recommendation session-based attentive session
Token和session的区别
Token和session的核心区别点：session需要将登录记录信息存储在服务器，中心化存储，服务器挂了，session信息可能丢失。Session类似入职后每次进出办公楼，都需要携带工卡，刷卡才能进门，门禁需要将工卡和数据库中数据进行比对。 token通常具有自证功能，服务器一般不需要存储用户 ......
Hashcat session断点会话保存及恢复
说明 解密过程中，不可避免的需要暂停、关闭，但是没有解密完的东西，怎么保存，下次继续呢？ 一、会话保存 hashcat-m 2611 -a 3 --session mydz dz.hash masks/rockyou-7-2592000.hcmask --session mydz 就是保存信息到 m ......
Ranking Distillation: Learning Compact Ranking Models With High Performance for Recommender System
目录概符号说明Ranking Distillation代码 Tang J. and Wang K. Ranking Distillation: Learning compact ranking models with high performance for recommender system. ......
Selenium启动chrome谷歌浏览器报错 session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 114
Selenium启动chrome谷歌浏览器报错 session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 114 ......
【NIPS2021】Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers
来自微软（*^____^*） 论文地址：[2107.00641] Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers (arxiv.org) 代码地址：microsoft/Focal-Transforme ......
DVWA靶场通关-Weak Session IDs（弱会话IDs）
当用户登录后，在服务器就会创建一个会话(session)，叫做会话控制，接着访问页面的时候就不用登录，只需要携带Sesion去访问。 Session利用的实质 ： 由于SessionID是用户登录之后才持有的唯一认证凭证，因此黑客不需要再攻击登陆过程(比如密码)，就可以轻易获取访问权限，无需登录密码 ......
Redis学习之共享session(单点登录)
介绍 为什么需要共享session？ 防止多个后端服务器的数据存储不一致，导致用户访问时出现未登录的情况。 如何实现共享session？ 使用独立的内存存储来存放session 实现 key如何设计? 为了安全性，随机生成token，而不是拼接用户信息，防止恶意伪造或爆破。 选择何种value数据结 ......
Learning Heterogeneous Temporal Patterns of User Preference for Timely Recommendation
目录概符号说明TimelyRecMulti-aspect Time Encoder (MATE)Time-aware History Encoder (TAHE)Prediction代码 Cho J., Hyun D., Kang S. and Yu H. Learning heterogeneou ......
session存储数据-解决歌手页面刷新报错的问题
刷新报错的原因是，singer数据是需要在singer.vue页面去传到singerdetail.vue页面的，所以想要重新加载singerdetail页面就必须重新返回到singer页面，很麻烦，想要解决就只需要将数据存储到session中既可以，网站的数据存储一般有两种，一个是location一 ......
Attention Mixtures for Time-Aware Sequential Recommendation
目录概符号说明MOJITO代码 Tran V., Salha-Galvan G., Sguerra B. and Hennequin R. Attention mixtures for time-aware sequential recommendation. SIGIR, 2023. 概 本文希望 ......
揭秘 ChunJun：如何实现 e2e&session 日志隔离
本文将从 e2e 的基本介绍，e2e 的使用与扩展，session 日志隔离三个维度为大家带来 ChunJun e2e & session 日志隔离的分享。 大量具体代码和演示请看视频教程⬇️ 视频课程： https://www.bilibili.com/video/BV1ru411P7oZ/?sp ......
【CVPR2022】Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation
来自CVPR2022 基于多尺度令牌聚合的分流自注意力 论文地址：[2111.15193] Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation (arxiv.org) 项目地址：https://github.com/OliverRensu ......
cookie与session
发展史 1.网站都没有保存用户功能的需求 所有用户访问返回的结果都是一样的 eg:新闻、博客、文章... 2.出现了一些需要保存用户信息的网站 eg:淘宝、支付宝、京东... 以登陆功能为例:如果不保存用户登陆状态 也就意味着用户每次访问网站都需要重复的输入用户名和密码(你觉得这样的网站你还想用吗？ ......
【学习笔记】Self-attention
最近想学点NLP的东西，开始看BERT，看了发现transformer知识丢光了，又来看self-attention；看完self-attention发现还得再去学学word embedding... 推荐学习顺序是：word embedding、self-attention / transform ......
hugepages_settings.sh-Shell Script to Calculate Values Recommended Linux HugePages-HugeTLB Configuration_DocID401749.1
Oracle Linux-Shell Script to Calculate Values Recommended Linux HugePages-HugeTLB Configuration_DocID401749.1 ######################################## ......
cookie和session
一、会话跟踪技术 会话：用户打开浏览器，访问web服务器的资源，会话建立，直到有一方断开连接，会话结束。在一次会话中可以包含多次请求和响应。 会话跟踪：一种维护浏览器状态的方法，服务器需要识别多次请求是否来自于同一浏览器，以便在同一次会话的多次请求间共享数据。实现方式有：Cookie（客户端会话跟踪 ......
cookie和session的区别，分布式环境怎么保存用户状态
1、cookie数据存放在客户的浏览器上，session数据放在服务器上。 2、cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOKIE欺骗，考虑到安全应当使用session。 3、session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多，会比较占用你服务器的性能，考虑到减轻服务 ......
admin-flask的session伪造
题目来自： [HCTF 2018]admin 1 进来也没什么说的，就是一个页面，点击右上角的交互我们就可以发现login和register: 点击login，感觉像是sql注入，尝试了一下，没用。 那么我们就老老实实注册一个账号再进去吧，看看会有什么提示之类的： （好臭的名字） 咳咳，算是我的一个 ......
PSR是什么？PHP Standards Recommendations
PHP Standards Recommendations 官网：https://www.php-fig.org/psr/ PSR 是 PHP Standard Recommendations 的简写，由 PHP FIG 组织制定的 PHP 规范，是 PHP 开发的实践标准。 PHP FIG,FIG ......
[web] Session原理 (转载)
1 Web概念：cookie / session / application Web三大概念：cookie，session，application 1.1 Session Session(会话)：记录一系列状态 用户登录 用户登录后的操作 Session与cookie功能效果相同。Session与C ......
Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model Empowered Recommendation Approach
原文地址：https://arxiv.org/abs/2305.07001 本文作者将用户偏好、意图等构建为指令，并用这些指令调优一个LLM（3B Flan-T5-XL），该方法对用户友好，用户可以与系统交流获取更准确的推荐。 ## INTRODUCTION LLM是建立在自然语言文本上的，它不能直 ......
How Expressive are Graph Neural Networks in Recommendation
[TOC] > [Cai X., Xia L., Ren X. and Huang C. How expressive are graph neural networks in recommendation? CIKM, 2023.](http://arxiv.org/abs/2308.11127) ......
Time Matters Sequential Recommendation with Complex Temporal Information
[TOC] > [Ye W., Wang S., Chen X., Wang X., Qin Z. and Yin D. Time Matters: Sequential recommendation with complex temporal information. SIGIR, 2020.]( ......
【论文阅读】CAT: Cross Attention in Vision Transformer
论文地址：[2106.05786] CAT: Cross Attention in Vision Transformer (arxiv.org) 项目地址：https://github.com/linhezheng19/CAT 一、Abstract 由于Transformer在NLP中得到了广泛的应 ......
通过提示大语言模型进行个性化推荐LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models
论文原文地址：https://arxiv.org/abs/2307.15780 本文提出了一种提示LLM并使用其生成的内容增强推荐系统的输入的方法，提高了个性化推荐的效果。 ## LLM-Rec Prompting , 四层负载均衡, nginx端口转发
一、负载均衡会话保持 当用户访问页面登录后，会在服务器上生成一个session文件，并且返回给浏览器一个session_id内容的cookie，cookie会存在浏览器中，下一次访问cookie会携带session_id来到服务器验证，没有变化则说明是登录状态，不需要重新登录 1.session共享 ......
A Contextualized Temporal Attention Mechanism for Sequential Recommendation
[TOC] > [Wu J., Cai R. and Wang H. D\'ej\`a vu: A contextualized temporal attention mechanism for sequential recommendation. WWW, 2020.](http://arxiv. ......
Web阶段：第十七章：Session会话
什么是Session会话?1.Session是会话，表示客户端和服务器之间联系的一个对象。2.Session是一个域对象。3.Session经常用来保存用户的数据。 如何创建Session和获取(id号,是否为新)调用一个方法request.getSession().第一次调用是创建Session对 ......
Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph Collaborative Transformer
[TOC] > [Fan Z., Liu Z., Zhang J., Xiong Y., Zheng L. and Yu P. S. Continuous-time sequential recommendation with temporal graph collaborative transfo ......
大模型时代的推荐系统Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs)
文章地址：https://arxiv.org/abs/2307.02046 笔记中的一些小实验中的模型都是基于GPT-3.5架构的ChatGPT模型。 本文主要讲述了比较具有代表性的方法利用LLM去学习user和item的表示，从预训练、微调和提示三个范式回顾了近期用于增强推荐系统的LLM先进技术， ......