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之前在业务中应用了许多Faiss，也看了几篇关于Faiss的论文，简单记录下Faiss的一些属性和应用。Faiss是Facebook的AI团队开源的一套用于做聚类或者相似性搜索的软件库，底层是用C++实现。Faiss因为超级优越的性能，被广泛应用于推荐相关的业务当中。接下来分Faiss在推荐业务应用和Faiss的基本原理两部分进行介绍。 1 Faiss在推荐业务中的应用 在我的认知里，基本上50%以上的手机APP的推荐业务会应用到Faiss服务，可见应用之广。那Faiss究竟是在哪个模块使用呢，通过下方这个图给大家介绍： 大家都知道推荐业务包含排序和召回两个模块，Faiss比较多的应用在召回模块。召回业务中有很多是向量生成类的算法，比如Graph Embedding、ALS Embedding、FM Embedding等。ALS就是经典的矩阵分解算法，它可以将User和Item的行为数据利用矩阵分解的方式生成User向量和Item向量，这些向量分别代表User和Item的属性（工科研究生矩阵论课程学过矩阵分解，不懂的同学要补课了）。 当我们拿到了User和Item的向量，只要计算出哪些Item和User的向量距离较短（最简单的解法是算欧式距离），就可以得出User偏爱的Item。但是当User和Item的数量巨大的时候，设想下某短视频平台，每天有上百万User登录

学习STL，必然会用到它里面的适配器和一些常用的算法。它们都是STL中的重要组成部分。 适配器 在STL里可以用一些容器适配得到适配器。例如其中的stack和queue就是由双端队列 deque 容器适配而来。 其实适配器也是一种设计模式 ，该种模式是将一个类的接口转换成用户希望的另外一个接口。简单的说：就是需要的东西就在眼前，但却不能用或者使用不是很方便，而短时间又无法改造它，那我们就通过已存在的东西去适配它。 STL中的适配器一共有三种： ①应用于容器的即容器适配器；比如stack和queue就是对deque的接口进行了转调 ②应用于迭代器的即迭代器适配器；比如反向迭代器就是对迭代器的接口进行了转调 ③应用于仿函数的即函数适配器 不过我们平常用容器适配器用得比较多，所以我们着重容器适配器的使用，其它适配器可参考《STL源码剖析》。 （1）stack/queue 我们都知道stack和queue都是一种特殊的线性数据结构，要求在其固定端进行数据的插入和删除操 作。而在STL的容器当中， deque 是双开口的结构，因此STL就将它作为栈和队列的底层结构，然后对deque稍加改装后就实现出来了stack和queue。 像这种： 将某个类的接口进行重新包装而实现出的新结构，称之为适配器 如 stack原型定义 ： 常用接口： queue原型定义类似： 注意： 由于栈和队列不能遍历

Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸；并且已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果。 word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方法，但二者都是建立在“序列”样本（比如句子、推荐列表）的基础上的。而在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构。典型的场景是由用户行为数据生成的 物品全局关系图 ，以及加入更多属性的物品组成的 知识图谱 。 在面对图结构的时候，传统的序列embedding方法就显得力不从心了。在这样的背景下，对图结构中间的节点进行表达的graph embedding成为了新的研究方向，并逐渐在深度学习推荐系统领域流行起来。 DeepWalk 早期影响力较大的graph embedding方法是2014年提出的DeepWalk，它的主要思想是在由物品组成的图结构上进行随机游走，产生大量物品序列，然后将这些物品序列作为训练样本输入word2vec进行训练，最大化随机游走序列的似然概率，并使用最终随机梯度下降学习参数,得到物品的embedding。其目标函数为： $$ \zeta(s)=\frac{1}{|s|} \sum_{i=1}^{|s|} \sum_{i-t \leq j \leq

传送门 很巧妙的贪心. 我想用最少的钱让所有人都给我投票. 思路: 对于所有$m$值为$i$的人, 都必须满足已选人数$>i$才行. 如果$i+1$的人满足了, 那么$i$的人也会被满足, 那么我们可以从$n$到$0$来贪心. 我们可以先将所有$m$值为$i$的人放到一个"隔离区", 假设隔离区里的人都不被收买, 那么被收买的人的个数就是$n-size$, $n$是总人数, $size$就是"隔离区"里人的个数. 如果$n-size<i$, 就说明放入"隔离区"的人多了啊, 我们应该将其中的人"赎"出来, 为了付出最少的代价使得$n-size>=i$, 我们可以使用优先队列来作为这个"隔离区", 将$p$最小的人一个一个往外买就对了. ======================================== CF 的 E 题哪怕是个贪心也是真的难啊orz #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include < string .h> #include <vector> #include <queue> #include <algorithm> #define MAXN 200010 using namespace std; typedef long long LL; int T,n;

##[洛谷P1029]最大公约数与最小公倍数问题 ###Description 输入二个正整数x0,y0(2<=x0<100000,2<=y0<=1000000),求出满足下列条件的P,Q的个数 条件:1.P,Q是正整数;2.要求P,Q以x0为最大公约数,以y0为最小公倍数. 试求:满足条件的所有可能的两个正整数的个数. 输入格式：二个正整数x0,y0 输出格式：一个数，表示求出满足条件的P,Q的个数 ###Solution 1.由最大公约数的定义我们得到：存在k1,k2∈R，使P=k1 x0,Q =k2 x0; 2.由LCM(a,b) GCD(a,b)=a b(LCM为两数小公倍数)，可以得到：x0 y0=P Q，带入k1,k2得：y0=k1 k2 x0,即k1*k2=y0/x0; 3.在本题中我们不妨设P<Q,即k1<k2,那么从1到floor(sqrt(y0/x0))穷举k1即可，判断条件为k1,k2互质; 4.由于k1,k2交换后扔为一组解，所以ans*=2; 5.对于x0=y0的情况，我们经过思考发现解应只有一组，所以要加上特判； ###Code #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; int

java.util.concurrent.BlockingQueue 在Queue的基础增加额外的功能：遍历队列时，若无元素则阻塞等待；插入元素时，无额外的空间则等待空间释放。 其方法可分为四种形式：根据对相同操作(对操作不能立即满足)的不同处理结果来分为以下四种 抛出异常 返回特定值，不同的方法返回的值不同 阻塞，直到条件满足 阻塞一段时间，而后再放弃 Summary of BlockingQueue methods Throws exception Special value Blocks Times out Insert { @link #add add(e)} { @link #offer offer(e)} { @link #put put(e)} { @link #offer(Object, long, TimeUnit) offer(e, time, unit)} Remove { @link #remove remove()} {@link #poll poll()} {@link #take take()} {@link #poll(long, TimeUnit) poll(time, unit)} Examine {@link #element element()} {@link #peek peek()} not applicable not

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