制编译流程，相当于C语言的宏条件编译】【o
RS-KGRS-2018：RippleNet（水波网络）【首次将基于embedding-based和
C++-数组-vector：.data()函数
C++-容器-string：string删除指定字符【erase()】【clear()：删除字符串中
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WSL Ubuntu忘记root密码和用户密码
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C++-vector：vector容器的逆置【函数：reverse(v.begin(), v.end
RLHF：基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习【Reinforceme
C++-vector：判断vector中是否存在特定元素【std::find(v.begin(),
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Linux：Ubuntu 20.04 —添加开机启动(服务/脚本)
关联规则：Apriori算法【“频繁项”集挖掘算法】【迭代法：①搜出候选1项集，剪枝得频繁1项集；②
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YoutubeDNN TypeError：Could not build a TypeSpec fo
WSL2 ubuntu 18.04 配置开发环境
sklearn：中使用labelEncoder【将类别型特征统一转化成0-len(类别性特征)范围的
模型训练-Tricks-提升鲁棒性(1)：对抗训练【FGM、PGD、FGSM、FreeLB、AWP】
第六届全国工业互联网数据创新应用大赛：工业生产反应装置的建模预测【天池】
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NLP-预训练模型-2019-NLG：GPT-2【参数量：1542M；训练数据量：40GB】
Flume、Kafka区别：【Flume：消息采集系统，主要用于日志收集】【Kafka：消息缓存系统
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多分类的样本不均衡问题
机器学习中多分类问题处理成二分类问题的四种拆分策略
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原型网络(Prototypical Networks) 完整流程讲解【附小样本电影分类代码】
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多分类样本类别分布不均衡-解决方案-损失函数(一)：Focal Loss
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