数学基础
- 线性代数
- 概率论与随机过程
- 数值计算
- 蒙特卡洛方法与 MCMC 采样
- 机器学习方法概论
统计学习
深度学习
- 深度学习简介
- 深度前馈网络
- 反向传播算法
- 正则化
- 深度学习中的最优化问题
- 卷积神经网络
- CNN:图像分类
- 循环神经网络 RNN
- Transformer
- 一、Transformer [2017]
- 二、Universal Transformer [2018]
- 三、Transformer-XL [2019]
- 四、GPT1 [2018]
- 五、GPT2 [2019]
- 六、GPT3 [2020]
- 七、OPT [2022]
- 八、BERT [2018]
- 九、XLNet [2019]
- 十、RoBERTa [2019]
- 十一、ERNIE 1.0 [2019]
- 十二、ERNIE 2.0 [2019]
- 十三、ERNIE 3.0 [2021]
- 十四、ERNIE-Huawei [2019]
- 十五、MT-DNN [2019]
- 十六、BART [2019]
- 十七、mBART [2020]
- 十八、SpanBERT [2019]
- 十九、ALBERT [2019]
- 二十、UniLM [2019]
- 二十一、MASS [2019]
- 二十二、MacBERT [2019]
- 二十三、Fine-Tuning Language Models from Human Preferences [2019]
- 二十四 Learning to summarize from human feedback [2020]
- 二十五、InstructGPT [2022]
- 二十六、T5 [2020]
- 二十七、mT5 [2020]
- 二十八、ExT5 [2021]
- 二十九、Muppet [2021]
- 三十、Self-Attention with Relative Position Representations [2018]
- 三十一、USE [2018]
- 三十二、Sentence-BERT [2019]
- 三十三、SimCSE [2021]
- 三十四、BERT-Flow [2020]
- 三十五、BERT-Whitening [2021]
- 三十六、Comparing the Geometry of BERT, ELMo, and GPT-2 Embeddings [2019]
- 三十七、CERT [2020]
- 三十八、DeCLUTR [2020]
- 三十九、CLEAR [2020]
- 四十、ConSERT [2021]
- 四十一、Sentence-T5 [2021]
- 四十二、ULMFiT [2018]
- 四十三、Scaling Laws for Neural Language Models [2020]
- 四十四、Chinchilla [2022]
- 四十七、GLM-130B [2022]
- 四十八、GPT-NeoX-20B [2022]
- 四十九、Bloom [2022]
- 五十、PaLM [2022] (粗读)
- 五十一、PaLM2 [2023](粗读)
- 五十二、Self-Instruct [2022]
- 句子向量
- 词向量
- 传统CTR 预估模型
- CTR 预估模型
- 一、DSSM [2013]
- 二、FNN [2016]
- 三、PNN [2016]
- 四、DeepCrossing [2016]
- 五、Wide 和 Deep [2016]
- 六、DCN [2017]
- 七、DeepFM [2017]
- 八、NFM [2017]
- 九、AFM [2017]
- 十、xDeepFM [2018]
- 十一、ESMM [2018]
- 十二、DIN [2017]
- 十三、DIEN [2019]
- 十四、DSIN [2019]
- 十五、DICM [2017]
- 十六、DeepMCP [2019]
- 十七、MIMN [2019]
- 十八、DMR [2020]
- 十九、MiNet [2020]
- 二十、DSTN [2019]
- 二十一、BST [2019]
- 二十二、SIM [2020]
- 二十三、ESM2 [2019]
- 二十四、MV-DNN [2015]
- 二十五、CAN [2020]
- 二十六、AutoInt [2018]
- 二十七、Fi-GNN [2019]
- 二十八、FwFM [2018]
- 二十九、FM2 [2021]
- 三十、FiBiNET [2019]
- 三十一、AutoFIS [2020]
- 三十三、AFN [2020]
- 三十四、FGCNN [2019]
- 三十五、AutoCross [2019]
- 三十六、InterHAt [2020]
- 三十七、xDeepInt [2023]
- 三十九、AutoDis [2021]
- 四十、MDE [2020]
- 四十一、NIS [2020]
- 四十二、AutoEmb [2020]
- 四十三、AutoDim [2021]
- 四十四、PEP [2021]
- 四十五、DeepLight [2021]
- 图的表达
- 一、DeepWalk [2014]
- 二、LINE [2015]
- 三、GraRep [2015]
- 四、TADW [2015]
- 五、DNGR [2016]
- 六、Node2Vec [2016]
- 七、WALKLETS [2016]
- 八、SDNE [2016]
- 九、CANE [2017]
- 十、EOE [2017]
- 十一、metapath2vec [2017]
- 十二、GraphGAN [2018]
- 十三、struc2vec [2017]
- 十四、GraphWave [2018]
- 十五、NetMF [2017]
- 十六、NetSMF [2019]
- 十七、PTE [2015]
- 十八、HNE [2015]
- 十九、AANE [2017]
- 二十、LANE [2017]
- 二十一、MVE [2017]
- 二十二、PMNE [2017]
- 二十三、ANRL [2018]
- 二十四、DANE [2018]
- 二十五、HERec [2018]
- 二十六、GATNE [2019]
- 二十七、MNE [2018]
- 二十八、MVN2VEC [2018]
- 二十九、SNE [2018]
- 三十、ProNE [2019]
- Graph Embedding 综述
- 图神经网络
- 一、GNN [2009]
- 二、Spectral Networks 和 Deep Locally Connected Networks [2013]
- 三、Fast Localized Spectral Filtering On Graph [2016]
- 四、GCN [2016]
- 五、神经图指纹 [2015]
- 六、GGS-NN [2016]
- 七、PATCHY-SAN [2016]
- 八、GraphSAGE [2017]
- 九、GAT [2017]
- 十、R-GCN [2017]
- 十一、 AGCN [2018]
- 十二、FastGCN [2018]
- 十三、PinSage [2018]
- 十四、GCMC [2017]
- 十五、JK-Net [2018]
- 十六、PPNP [2018]
- 十七、VRGCN [2017]
- 十八、ClusterGCN [2019]
- 十九、LDS-GNN [2019]
- 二十、DIAL-GNN [2019]
- 二十一、HAN [2019]
- 二十二、HetGNN [2019]
- 二十三、HGT [2020]
- 二十四、GPT-GNN [2020]
- 二十五、Geom-GCN [2020]
- 二十六、Graph Network [2018]
- 二十七、GIN [2019]
- 二十八、MPNN [2017]
- 二十九、UniMP [2020]
- 三十、Correct and Smooth [2020]
- 三十一、LGCN [2018]
- 三十二、DGCNN [2018]
- 三十三、AS-GCN
- 三十四、DGI [2018]
- 三十五、DIFFPOLL [2018]
- 三十六、DCNN [2016]
- 三十七、IN [2016]
- 图神经网络 2
- 图神经网络 3
- 推荐算法(传统方法)
- 一、Tapestry [1992]
- 二、GroupLens [1994]
- 三、ItemBased CF [2001]
- 四、Amazon I-2-I CF [2003]
- 五、Slope One Rating-Based CF [2005]
- 六、Bipartite Network Projection [2007]
- 七、Implicit Feedback CF [2008]
- 八、PMF [2008]
- 九、SVD++ [2008]
- 十、MMMF 扩展 [2008]
- 十一、OCCF [2008]
- 十二、BPR [2009]
- 十三、MF for RS [2009]
- 十四、 Netflix BellKor Solution [2009]
- 推荐算法(神经网络方法 1)
- 一、MIND [2019](用于召回)
- 二、DNN For YouTube [2016]
- 三、Recommending What Video to Watch Next [2019]
- 四、ESAM [2020]
- 五、Facebook Embedding Based Retrieval [2020](用于检索)
- 六、Airbnb Search Ranking [2018]
- 七、MOBIUS [2019](用于召回)
- 八、TDM [2018](用于检索)
- 九、DR [2020](用于检索)
- 十、JTM [2019](用于检索)
- 十一、Pinterest Recommender System [2017]
- 十二、DLRM [2019]
- 十三、Applying Deep Learning To Airbnb Search [2018]
- 十四、Improving Deep Learning For Airbnb Search [2020]
- 十五、HOP-Rec [2018]
- 十六、NCF [2017]
- 十七、NGCF [2019]
- 十八、LightGCN [2020]
- 十九、Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling [2019](检索)
- 二十、EGES [2018](Matching 阶段)
- 二十一、SDM [2019](Matching 阶段)
- 二十二、COLD [2020 ] (Pre-Ranking 模型)
- 二十三、ComiRec [2020](https://www.wenjiangs.com/doc/0b4e1736-ac78)
- 二十四、EdgeRec [2020]
- 二十五、DPSR [2020](检索)
- 二十六、PDN [2021](mathcing)
- 二十七、时空周期兴趣学习网络ST-PIL [2021]
- 推荐算法之序列推荐
- 一、FPMC [2010]
- 二、GRU4Rec [2015]
- 三、HRM [2015]
- 四、DREAM [2016]
- 五、Improved GRU4Rec [2016]
- 六、NARM [2017]
- 七、HRNN [2017]
- 八、RRN [2017]
- 九、Caser [2018]
- 十、p-RNN [2016]
- 十一、GRU4Rec Top-k Gains [2018]
- 十二、SASRec [2018]
- 十三、RUM [2018]
- 十四、SHAN [2018]
- 十五、Phased LSTM [2016]
- 十六、Time-LSTM [2017]
- 十七、STAMP [2018]
- 十八、Latent Cross [2018]
- 十九、CSRM [2019]
- 二十、SR-GNN [2019]
- 二十一、GC-SAN [2019]
- 二十二、BERT4Rec [2019]
- 二十三、MCPRN [2019]
- 二十四、RepeatNet [2019]
- 二十五、LINet(2019)
- 二十六、NextItNet [2019]
- 二十七、GCE-GNN [2020]
- 二十八、LESSR [2020]
- 二十九、HyperRec [2020]
- 三十、DHCN [2021]
- 三十一、TiSASRec [2020]
- 推荐算法(综述)
- 多任务学习
- 系统架构
- 实践方法论
- 深度强化学习 1
- 自动代码生成
工具
- CRF
- lightgbm
- xgboost
- scikit-learn
- spark
- numpy
- matplotlib
- pandas
- huggingface_transformer
- 一、Tokenizer
- 二、Datasets
- 三、Model
- 四、Trainer
- 五、Evaluator
- 六、Pipeline
- 七、Accelerate
- 八、Autoclass
- 九、应用
- 十、Gradio
Scala
- 环境搭建
- 基础知识
- 函数
- 类
- 样例类和模式匹配
- 测试和注解
- 集合 collection(一)
- 集合collection(二)
- 集成 Java
- 并发
二、安装 Jupyter 支持
通过
almond
安装scala
的jupyter
支持:下载
coursier
:xxxxxxxxxx
curl -L -o coursier https://git.io/coursier && chmod +x coursier \ && ./coursier --help创建一个
launcher
:xxxxxxxxxx
SCALA_VERSION=2.12.8 ALMOND_VERSION=0.2.1 #环境变量 coursier bootstrap \ -r jitpack \ -i user -I user:sh.almond:scala-kernel-api_$SCALA_VERSION:$ALMOND_VERSION \ sh.almond:scala-kernel_$SCALA_VERSION:$ALMOND_VERSION \ --sources --default=true \ -o almond安装
kernel
:xxxxxxxxxx
./almond --install一旦安装完成,则可以安全的删除
lancher
。删除方法为:rm -f almond
。可以通过命令
jupyter kernelspec list
查看支持的kernel
:
可以通过
https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels
查看jupyter
官方支持的kernel
列表。通过
sparkmagic
安装spark
的jupyter
支持:启用
spark
(单机伪分布式):下载
spark
:http://spark.apache.org/downloads.html
解压缩文件,进入
spark
目录下的sbin
,执行start-all.sh
。如果希望停止,则执行stop-all.sh
。默认的
spark ui
:http://127.0.0.1:8080/
。
安装
livy
依赖:下载
livy
:https://livy.incubator.apache.org/download/
。解压缩
livy
,进入livy
文件夹,然后运行bin/livy-server
。- 可以在
livy/conf
中配置livy-server
。 - 需要
export SPARK_HOME
变量。 - 默认的
livy ui
:http://localhost:8998
。
- 可以在
安装必要组件:
xxxxxxxxxx
python3.6 -m pip install sparkmagic # 安装 sparkmagic jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension # 确保 ipywidgets 安装通过
python3.6 -m pip show sparkmagic
查看sparkmagic
的安装位置,cd
到该位置。安装一些
kernel
(如果某些功能不需要,则不用安装):xxxxxxxxxx
jupyter-kernelspec install sparkmagic/kernels/sparkkernel # scala spark jupyter-kernelspec install sparkmagic/kernels/pysparkkernel # pyspark jupyter-kernelspec install sparkmagic/kernels/pyspark3kernel # pyspark3 jupyter-kernelspec install sparkmagic/kernels/sparkrkernel # r spark可选:可以修改
~/.sparkmagic/config.json
来修改配置,其内容参考https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic/blob/master/sparkmagic/example_config.json
。其中
kernel_xx_credentials
中的url
给出了livy-server
的host:port
。可选:启用
server
扩展,从而允许以编程的方式更改集群:xxxxxxxxxx
jupyter serverextension enable --py sparkmagic通过
jupyter notebook
启动jupyter
,新建一个pyspark
页面,执行sc
或者spark
。如果输出正常则安装成功。
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论