recommendation personalized explainable transformer

前言 这篇文章提出了一种用于使得 ViT 架构适配下游密集预测任务的 Adapter。简单的 ViT 模型，加上这种 Adapter 之后，下游密集预测任务的性能变强不少。本文给出的 ViT-Adapter-L 在 COCO 数据集上达到了 60.9 的 box AP 和 59.3 的 mask A ......

这个错误的解决方案如下： 1. 禁用 "computeStyles" 修饰符的 adaptive 选项：这将允许平滑过渡，但可能会降低性能。 禁用 "computeStyles" 修饰符的 adaptive 选项，可以在创建 Popper 实例时指定 modifiers 参数，并将 computeS ......

Transforms类提供了一些用于坐标变换的方法，可以帮助我们在不同的参考系之间转换点或向量。 cesium中最常用的transforms类有以下几个： Transforms.eastNorthUpToFixedFrame(origin, ellipsoid, result) 这个方法接受一个原点 ......

utf-8 回忆上次内容 上次再次输出了大红心<span style="color:red">♥</span> 找到了红心对应的编码 黑红梅方都对应有编码 原来的编码叫做 ascii️ \u这种新的编码方式叫unicode 包括了 中日韩字符集等 各书写系统的字符集 但是有个问题 拜这个字 在字节中 ......

Android LiveData Transformations是LiveData库中的一个类，它提供了一些便捷的方法来转换LiveData的数据。 使用LiveData Transformations需要在项目的build.gradle文件中添加以下依赖项： implementation 'and ......

Fan Z., Liu Z., Wang A., Nazari Z., Zheng L., Peng H. and Yu P. S. Sequential recommendation via stochastic self-attention. International World Wide W ......

MySQL explain 和 profiling 详解 mysql explain MySQL 的 EXPLAIN 是一个用于查询优化的工具，它可以显示 MySQL 数据库如何执行查询。它返回一组关于查询执行计划的信息，包括用到的索引，表的连接顺序以及 MySQL 使用的查询类型。下面是 EXPL ......

当你的数据里只有几千几万，那么 SQL 优化并不会发挥太大价值，但当你的数据里去到了几百上千万，SQL 优化的价值就体现出来了！因此稍微有些经验的同学都知道，怎么让 MySQL 查询语句又快又好是一件很重要的事情。要让 SQL 又快又好的前提是，我们知道它「病」在哪里，而 explain 关键字就是 ......

transformations-in-occt 原文链接： https://unlimited3d.wordpress.com/2021/03/28/transformations-in-occt/ ......

前言 现有的语义分割工作主要集中在设计有效的解-码器上，然而，一直以来都忽略了这其中的计算成本。本文提出了一种专门用于语义分割的 Head-Free 轻量级架构，称为 Adaptive Frequency Transformer (AFFormer) 。采用异构运算符（CNN 和 ViT）进行像素嵌 ......

背景 在推荐系统存在两个难题： 1. 需要同时优化点击、观看时长、点赞、打分、评论等多个目标，如何同时建模多个目标 2. 存在position bias，即同个视频放在不通位置上点击率等会不同，如何建模position bias youtube这篇论文采用了MMOE来建模多目标，并用一个shallo ......

理解很困难，但是代码真的很简单。祝贺我过了我做的第一个有关置换的题目。 problem ~~已经不是能简化的东西了~~ 一位科学家正在研究一个自我生长的长度为 $n$ 的排列 $a_1,a_2,\ldots,a_n$。 排列每天都会变化，每一天，元素 $x$ 都会变成 $a_x$，即 $a_x$ 会 ......

MySQL explain explain select/update ... 官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html 都是越小越好，rows * filtered explain说明 id select_ty ......

Wang L. and Joachims T. Uncertainty quantification for fairness in two-stage recommender systems. In International World Wide Web Conference (WWW), 20 ......

###THFuse: An infrared and visible image fusion network using transformer and hybrid feature extractor 一种基于Transformer和混合特征提取器的红外与可见光图像融合网络 研究背景： 现有的图 ......

YOLOv7引入Swin Transformer以及CCNet出现的问题 一、YOLOv7训练完，运行test.py的时候出现：RuntimeError: expected scalar type Float but found Half 错误 采用GPU训练时出现的问题！ 解决方案： 将test. ......

npm WARN deprecated core-js@2.6.12: core-js@<3.23.3 is no longer maintained and not recommended for usage due to the number of issues. Because of the ......

题目链接 $1$ 题目链接 $2$ 题解 设一个区间的和、平方和、立方和分别是 $sum_0,sum_1,sum_2$ 对于 $add$ 操作，推推公式可知 $\begin{cases}newsum_2=sum_2+val^3\times len+3\times val\times sum_1+3\ ......

Zhang Y., Dong X., Ding W., Li B., Jiang P. and Gai K. Divide and Conquer: Towards better embedding-based retrieval for recommender systems from a mul ......

EXPLAIN字段 id id相同执行顺序从上到下 id不同 id越大 优先级越高 越先被执行 select_type 查询的类型，主要用于区别普通查询，联合查询，子查询等的复杂查询。 SIMPLE：简单的select查询 查询中不包含子查询或者union PRIMARY:查询中若包含复杂的子部分 ......

GPT前世今生-transformer-注意力机制 背景： 心理学知识，随意线索和非随意线索。 启发： 注意力机制中概念： query：你的要求 查询的东西。如问“你要干嘛？” key：如杯子，本子 value：可以也是杯子本子，也可以是对应的分值(即注意力重要程度) 数学： f(x) = xi，y ......

https://www.cnblogs.com/developer_chan/p/9211487.html 重点梳理： 当Extra含有Using index，说明查询语句中使用了索引覆盖 type的好坏：system：表中只有一行数据，特例，一般是系统表 > const：一次索引就能找到结果；一般 ......

1.理论知识讲解 transfromer这个模型在机器翻译方面就是做如下事情由一种语言到另一种语言 下图中六个encoder在结构上是完全相同的但是每个encoder的内部的参数不完全相同，也就是在训练的时候6个encoder都在训练，并不是一个在训练，然后其它五个去拷贝这个encoder，六个de ......

为什么建议InnoDB表必须建主键?并且推荐使用整型的自增主键？ 如果不由我们人工去创建主键，mysql也会帮我们去建立主键，没有必要把这么简单地工作交给Mysql。整型比较比UUID比较要快，而且更加节省空间。 设置自增有一个考虑就是在插入元素数据的时候由于需要维护一颗B+树，这颗树根据主键排序的 ......

本文提出了一种端到端的，使用transformer的目标检测方法。作者将目标检测视为直接集合预测的问题。相比较于之前的方法，有效地消除了许多手工设计的组件的需求。 之前目标检测中，不论是proposal based的方法，还是anchor based的方法，都需要用到nms（非极大值抑制）等后处理方 ......

如图所示，explain 中包含的信息有：id：查询序列号MySQL 会为每个 select 语句分配一个唯一的 id 值，用来表示查询中执行 select 子句或者操作表的顺序。如果只是单纯的查一个表，那么 id 就是 1。如果多表查询且 id 值相同，表示查询的优先级也是相同的，那么执行顺序即为 ......

Wu H., Zhang Y., Ma C., Lyu F., Diaz F. and Liu X. A survey of diversification techniques in search and recommendation. arXiv preprint arXiv:2212.1446 ......

原文关于Claims Transformation 看的有点不明白的，可以参考这篇文章的翻译：https://www.cnblogs.com/irocker/p/Ocelot-claimstransformation.html 这里主要记录一下我遇到的过的一个坑。 我的项目的结构如上图所示。前端调用 ......

GPT前世今生-transformer FAQ 1 多头注意力机制中什么是key，value和query？ 答： 在Transformer中的多头注意力机制中，每个头都会有自己的“key（键）”、“value（值）”和“query（查询）”向量。它们的作用如下： Query：用来产生注意力分数的向量 ......

起因 为了测试explain, 也为了测试关于索引优化 准备数据 新建了一张测试表 CREATE TABLE `tb_demo` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) DEFAULT NULL, `score` decimal( ......