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KV Cache
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约 1628 字
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4 分钟
AI
AI摘要: 本文介绍了LLM(大型语言模型)中KV Cache的重要性,它是加速运算的关键步骤,确保在对话过程中输入文本增长时,推理速度不受影响。文章详细解释了Self Attention机制和因果掩码的概念,并讨论了KV Cache如何通过缓存计算结果来优化预测过程。...
LLM
KV Cache
Self Attention
因果掩码
预测效率
技术感想随笔
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约 1645 字
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4 分钟
随笔
AI摘要: 本文讲述了作者在接了一个简单的红娘小程序外包项目后的一些感悟。项目虽然简单,但花费了作者大量时间,主要是在后台管理界面和前端页面的开发上。同时,作者也反思了独立开发的现实,强调了独立开发者需要专注于解决用户痛点,而不是仅仅追求技术难度。此外,还提到了冷启动和推广的重要性,以及在技术选择上的一些心得。...
红娘小程序
外包项目
独立开发
用户痛点
技术选择
Java动态代理
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约 3493 字
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8 分钟
Java
AI摘要: 本文介绍了Java动态代理的两种实现方式:JDK动态代理和CGLIB动态代理。JDK动态代理通过`InvocationHandler`接口和`Proxy`类实现,避免了手动编写代理类,提高了开发效率。而CGLIB动态代理则通过反射机制在目标类的字节码中生成子类并重写方法来实现代理,适用于需要彻底增强各种类的场景。...
Java动态代理
JDK动态代理
CGLIB动态代理
Wide&Deep模型与DCN模型
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约 4248 字
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9 分钟
机器学习
搜广推
AI摘要: 本文介绍了Wide & Deep模型和DCN(Deep & Cross Network)模型的原理、实现及其在处理特征学习中的应用。文章详细描述了Wide部分的简单线性变换和Deep部分的多层感知机结构,并解释了如何通过Cross Network改进Wide部分以显式建模特征之间的交叉。...
Wide & Deep
Linear Transformation
Multi-Layer Perceptron (MLP)
Cross Network
Feature Interaction Modeling
Neural Network Architectures
FM模型
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约 1196 字
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3 分钟
机器学习
搜广推
AI摘要: 本文介绍了FM模型,这是一种统计学模型,用于处理高维稀疏数据和特征交叉,能捕捉特征之间的关系。FM模型通过引入低秩因子向量来减少计算参数的数量,并增加对特征交互作用的捕捉,特别关注二阶相互作用。该模型采用梯度下降法优化损失函数,并通过因子向量学习用户与物品之间的相互作用。在推荐系统中,FM模型可用于预测用户对物品的评分或点击概率,通过分析用户与商品的特征相互作用来进行预测。...
FM模型
高维稀疏数据
特征交叉
特征交互作用
梯度下降法
用户-物品矩阵
推荐系统
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