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
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三、Seq
Seq
代表序列, 它有长度length
、且元素从固定的下标0
开始。Seq
包含的操作:下标和长度:
xs(i)
: 获取下标i
对应的元素。 也可以展开为xs apply i
。xs isDefinedAt i
: 测试i
是否是xs
的一个有效索引。xs.length
: 返回xs
的长度。xs.lengthCompare ys
: 对比xs
和ys
的长度。 如果xs
长度较短, 则返回-1
; 如果xs
长度较长,则返回1
; 如果长度相同, 则返回0
。 如果其中一个序列的长度为无限长, 比较规则仍然有效。
下标检索:
xs indexof x
:xs
中首次出现x
元素的下标(允许多个存在)。xs lastIndexOf x
:xs
中最后一个等于x
元素的下标(允许多个存在)。xs indexOfSlice ys
:xs
中首个出现序列ys
的位置。xs lastIndexOf ys
:xs
中最后一个出现序列ys
的位置。xs indexWhere p
:xs
中首个满足p
的元素位置(允许多个存在)。xs segmentLength (p, i)
:xs
中从i
开始的、连续满足p
的片段的最大长度。xs prefixLength p
:xs
中连续满足p
的最长前缀长度。
添加:
x +: xs
: 将x
追加到xs
头部得到新序列。xs +: x
: 将x
追加到xs
尾部得到新序列。xs padTo (len, x)
: 将x
追加到xs
尾部、直到形成长度为len
的新序列。
更新:
xs patch(i, ys, r)
: 将xs
中从下标i
开始的r
个元素替换为ys
序列得到新序列。xs updated(i, x)
: 将xs
中下标为i
的元素替换为x
得到新序列。xs(i) = x
: 将xs
中下标i
的元素更新为x
。 也可以展开为xs.update(i, x)
, 但是仅对mutable.Seq
有效。
排序:
xs sorted
: 用xs
元素类型的标准顺序对xs
排序, 得到新的排序好的序列。xs sortWith lessThan
: 以lessThan
作为比较操作对xs
排序, 得到新的排序好的序列。xs sortBy f
: 以f
作为比较函数对xs
排序, 得到新的排序好的序列。
反转:
xs.reverse
: 将xs
顺序翻转,得到新的翻转后的序列。xs.reverseIterator
: 返回一个迭代器, 其迭代结果是xs
的逆序对应的元素。xs.reverseMap(f)
: 逆序对xs
的元素映射f
后得到新的序列
比较:
xs startsWith ys
:xs
是否以ys
开始。xs endsWith ys
:xs
是否以ys
结束xs contains x
:xs
是否包含x
。xs containSlice ys
:xs
是否包含和ys
相等的连续子序列。(xs corresponds ys)(p)
: 测试xs
和ys
对应元素是否满足二元条件函数p
。
集合操作:
xs intersect ys
: 返回序列xs
和ys
的交集, 保持xs
中的顺序xs diff ys
: 返回序列xs
和ys
的差集, 保持xs
中的顺序。xs union ys
: 返回序列xs
和ys
的并集, 等同于xs ++ ys。
xs.distinct
: 返回xs
不包含重复元素的子序列。
Seq
的下标和长度操作apply/isDefinedAt/length/indices/lengthCompare
:- 对
Seq
而言,.apply
操作的含义是下标索引。 - 另外,
Seq
的length
方法是通用集合的size
方法的别名。 lengthCompare
允许你对两个序列的长度进行比较, 哪怕其中一个序列的长度是无限的。
- 对
如果序列是可变的, 则它会提供额外的、带有副作用的
update
方法, 从而允许序列元素被更新。注意
update
方法和updated
方法的区别:update
方法用于原地修改序列的某个元素值, 且仅用于可变序列。updated
方法对所有序列都可用, 并且总是返回新的序列,而不是修改原序列。
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