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湛江网站优化常识教程下载_《深度关系》(2024年12月最新版)

内容来源：尹娜SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-12-01

湛江网站优化常识教程

破解通关“流量密码”！湛江边检优化勤务模式，助力“中国制造”走出国门

湛江科技学院麻章校区推荐教材清单 𐟓š 湛江科技学院麻章校区的学生们，这里有一份精选的教材清单，帮助你们更好地学习和探索！ 𐟓– 高等院校程序设计新形态精品系列《Python 3程序设计实践教程》 - 人民邮电出版社《操作系统（第四版）》 - 中国铁道出版社有限公司《单片机原理及接口技术 C51编程》 - 人民邮电出版社《文献检索与论文写作第三版》 - 李振华著《移动互联后台设计与开发》 - 郭炳字、王田甜等编著 𐟓š 马克思主义基本原理与近现代史纲要《马克思主义基本原理（2023年版）》 - 本书编写组《中国近现代史纲要（2023年版）》 - 本书编写组 𐟓š 计算机科学与技术专业特色教材《算法设计方法与优化》 - 清华大学出版社《ARM嵌入式系统原理及应用开发（第二版）》 - 西安电子科技大学出版《项目管理（第2版）》 - 人民邮电出版社《软件工程》 - 清华大学出版社《计算机组成原理》 - 周建敏、卜建高、张土前主编 𐟓š 其他热门教材《Python 3 Programming》 - 刘德山、杨洪伟、崔晓松主编《直击等考》 - 覆盖Python二级等考的核心内容，配有大量习题《资源丰富》 - 提供教学课件、程序源码、微课视频等配套学习资源这些教材涵盖了从基础到进阶的各类知识，适合不同层次的学生。希望这份清单能帮助你们在湛江科技学院麻章校区的学习之旅中取得更好的成绩！

多模态推荐系统：真的能提升效果吗？多模态技术在推荐系统中的应用已经不是什么新鲜事了。今天我们来聊聊一篇经典的综述文章《Multimodal Recommender Systems: A Survey》，其中一位作者是来自港城大学的zhaoxiangyu老师。多模态推荐系统的基本模块 𐟛 ️ 多模态推荐系统在模型上可以分为几个主要模块：特征编码 𐟓– 多模态信息主要包括文本信息、图片信息和用户行为信息，分别对应文本模态、视觉模态和协调信息。对于文本模态和图片模态，我们通常会采用BERT和VIT进行编码，获得对应的语义embedding。而对于用户行为信息，经典的ID embedding就足够了。特征融合 𐟤 多模态信息意味着模型有多个输入，那么如何有效地融合这些特征至关重要。目前业界并没有太多突破性的工作，主要停留在三种基本方法上：相加、点乘和拼接。从某种角度看，多模态信息只是增强了物品的表示。很多方法都是基于图和注意力的模型。特征增强 𐟌Ÿ 特征增强是指引入对比学习或解耦表示，进一步优化通过编码器得到的语义embedding。因为这些向量来自预训练编码器的语义空间，和推荐的协调信息空间存在一定的“gap”，因此需要引入一些方法，使得这些向量能够对齐推荐领域。调参的秘密 𐟔 很多尝试过多模态的同学都知道，实际上模态向量加进去可能效果不升反降，而且还可能一直难调优。那么我们在调参的时候，真正影响模型性能的是什么呢？编码器的性能 𐟒𛊧𜖧 器得到的embedding至关重要，参数越多的编码器，得到的表示就更加强大。底层的embedding决定了推荐模型的上限。训练方式 𐟏‹️‍♂️ 训练方式分为两种：端到端（e2e）训练和两阶段（two stage）训练。端到端训练方式效果一般很好，但需要消耗大量算力。两阶段训练方式则是先用预训练的编码器提取embedding，然后在后面的建模中使用固定住的表示。在高校中，我们通常是使用两阶段训练方式（因为没钱而且没多少算力）。即便是对于公司来说，采用端到端方式训练模型，不一定能够取得很好效果，而且多模态的效果可能还不如一些重要的离散特征，那么又何必花那么多算力去训练一个吃力不讨好的模型呢？总结 𐟓 多模态推荐系统在理论上看起来很美，但在实际应用中可能并不如预期的那么有效。编码器的性能和训练方式是影响模型性能的关键因素。对于多模态技术的应用，我们还需要进一步探索和实验，看看是否真的能够提升推荐效果。做多模态的同学是怎么看的呢？欢迎留言讨论！