推荐算法

基于查看数据的 BPR 改进采样器——WWW 2018 论文精读笔记阅读笔记背景说明：万维网大会主要发表两类论文——10 页长论文与 2 页短论文（展板论文）。短论文用于发表短小成果或研究过程中的重要成果，每届大会评选一篇最佳短论文奖。

程序猿编码

不用GPU，不用多线程，我用C++20手写了一个Gemma 3推理引擎现在跑大模型，大家的默认思路是：上GPU、开多线程、调各种推理框架。但有时候你只是想在自己的笔记本上快速试个东西，或者你的场景根本不允许用GPU（比如嵌入式设备、边缘计算节点）。这时候，CPU单线程推理就成了唯一选择。

不爱学英文的码字机器

推荐算法梳理，六种主流模型与九步训练流程几乎每个用手机的人，每天都被推荐算法默默影响着。打开电商，首页排着你可能想买的；点开音乐软件，每日推荐里总有几首对味。这些看似懂你的背后，是一套相当成熟的方法论。

深兰科技携手绿地集团布局行业智能体，绿地深兰科技智能体科技公司揭牌2026年8月5日，绿地控股集团与深兰科技战略合作签约暨绿地深兰科技智能体科技公司揭牌仪式在上海绿地外滩中心举行。绿地集团董事长、总裁张玉良，深兰科技创始人、董事长陈海波等出席活动。

卷心菜的学习路

基于多模态向量检索的数学相似题推荐系统：完整设计、算法与实验这就是我前段时间一直在弄的项目公开说明：本文根据完整技术论文整理，保留研究方法、公式、算法、工程方案、实验数据和参考文献；已移除内部服务名、接口地址、环境编号、数据集代号、精确库存规模和产品原型链接。

OneRec-V1和V2的架构演进为了解决大量资源消耗在通信和存储而非模型计算，GPU 利用率远低于大语言模型；各阶段目标分散，模型结构差异导致建模不一致；级联架构阻碍了 Scaling Law、强化学习对齐等先进技术的应用的问题，快手团队提出了 OneRec 框架，将推荐系统重新定义为端到端的生成式任务，模型根据用户上下文直接“生成”推荐序列，而非从候选集中“挑选”物品。

RankMixer 中 Semantic Split 与 Auto Split 的 Token 构造方式分析在 RankMixer 中，原始推荐特征需要先被组织成若干 Token，再进入后续的 Token Mixing 和 Per-token FFN。不同 Token 构造方式，本质上决定了模型在进入 RankMixer 之前如何组织和压缩原始特征信息。

考勤数据本地化存储：通芝科技无感考勤一体机的数据安全逻辑考勤系统采集员工人脸信息，数据存储位置的架构选择直接关系到企业合规风险—— · ——考勤系统是企业IT体系中数据采集密度较高的应用之一。每次考勤操作背后，系统均在记录员工身份、通行时间，在人脸识别考勤场景下，还涉及更为敏感的生物特征数据。上述数据的存储位置、传输路径与访问权限，直接关系到企业的数据合规风险。通芝科技无感考勤一体机在架构设计上将数据存储与处理完整保留在本地工控服务器，不依赖云端平台，此架构选择的合规意义需要从数据属性与流转路径两个维度加以分析。

推荐模型到底在干什么：条件估计、信息组织与排序决策大家有没有这种感觉：推荐模型看多了，脑子里全是 FM 做交叉、DIN 做兴趣、Transformer 做序列、RankMixer 做扩展——每个都懂一点，但合在一起就是一张散乱的标签清单。新论文出来就往上贴一张，越贴越碎，始终拼不出一张完整的地图。

DC-DC隔离和非隔离怎么选？工控/监控/医疗分别用哪种选隔离还是非隔离，核心看三个指标——安全、抗干扰和成本。在工控和医疗领域，只要涉及高压输入、人体接触或长距离通信，必须首选隔离型（耐压通常需≥1500VDC甚至3kVAC）；而在板级低压降压、空间极度受限的常规监控设备中，非隔离型（效率可达95%以上）则是性价比之王。像广州**邮**科等资深电源方案商在实际落地时，也普遍遵循“前级保安全用隔离，后级降成本用非隔离”的黄金法则。

代码里的AI星

新网站上线后的推广与收录实战：独立开发者如何获取第一批真实用户很多开发者完成网站开发后，会陷入一个现实问题：功能上线了，但没有用户。从技术视角看，网站已经部署完成；从产品视角看，网站还没有真正上线。因为一个产品只有被目标用户发现、理解并实际使用，才算进入真实运行阶段。

RAG 检索增强生成方案设计思路RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）核心逻辑：检索私有知识库内真实文档资料，将用户提问与检索上下文一同输入 LLM，约束模型依托自有资料输出回答，缓解大模型幻觉问题。整体分为两大核心流程：离线知识库构建、在线问答推理。

郑州商户豆包排名提升在当今数字化时代，AI搜索已经成为人们获取信息的重要途径，对于郑州的商户来说，在AI平台尤其是豆包上获得好的排名，意味着更多的流量和商机。然而，很多商户在提升排名的过程中遇到了诸多难题，下面我们就来分析一下常见问题，并看看信传网络是如何帮助商户解决这些问题，实现豆包排名提升的。

金融小师妹

AI多因子模型解析CPI拐点：6月通胀超预期降温，黄金反弹4100关口的机器学习宏观预测框架摘要：本文通过AI多因子分析模型，结合6月CPI数据、核心通胀变化、市场利率预期、美元与美债联动特征，分析通胀降温对黄金及全球资产价格的影响，并借助AI宏观预测框架评估未来货币政策与市场走势的演化路径。

一文读懂推荐系统模型同一个模型是否合适，取决于阶段。DIN 对每个候选做 target attention，精排可接受，亿级召回不可接受；双塔可做 ANN 召回，但细粒度交叉能力较弱。

AiBrainBox 海空潜协同体系技术白皮书-面向多域异构无人系统的分布式通感算控协同架构Sea-air-underwater-collaborative-system-whitepaperAiBrainBox 海空潜协同体系技术白皮书

计算机毕业设计之jsp旅游网站管理系统经济快速发展带动下的旅游产业发展，在我国越来越被更多的人所追求。人们对获取旅游信息有很高的需求，在互联网发达的今天，制作一个旅游线路预定的网站十分有必要。该设计根据前人开发经验，基于JSP（Hypertext Preprocessor）语言和MySQL数据库设计一个旅游网站管理系统。系统的前台，实现了旅游人文、景点信息、自驾游路线、酒店信息、公告资讯、在线留言，用户注册登录等功能，并且提供了旅游人文管理、景点信息管理。系统的后台，实现了包括对用户、旅游人文、景点信息、自驾游路线、酒店信息、酒店预定、在线留

次旅行的库

解决Device API gpu is not enabled. Please install the cuda version of dgl.复现RGCL遇到的错误：Device API gpu is not enabled. Please install the cuda version of dgl. 当前安装的 DGL 是 CPU 版本，不支持 GPU，代码试图把异构图 .to('cuda:0') 迁移到 GPU，DGL 库无 CUDA 后端直接崩溃。

次旅行的库

解决ValueError: too many values to unpack (expected 2)报错：ValueError: too many values to unpack (expected 2)