冷启动

热修复原理1：java代码

类加载方案：时效性差，需要重新冷启动才能见效，但修复范围广，限制少。1.底层替换
十八砖·2023-01-28 12:45

冷启动 4min -> 2s 的构建优化，怎么做到的？(上篇)

我们知道，随着项目体量越来越大，我们在开发阶段将项目跑起来，也就是通过npmrunserve的单次冷启动时间，以及
懂会悟·2023-01-27 21:30

iOS APP启动优化

APP的启动可以分为2种1、冷启动（ColdLaunch）：从零开始启动APP2、热启动（WarmLaunch）：APP已经在内存中，在后台存活着，再次点击图标启动APPAPP启动时间的优化，主要是针对冷启动进行优化通过添加环境变量可以打印出
奔跑的喔汼·2023-01-27 20:53

Sentinel冷启动（预热）验证

一、冷启动含义除了匀速器，另一种在面对RocketMQ场景下流量突增时来保障系统稳定性的的方式是冷启动。
gzf_701·2023-01-27 03:08

Android APP使用Python脚本进行性能测试

APP启动时间冷启动启动APP命令adbshellamstart-W-npackage/activity停止App命令adbshellamforce-stoppackage获取某个APP的packageName
hydCoder·2023-01-27 00:35

对话机器人知识库冷启动流程整理

二、什么是对话机器人冷启动计算机启动可以分为冷启动和热启动，冷启动指的是计算机从断电到通电的一种启动方式，计算机在冷启动的过程中，内存中的数值是一些随机量。
大财93·2023-01-26 18:37

vue3.0+vite+typescipt

vite的优点1.快速的冷启动：不需要等待打包操作；2.即时的热模块更新：替换性能和模块数量的解耦让更新飞起；3.真正的按需编译：不再等待整个应用编译完成，这是一个巨大的改变。
浅睡的入梦·2023-01-26 13:14

自媒体平台大比拼？用了一个星期实验到底哪个平台更突出，答案在这里

首先，我想介绍一下我选择的5个自媒体平台，以及它们的基本玩法：1、微信公众号：依赖已有粉丝数量和朋友圈人数，冷启动涨粉和阅读量都极低，获取流量成本非常高。
噜噜噜大噜·2023-01-26 05:14

抖音短视频上热门原因和注意事项

抖音内容爆款基因1:粉丝人群精准粉丝可以给冷启动阶段提供足够好的数据2:吸引兴趣人群吸粉阶段，引来目标粉丝，并继续提供叫好的数据3:覆盖一般人群进入更大的流量池，提供一般的数据支持，视频爆发阶段4:内容吸引有价值例如
杪樱·2023-01-26 01:09

安卓app启动流程详解

一、安卓app启动流程（冷启动）分析：一般来说，冷启动包括以下几个步骤：1、启动APP进程：当我们点击Launcher桌面程序的APP图标时，Launcher程序会调用startActivity()函数
小李阿姚在闵行·2023-01-24 16:45

前端构建工具 vite 相关命令

vite(推荐使用vite:快速冷启动（秒开）,即时的模块热更新,按需编译)全局安装vitenpmi-gcreate-vite-app使用vite1.0搭建项目create-vite-app项目名使用vite
·2023-01-23 12:39

iOS schem与Universal Link 调试时踩坑解决记录

目录简介AppDelegate和SceneDelegate问题：在iOS13以上冷启动的时候不会走代理函数！
·2023-01-21 00:23

论文-《Towards Conversational Recommender Systems》

为了使模型也具有该能力，本文提出在在线学习环境中解决这个冷启动推荐问题，开发了一个偏好启发框架，以确定向新用户提出哪些问题来快速了解他们的偏好。
えド·2023-01-20 05:30

推荐系统入门【分类、传统推荐算法、UserCF和ItemCF】

2.1基于规则的推荐2.2基于内容的推荐2.3基于协同过滤的推荐（１）建立用户－项目评分矩阵（２）寻找最近邻（３）产生推荐2.4基于混合模式的推荐三、存在的问题与挑战3.1数据稀疏性3.2特征抽取3.3冷启动
SeafyLiang·2023-01-12 11:19

使用Vite搭建vue3+TS项目

vite简介vite是一个基于Vue3单文件组件的非打包开发服务器，它具有快速的冷启动，不需要等待打包操作；并且官网说是下一代的前端构建工具。
喝西瓜汁的兔叽Yan·2023-01-11 07:34

Sentinel-限流 冷启动

WarmUp（冷启动，预热）模式就是为了实现这个目的的。这个场景主要用于启动需要额外开销的场景，例如建立数据库连接等。它的实现是在Guava的算法的基础上实现的。然而，和Guava的场景不同，
ywl470812087·2023-01-10 03:36

推荐冷启动召回模型DropoutNet深度解析与改进

为什么需要冷启动通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。
yangxudong·2023-01-08 22:40

囿于数据少？泛化性差？PaddleDetection少样本迁移学习助你一键突围！

然而，在很多领域的实际落地过程中，由于样本稀缺、标注成本高或业务冷启动等困难，难以训练出可靠的模型。
飞桨PaddlePaddle·2023-01-06 12:57

推荐算法冷启动及推荐算法简介~

推荐系统的冷启动问题推荐系统冷启动概念⽤户冷启动：如何为新⽤户做个性化推荐物品冷启动：如何将新物品推荐给⽤户（协同过滤）系统冷启动：⽤户冷启动+物品冷启动本质是推荐系统依赖历史数据，没有历史数据⽆法预测
Echo-Niu·2023-01-06 10:43

厉害了！自己动手也能做一个推荐系统！

由于这部分用户与项目没有历史评分信息，系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度，这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。
菜鸟学Python·2023-01-05 16:18

bandit算法与推荐系统

推荐系统中经常会遇到EE问题和冷启动问题，在笔者项目过程中，无可厚非的遇到了冷启动问题。对于这两个问题，前者涉及到了平衡准确和多样，后者涉及到了产品推荐算法和运营。
【敛芳尊】·2023-01-04 14:54

Bandit算法原理及Python实战

2)常用Bandit算法Thompsonsampling算法UCB算法Epsilon-Greedy算法Greedy算法3）Bandit算法Python实战参考资料：推荐系统里面有两个经典问题：EE和冷启动
自动驾驶小学生·2023-01-04 14:23

divisive clustering_机器学习12 -- 无监督学习之线性模型（clustering、PCA、MF）

如何利用好大量的无监督数据，对于业务冷启动和持续迭代运行，都至关重要。无监督学习大致分为化繁为简。又包括聚类，将无监督数据合并为一个个cluster。
weixin_39552317·2023-01-04 08:27

迁移学习在风控建模冷启动中的应用(简介）

迁移学习在风控建模冷启动中的应用（简介）目录迁移学习在风控建模冷启动中的应用（简介）背景与文献回顾基础理论介绍迁移学习概念迁移学习方法实证分析实验结论与局限性现状与展望背景与文献回顾背景风控在国家层面的重要性三大攻坚战的
BernadetteDi·2023-01-02 14:36

基于Python Django框架的电影推荐系统

针对电影推荐系统网站中推荐准确率低，数据稀疏和冷启动等问题，详细阐述了国外六大主流电影推荐网站系统的内部结构，信息量和推荐方式；重点阐述了各网站的推荐异同以及可优化方案,进而通过新用户对电影进行评分的冷启动实验
QQ3166678367·2022-12-29 19:37

云计算再爆新热点，SnapStart解决Serverless冷启动问题

AmazonLambda无服务器函数作为亚马逊云科技主推的云原生技术，是不折不扣的云原生第一梯队。Lambda无服务器函数自2014年由亚马逊云科技推出以来，被越来越多的云原生应用所使用，到目前为止已经累计关联了100余项创新云服务，同时为数百万级的用户提供服务，而每天的调用次数更是高达数百亿次。为什么Lambda无服务器函数具有如此大的魅力呢？从开发者的角度来说，Lambda无服务器函数充分利用
·2022-12-26 15:39

云计算再爆新热点，SnapStart解决Serverless冷启动问题

AmazonLambda无服务器函数作为亚马逊云科技主推的云原生技术，是不折不扣的云原生第一梯队。Lambda无服务器函数自2014年由亚马逊云科技推出以来，被越来越多的云原生应用所使用，到目前为止已经累计关联了100余项创新云服务，同时为数百万级的用户提供服务，而每天的调用次数更是高达数百亿次。为什么Lambda无服务器函数具有如此大的魅力呢？从开发者的角度来说，Lambda无服务器函数充分利用
·2022-12-26 11:53

app性能优化

1、启动优化：＊应用的启动分为冷启动和热启动。冷启动：应用第一次启动的时候，系统会为应用创建一个新的进程，所以首先会创建和初始化appl
踏雪羽翼·2022-12-26 04:36

Android 10 vivo,vivo IQOO升级更新安卓10内测新版本6.10.1

vivoIQOO又推送了这个最新安卓10内测新版本的系统包了，是这个6.10.1，已经有小伙伴进行体验了，这个新的系统主要是处理刚升级后一段时间内无法使用相册和铃声的问题，优化王者等游戏掉帧的问题，提升了应用冷启动速度
weixin_39753791·2022-12-25 21:30

SIGIR2022 | 基于生成对抗思想的冷启动推荐算法

嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标冷启动问题一直以来都是推荐系统中长期存在的一个棘手问题。传统的基于嵌入的推荐模型通过从历史交互中学习每个用户和物品的嵌入来提供推荐。
机器学习与推荐算法·2022-12-25 06:42

tensorflow 协同过滤_推荐系统算法学习（一）——协同过滤(CF) MF FM FFM

1.协同过滤(CF)【基于内存的协同过滤】优点：简单，可解释缺点：在稀疏情况下无法工作所以对于使用userCF的系统，需要解决用户冷启动问题和如何让一个新物品被第一个用户发现对于只用itemCF的系统，
莎拉冬娃·2022-12-23 22:58

DPP多样性

这一现象在冷启动等场景中很常见。
crazy_gai·2022-12-23 07:27

推荐系统学习笔记-冷启动

任何互联网推荐产品,标的物和用户都是不断增长变化的，所以一定会频繁面对新标的物和新用户,推荐系统冷启动问题指的就是对于新注册的用户或者新入库的标的物,该怎么给新用户推荐标的物让用户满意，怎么将新标的物分发出去
丰。。·2022-12-22 14:19

抖音推荐算法详解（附流程图）

短视频发布到抖音后一般会经历以下四步：双重审核冷启动数据加权叠加推荐01双重审核当用户发布视频后，一般会先经过机器审核，通过AI模型识别你的作品和文案是否存在违规行为，如果疑似存在，就会被及其拦截；同时系统会抽取视频中的画面
亿图图示·2022-12-21 02:52

FeSoG论文笔记

1动机冷启动问题：融合社交信息；图神经网络：从用户-项目交互中学习到编码信息；联邦学习：隐私保护面临的问题及解决思路：异构性：用户-项目交互的评分信息+社交网络（用户-用户之间的关系），FeSoG利用关系注意力机制和信息聚合来处理异构性
HenrySmale·2022-12-20 14:48

会议交流 | 如何提升推荐系统的可解释性？——DataFunSummit2022知识图谱在线峰会...

背景介绍知识图谱及特征学习结合智能推荐，可解决数据稀疏性及冷启动问题，更好的提升推荐决策场的准确性、多样性及可解释性，进而提升各个场景的推荐决策效率和体验。
开放知识图谱·2022-12-20 02:35

推荐系统方法概览

优势：a不需要历史数据，没有冷启动问题b不依赖于物品的属性，因此其他领域的问题都可无缝接入。不足：算法比较粗糙，效果很难令人满
AI_盲·2022-12-19 10:42

推荐算法-基于协同推荐(CF)

推荐算法CF写在前面概念分类基于用户(User-based)的推荐基于物品(Item-based)的推荐归一化总结冷启动写在前面最近几天将之前学习的CF基于协同过滤推荐算法笔记整理了一下，。
CodeZhuxh·2022-12-17 23:45

OpenAI发布最强的人工智能对话模型——ChatGPT，火出AI圈，给我们体验和思考

目录一、前言二、ChatGPT的技术原理阶段一：基于冷启动的有监督策略模型阶段二：基于奖励机制的训练模型阶段三：采用强化学习来增强预训练模型三、使用案例四、思考问题一：ChatGPT如此强大，那未来可以商业化
風起云扬·2022-12-17 07:58

【iOS逆向与安全】frida-trace命令大全

Frida-trace常用命令1、spawn-冷启动$frida-trace-U-fcom.apple.ExampleCode-m"+[NSURLURLWithString:]"2、attach-热启动
·2022-12-16 17:38

大数据量query，QP意图理解搜索引擎算法测试

搜索引擎质量指标(nDCG)参考博客https://blog.csdn.net/LintaoD/article/details/82661206特征feature：相关性时效性质量点击率权威度冷启动搜索
疯批美人东方陨·2022-12-16 08:52

EGES召回原理与优化

为什么我们需要双塔召回三、EGES过程与优化点采样用户行为序列构建物料的有向图随机游走生成物料序列利用word2vec生成物料embedding(之前用序列生成正负样本）；四、其他loss设置特征改进新物料冷启动
tf.Print(**)·2022-12-15 19:21

评分卡模型构建(含泪总结精华!!)

值的计算方法知道评分映射方法知道XGBoost和LightGBM基本原理掌握使用lightGBM进行特征筛选的方法应用toad构建评分卡模型1模型构建流程1.1实验设计新的模型能上线一定要比原有方案有提升，需要通过实验证明冷启动业务初期成长期波动期策略调整新增数据源人工审核人工审核新旧模型对比新旧模型对比避免迭代模型新旧模型对比规则模型标准模型长短表现期对比稳定和波
莽撞少年·2022-12-14 16:05

3亿会员、4亿商品，深度学习在大型电商商品推荐的应用实践！

优点：冷启动，只要你有商品的数据，在业务初期用户数据不多的情况下，也可以做推荐。
mishidemudong·2022-12-13 15:41

NER数据增强、badcase处理、数据优化

如何修正NLP问题的badcaseNLP.TM|近期做NER的反思一、数据增强在NLP层面思考数据量不足（冷启动）的问题，数据增强其实是一个还不错的策略。调整词句顺序。
满腹的小不甘_静静·2022-12-13 12:06

Vue SSR 渲染 Nuxt3 入门学习

更快：用动态服务端代码来优化冷启动。Hybird：增量
zheng_jia_jun·2022-12-13 10:23

基于对抗梯度的探索模型及其在点击预估中的应用

目前工业界的点击率预估技术大多采用深度学习算法，基于数据驱动来训练深度神经网络，然而数据驱动带来的相应问题是推荐系统中的新进项目会存在冷启动问题。
阿里妈妈技术·2022-12-11 16:49

SIGIR'22 | 大规模推荐系统中冷启动用户预热的融合序列建模

丨目录：·摘要·背景·方法·实验·结论·参考文献摘要冷启动用户推荐是推荐系统中的经典问题。
阿里妈妈技术·2022-12-11 16:17

亚马逊云科技re:Invent：Serverless成技术新常态

亚马逊云科技发布了AmazonLambda的“预置并发（ProvisionedConcurrency）”功能，它允许亚马逊云科技无服务器计算用户使其函数保持“已初始化并准备好在两位数毫秒内响应”的状态，这意味着“冷启动
ZN海景·2022-12-10 03:14

【论文翻译】Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems

为了解决推荐系统中的数据稀少和冷启动问题，研究人员通过利用有价值的外部知识作为辅助信息，提出了基于知识图（KGs）的推荐。
yue36·2022-12-10 00:54
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