FP-Growth算法 构建FP树 1.考虑到根节点为空(null)。 2. T1:I1、I2、I3的第一次扫描包含三个项目{I1:1}、 {I2:1}、{I3:1}，其中I2作为子级链接到根，I1链接到I2 ，I3链接到I1。 (这里根据项集的数量排序成I2、I1、I3) Null l2:1 l1:1 l3:1 ② 再次扫描数据库并检查事务。检查第一个事务并找出其中的项集。计数 最 T1:I1、I2、I3的第一次扫描包含三个项目{I1:1}、 {I2:1}、{I3:1}，其中I2作为子级链接到根，I1链接到I2 ，I3链接到I1。 3.T2:包含I2、I3和I4，其中I2链接到根，I3链接到I2， I4链接到I3。但是这个分支将共享I2节点，就像它已经 在T1中使用一样。将I2的计数增加1，I3作为子级链接 到I2，I4作为子级链接到I3。计数是{I2:2}，{I3:1}， {I4:1}。 Null ③ 36 3.FP-Growth算法 构建FP树 4.T3:I4、I5。类似地，在创建子级时，一个带有I5的新分支 链接到I4。 5.T4:I1、I2、I4。顺序为I2、I1和I4。I2已经链接到根节点 ，因此它将递增1。同样地，I1将递增1，因为它已经链接到 T1中的I2，因此{I2:3}，{I1:2}，{I4:1}。 6.T5:I1、I2、I3、I5。顺序为I2、I1、I3和I5。因此{I2:4}，

链滴 pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd 计算损失(输出结果和正确值的差值大小)； 5. 将梯度反向传播回网络的参数； 6. 更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则： weight = weight - learning_rate * gradient 原文链接：pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 定义网络 开始定义一个网络： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional 函数（用来计算梯度）会被 autograd 自动创建。 可以在 forward 函数中使用任何针对 Tensor 的操作。 net.parameters() 返回可被学习的参数（权重）列表和值 原文链接：pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 params = list(net.parameters()) print(len(params)) print(params[0].size())

主动获取（关注） Ø 内容形式 • 博文/文章/图片/视频/问答/话题/… • 被动获取（推荐） Ø 微博—社交媒体领跑者 • DAU：1.72亿，MAU：3.92亿 • 关注流基于关系链接用户与内容 微博Feed流特点介绍—排序原因 Ø 产品特点 • 传播性强 Ø 存在问题 • 信息过载 • 互动性好 • 信噪比低 Ø 排序目标 • 提高用户的信息消费效率 • 提升用户黏性 LR • GBDT • FM • 大量离散特征、高维稀疏 • 特征关联性挖掘 CTR一般流程 业务目标与模型选择 Ø 模型优化目标 • 互动（转发/评论/赞） 点击（图片/视频/文章/链接等） 阅读时长 Ø 模型选择 • 线性模型LR+特征工程 • 多目标预估 • 排序基于pointwise的 learning to rank 互动模型 点击模型 阅读模型 Score =

1 安装 默认情况下，你可以通过 pip 来安装 vLLM ：pip install vLLM>=0.3.0 ，但如果你正在使用 CUDA 11.8，请查看官方文档中的注意事项以获取有关安装的帮助（链接 ）。我们也建议你通过 pip install ray 安装 ray，以便支持分布式服务。 1.10. vLLM 19 Qwen 1.10.2 离线推理 Qwen2 代码支持的模型，例如 Qwen1 launch -c qwen-gui ./gui.yaml --env ENDPOINT=$(sky serve status --endpoint qwen) 2. 随后，我们可以通过返回的 gradio 链接来访问 GUI ： | INFO | stdout | Running on public URL: https://6141e84201ce0bb4ed.gradio.live 你可以通过使用不同的温度和 在这里，我们提供了一个非常简单的有监督微调脚本，该脚本是基于 Fastchat 的训练脚本修改而来的。这个 脚本用于使用 Hugging Face Trainer 对 Qwen 模型进行微调。你可以在以下链接查看这个脚本：这里 。这个脚 本具有以下特点： • 支持单卡和多卡分布式训练 • 支持全参数微调、LoRA 以及 Q-LoRA 。 下面，我们介绍脚本的更多细节。 安装 开始之前，确保你已经安装了以下代码库：

如果读者以前没有使用过Python语言，那么可以仔细阅读这个Python教程3。 论坛 与本书相关，我们已经启动了一个论坛，在discuss.d2l.ai4。当对本书的任何一节有疑问时，请在每一节的末 尾找到相关的讨论页链接。 致谢 感谢中英文草稿的数百位撰稿人。他们帮助改进了内容并提供了宝贵的反馈。感谢Anirudh Dagar和唐源将 部分较早版本的MXNet实现分别改编为PyTorch和TensorFlow 5 https://discuss.d2l.ai/ 目录 7 练习 1. 在本书discuss.d2l.ai6的论坛上注册帐户。 2. 在计算机上安装Python。 3. 沿着本节底部的链接进入论坛，在那里可以寻求帮助、讨论这本书，并通过与作者和社区接触来找到问 题的答案。 Discussions7 6 https://discuss.d2l.ai/ 7 https://discuss 中（毕竟这是一场比赛）。我们将希望划分训练集以创建验证 集，但是在将预测结果上传到Kaggle之后，我们只能在官方测试集中评估我们的模型。在 图4.10.2 中，“Data” 选项卡有下载数据的链接。 开始之前，我们将使用pandas读入并处理数据，这是我们在 2.2节中引入的。因此，在继续操作之前，我们需要 确保已安装pandas。幸运的是，如果我们正在用Jupyter阅读该书，可以在不离开笔记本的情况下安装pandas。

https://www.pyimagesearch.com/2018/04/16/keras-and-convolutional-neural-networks-cnns/ Download ▪ 链接: https://pan.baidu.com/s/1V_ZJ7ufjUUFZwD2NHSNMFw ▪ 提取码：dsxl Splitting ▪ 皮卡丘：234 ▪ 超梦：239 ▪ 杰尼龟：223

作业分配到的GPU数量 TensorFlow on Yarn设计 TensorFlow作业AM页面：� Container所在的机器� 分配到的GPU物理设备号� tensorboard url链接� Container角⾊� Container当前状态� 训练中保存的中间模型� 查看work、ps日志� TensorFlow on Yarn设计 TensorFlow作业Tensorboard页面：�

Practical Applications https://arxiv.org/abs/1605.07678 SACC2017 深度学习 -更多数据带来效果质的提升 数据越多，效果越好 论文链接： Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning Era https://arxiv.org/abs/1707.02968

作为其张量操作库。请跟随这些指引来配置其他 Keras 后端。 1.6 技术支持 你可以提出问题并参与开发讨论： • Keras Google group。 • Keras Slack channel。使用 这个链接 向该频道请求邀请函。 你也可以在 Github issues 中张贴漏洞报告和新功能请求（仅限于此）。注意请先阅读规范 文档。 KERAS: 基于 PYTHON 的深度学习库 4 1.7 为什么取名为 设置时可用）。 • save_format: “png”, “jpeg” 之一（仅当 save_to_dir 设置时可用）。默认：“png”。 • follow_links: 是否跟踪类子目录中的符号链接（默认为 False）。 • subset: 数据子集 (“training” 或 “validation”)，如果在 ImageDataGenerator 中设置了 validation_split。 文档模版 开始，将它复制为一个新的 Google 文档。 • 填写内容。注意你需要插入代码样例。要插入代码，请使用 Google 文档插件，例如 有许 多可用的插件)。 • 将共享设置为「每个有链接的人都可以发表评论」。 • 将文档发给 keras-users@googlegroups.com，主题从 [API DESIGN REVIEW] (全大写) 开 始，这样我们才会注意到它。 –

便捷功能，何乐而不为呢。首先从 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 网址进入 Anaconda 下载页面，选择 Python 最新版本的下载链接即可下载，下载完成后安 装即可进入安装程序。如图 1.22 所示，勾选”Add Anaconda to my PATH environment variable”一项，这样可以通过命令行方式调用 Anaconda 加载自己的数据集，这里直接通过预编 写好的 make_anime_dataset 函数返回已经处理好的数据集对象。代码如下： # 获取数据集路径,数据集可从书本 Github 页面提供的链接下载 img_path = 'anime_faces/' print('images num:', len(os.listdir(img_path+'/faces/')))