黑头呆鱼进化之旅

立式单桨冲浪 (SUP)立式单桨冲浪 (Stand-Up Paddleboarding, 简称SUP) 是一项起源于夏威夷现代冲浪运动的水上活动。冲浪者站在漂浮在水面上的木板上，通过使用单桨来推动自己在水中前进。这项运动近年来在世界各地迅速流行起来，成为许多人喜爱的水上活动之一。 体验 🌊如果你对立式单桨冲浪感兴趣，不妨考虑参加一个专门的课程来了解和体验这项活动。我最近参加了一个位于新加坡东海岸的立式单桨冲浪课程，以下是我的体验分享。 课程持续了两个小时，教练非常详细地介绍了SUP的基本知识和技巧。他们解释了如何站在板上保持平衡，正确使用桨来推动自己在水中前进，以及如何转向和控制板的方向。虽然一开始我感到有些不稳定，但很快就适应了这种站立的姿势，并且能够轻松地掌握桨的使用技巧。 .fancybox { display: inline-block; } 课程的安排非常合理，适合初学者。在教练的指导下，我能够很快上手，并且只掉进海里一次 😅，这让我感到有些尴尬。不过，SUP是一项非常有趣和挑战性的活动，掉进水里也是学习过程中的一部分。我相信随着 ...

DSSM (Deep Structured Semantic Models) 模型详解一、模型简介DSSM（Deep Structured Semantic Models）是微软提出的一个深度学习模型，用于学习文本的语义表达。DSSM首次在信息检索领域中被提出，用于处理查询-文档匹配任务，但很快被应用到了各种其他场景，如广告点击率预测，推荐系统等。 二、模型结构DSSM模型主要由三个部分构成： 输入层：在这一层，将输入的文本（查询或者文档）转化为词向量。 深度神经网络：输入层之后是一系列全连接层，它们学习输入的语义表示。 输出层：最后，输出层将深度神经网络的输出转化为概率分布，用于表示查询与文档之间的语义匹配度。 三、在推荐系统中的应用DSSM可应用在推荐系统中，它可以学习用户的行为特征与物品特征的语义匹配度，用于评估用户对物品的兴趣。在实际应用中，通常将用户行为序列作为查询，将候选物品的特征作为文档，通过DSSM学习用户的实时兴趣，并将兴趣与物品的匹配度用于排序。 四、模型实现以下是一个使用PyTorch实现的DSSM模型的示例： 123456789101112131415161 ...

推荐系统离线评估指标详解本文将详细介绍推荐系统中常用的离线评估指标，包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、准确率（Accuracy）、F1-Score、NDCG、命中率（Hit Rate）、AUC、GAUC和对数损失（Log Loss）。这些指标对于评估推荐系统的性能和效果至关重要。这些指标对于评估推荐系统的性能和效果至关重要。 在推荐系统中，精确率衡量了推荐列表中真正符合用户兴趣的物品比例，召回率衡量了所有符合用户兴趣的物品中被成功推荐出的比例。准确率用于衡量模型预测结果与实际结果一致的比例。F1-Score综合考虑了精确率和召回率，对模型进行综合评价。NDCG则用于评价推荐系统排序质量，特别适用于考虑元素相关性排序的推荐系统。 我们将为每个指标提供详细的解释和计算公式，并给出Python实现的示例代码。这些指标的适用性将根据推荐系统的需求进行评估，以帮助您选择适合自己系统评估的指标。 通过深入了解这些离线评估指标，您将能够更好地评估和改进您的推荐系统，提供更准确和个性化的推荐服务。 1. 精确率 (Precision)功能精确率用于度量分类模型的准确程度，即模型 ...

VS Code Remote SSH连接失败的问题解决本文档针对VS Code中的Remote SSH插件在尝试连接远程服务器时出现”Failed to parse remote port from server output”错误的情况提供解决方案。作者在经过一系列的排查和尝试后，最终找到了解决的方法。 问题描述在使用VS Code的Remote SSH插件尝试连接远程服务器时，遇到了错误提示”Failed to parse remote port from server output”。此错误提示可能是由于VS Code不能正确地从SSH服务器的输出中解析出远程端口。 尝试的解决方法 检查SSH配置文件 更新VS Code和Remote SSH扩展 手动SSH连接 检查远程服务器的状态 重启VS Code 以上常见的解决方法都未能解决问题。 成功的解决方案最终，作者尝试了取消勾选VS Code设置中的Remote.SSH: Use Local Server选项，成功连接到了远程服务器。当该选项被选中（默认）时，VS Code会在本地机器上启动一个服务器，然后通过该本地服务器连接到 ...

前言：本文将介绍Kubernetes基础中的重要概念——Pod，以及它在Kubernetes中的应用和功能。首先，我们将详细解释Pod的基本概念和构成，包括它作为最小可部署单元的特点和包含的资源。然后，我们将探讨Pod在Kubernetes中的作用与功能，包括调度单位、网络单元、存储单元、生命周期管理和水平扩展。通过深入了解Pod，您将对Kubernetes中的核心概念有更全面的理解。 I. Kubernetes基础：Pod理解与应用1.1 Pod的基本概念与构成在Kubernetes（简称K8s）中，Pod（容器组）是最小的可部署单元。它是Kubernetes集群中可以运行的一组一个或多个容器的逻辑主机。Pod提供了一个独立的环境，其中包含运行应用程序所需的所有资源，如存储、网络和其他依赖项。 Pod通常由一个或多个紧密相关的容器组成，这些容器共享相同的命名空间、网络和存储卷。它们可以通过本地主机上的localhost进行通信，并且可以共享文件系统的一部分或全部内容。 1.2 Pod在Kubernetes中的作用与功能Pod在Kubernetes中的作用是以下几个方面： 调度单 ...

Git Log当使用Git进行版本控制时，**git log**命令是一个有用的工具，它可以显示提交历史记录和分支之间的关系。 基本用法在终端或命令行中使用以下命令格式来调用git log： 1git log 这将显示包含所有提交历史记录的列表，最新的提交显示在最上面。 限制输出git log提供了一些选项来限制输出，以满足不同的需求。 -oneline：以紧凑的一行摘要形式显示提交历史记录。 1git log --oneline -decorate：在输出中显示分支和标签的引用名称。 1git log --decorate -graph：使用图形表示法展示分支和合并的关系。 1git log --graph 可以将这些选项组合在一起使用： 1git log --oneline --decorate --graph 当您行 git log --oneline --decorate --graph 命令时，输出结果会以一种紧凑、图形化的方式显示提交历史记录和分支之间的关系。下面是对输出结果中每个部分的解释： Commit Hash（提交哈希值）：每个提交的唯一标识 ...

FaissInstall 支持 CUDA 的 Linux ：conda install -c pytorch faiss-gpu 其他：conda install -c pytorch faiss-cpu IndexFlatL2IndexFlatL2测量查询向量与加载到索引中的向量之间所有给定点之间的 L2（或欧几里得）距离。它很简单，非常准确，但也不会太快。 给定一组维度为$d$的向量${ x_1,…, x_n }$，Faiss在Ram中构架一个数据结构——index ，构造完结构后，当给定一个新的维度为$d$向量$x$时，可以高效的执行以下操作： $$i = \mathrm{argmin}_i || x - x_i ||$$ 其中$||.||$表示欧氏（Euclidean distance）距离（L2） 用 Faiss 术语来说，数据结构是一个*index，index 是一个具有add方法的对象。*add可以用于添加 x_i向量。请注意，假定 x_i是固定的。 在 Python 中，我们会IndexFlatL2用我们的向量维度（768——我们句子嵌入的输出大小）初始化我们的索 ...

Intersection & Union交集和并集 IntersectionPython中的intersection()方法是用于获取两个集合的交集。这个方法是set对象的方法，因此它只能用于set对象中。 如果您想在其他类型的容器中获取交集，可以使用Python的内置函数set()将它们转换为set对象。例如，您可以使用以下代码来获取两个列表的交集： 123a = [1, 2, 3, 4]b = [3, 4, 5, 6]intersection = set(a).intersection(set(b)) 这里，我们首先使用set()将两个列表a和b转换为set对象，然后使用intersection()方法获取它们的交集。注意，由于集合是无序的，因此结果集合中的元素顺序可能与原始列表中的顺序不同。 除了set对象之外，Python的字典类型也具有类似的intersection()方法，用于获取两个字典的相同键的交集，但这与上述情况不同。 Union如果想获取两个容器的并集，可以使用Python的内置函数set()将它们转换为set对象，然后使用union()方法获取它们的并集 ...

Python -m 参数解释1. Python -m 参数解释在shell调用时，python -m的参数是什么意思？当在命令行中输入 “python -m “ 时，这表示使用Python的内置模块运行程序，其中是要运行的模块的名称。这类似于在Python脚本中使用 “import “ 并运行 “module-name.run()”。 例如： “python -m http.server” 将启动Python内置的HTTP服务器，可以在浏览器中访问当前目录中的文件。 “python -m unittest discover” 将在当前目录中查找并运行所有以test_*.py命名的单元测试脚本。 module-name.run() 需要自己在模块中编写run函数吗？不需要。在调用 “python -m “ 时，Python会自动在模块中寻找并运行名为 “run()” 的函数。如果该函数不存在，则会在模块中寻找并运行名为 “main()” 的函数。 在大多数情况下，如果模块是一个可执行程序，则应该在其中编写一个名为 “main()” 的函数，并在该函数中编写程序逻辑。 如果模块是一个库，而 ...

Python yield在 Python 中，**yield** 是一个关键字，它通常用于生成器函数中，用于生成序列化的值而不需要将整个序列保存在内存中。 当函数被调用并包含 yield 语句时，它并不会立即执行函数体的所有代码。相反，它将返回一个生成器对象，每次调用生成器对象的 __next__() 方法时，函数体将从上次 yield 语句停止的位置继续执行，直到遇到下一个 yield 语句或函数结束。 举个例子，下面的代码展示了一个简单的生成器函数，它使用 yield 语句产生数字序列： 1234567891011def number_generator(n): for i in range(n): yield i# 使用生成器对象打印数字序列my_generator = number_generator(5)print(next(my_generator)) # 0print(next(my_generator)) # 1print(next(my_generator)) # 2print(next(my_generator)) # 3print(ne ...