推荐系统算法和模型实战经验【肝了好久】

本文将从推荐系统理论知识，到经典算法，到模型应用和大家详细说一说。 主要还是资源有限，DNN模型相对预估更准确，但是耗时较长，当推荐系统一次请求返回延时百毫秒内，无法使用复杂模型排序大候选集。 架构实施 从 模型部署，模型更新，离线/在线评估，AB实验 到 模型线上服务TF_Serving、PMML等，训练新数据，离线/在线评估指标，实验层设计 所需工具及技术 Nginx(Web服务器)， 传统推荐算法模型 尽管深度学习推荐模型已经成了推荐、广告、搜索领域的主流，但传统推荐模型仍是基础，且在某些应用中仍使用广泛。 经典模型讲解 隐语义模型 基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题。 如何给物品进行分类? 如何确定用户对哪些类的物品感兴趣，以及感兴趣的程度?

爆肝ConcurrentHashMap

sizeCtl = sc; } break; } } return tab; } 6. 在Java内存模型中，我们已经知道每个线程都有一个工作内存，里面存储着table的副本，虽然table是volatile修饰的，但不能保证线程每次都拿到table中的最新元素，通过Unsafe.getObjectVolatile 11.2 扩容时发生退化 扩容时每个桶中的元素会发生转移，当某一个桶中的元素数量过少时，将会从红黑树退化为链表，这个元素的数量为固定值6，该段逻辑在扩容transfer方法中，如下： else if 其他扩容逻辑 // UNTREEIFY_THRESHOLD这里是固定值为6 ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ?

人原代肝细胞PHH与肝非实质细胞应用解析：药物代谢、肝毒性检测与MASH模型研究

关键词：人原代肝细胞、PHH、人肝非实质细胞、Kupffer细胞、肝星状细胞、肝内皮细胞、肝细胞培养基、药物肝毒性检测、MASH模型、体外肝脏模型 一、人原代肝细胞选型主要标准人原代肝细胞是药物研发中评估代谢稳定性 、肝毒性和药物相互作用的重要体外模型。 肝实质细胞、肝非实质细胞以及对应肝组织样本如果来自同一供体，可减少供体差异对实验结果的干扰，更适合用于共培养体系、器官芯片、肝纤维化模型、炎症模型以及肝脏微环境研究。 常见检测内容包括CYP1A2、CYP2B6、CYP2C9、CYP3A4等主要代谢酶活性，部分细胞批次还可提供多种代谢酶和肝病相关基因分型信息，以及供体病史、BMI、肝功能指标和病理学评分。 中期贴壁型细胞通常可维持5至9天，长期贴壁型可维持10至14天，可支持研究人员在较长培养窗口内观察CYP1A2、CYP2B6、CYP3A4等代谢酶对诱导剂的响应。

肝透支过程

人肝非实质细胞NPC如何突破传统肝细胞模型局限？Kupffer Cells、肝星状细胞与LSECs应用解析

摘要：在人肝病研究、药物肝毒性评价以及3D肝脏模型构建过程中，传统单一肝细胞模型由于缺乏真实肝脏微环境，往往难以完整复现炎症、纤维化以及免疫相关损伤等关键病理过程。 关键词：人肝非实质细胞；肝NPC；KupfferCells；肝星状细胞；LSECs；肝病模型；药物ADME-Tox；NASH；肝纤维化；3D肝脏模型；原代肝细胞一、为什么传统单一肝细胞模型越来越难满足现代肝病研究需求 四、肝星状细胞（HSCs）为何是肝纤维化研究的重要模型？肝星状细胞（HepaticStellateCells，HSCs）位于肝细胞与肝窦内皮细胞之间的Disse间隙，是肝脏细胞外基质的重要调控细胞。 七、肝NPC在药物ADME-Tox与NASH研究中的应用价值目前，包含肝NPC的高生理相关性肝模型已经被广泛用于：药物ADME研究DILI评价NASH/NAFLD研究肝纤维化机制研究3D肝脏模型构建生物人工肝研究在药物研发过程中 相比传统单一肝细胞模型，包含KupfferCells、HSCs以及LSECs的高生理相关性肝模型，能够更真实模拟肝脏炎症、纤维化、药物转运以及免疫应答过程，因此在ADME-Tox评价、NASH研究以及3D

肝！Python 网络编程

IP地址：用来在网络中标记一台电脑，比如 192.168.1.1 ，在本地局域网上是唯一的。

redis 6多线程模型

redis 多线程架构 redis6之前的版本一直单线程方式解析命令、处理命令，这样的模式实现起来简单，但是无法使用多核CPU的优势，无法达到性能的极致；到了redis 6，redis6采用多线程模式来来读取和解析命令 ，但是命令的执行依然通过队列由主线程串行执行，多线程的好处是分离了命令的解析和命令执行，命令的解析有独立的IO线程进行，命令执行依旧有main线程执行,多线程增加了代码的复杂度 开启多线程模型 Redis.conf readQueryFromClient->processInputBuffer->processCommandAndResetClient->processCommand->call } } } //多线程模型初始化

Thinkphp6（6）模型学习与知识总结（二）

Thinkphp6（6）模型学习与知识总结（二）   上一次学习了模型，对模型有一点小认识，今天再来学习一下，我一开始是没有想到要学习模型，原因是CURD（增删改查）中很多可以用Db类在控制器中完成，其实模型有很多好东西的 COMMENT '删除时间',   PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8; 二、再建立一个模型 位字符型的数字以方便测试用的      public function numStr($num)       {             static $seed = array(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 第一步，你要在数据表中有一个字段是delete_time, 第二步要在模型中引入类：use think\model\concern\SoftDelete;， 第三步在模型中开启//开了软删除功能     ，这也是模型类的好处哦

ChIP分析笔记|| PRJNA1037717 脂肪肝-肿瘤抑制基因Sirt6：文献阅读

Sirt6-LKO mice Sirt6-LKO mice（Sirt6肝特异性敲除小鼠）是一种基因工程小鼠模型，它们在肝脏中特异性敲除了Sirt6基因。 Sirt6-LKO小鼠在正常饮食和高脂饮食下都会发展出肝脂肪变性，而且在5-6个月大时，近一半的Sirt6-LKO小鼠会发展出脂肪肝，到13个月大时，90%的LKO小鼠会有脂肪肝。 Sirt6-LKO小鼠在多种肝脏损伤模型中表现出更高的敏感性，包括酒精诱导的肝损伤、高脂饮食诱导的氧化应激和内质网应激。 SIRT6在保护肝脏免受各种损伤方面发挥着重要作用，包括酒精性肝病、非酒精性脂肪肝病（NAFLD）和肝纤维化。 Sirt6-LKO小鼠模型为研究SIRT6在肝脏代谢和疾病中的作用提供了重要的工具。 在这个年龄，由于Sirt6被靶向破坏，突变小鼠患有脂肪肝（图EV1A）。

通宵肝完了

动态规划，一致性算法等 05 MQ篇 含：消息丢失，消息重复消费，消息乱序，消息积压，延时队列，消息回溯消费，消息刷盘机制，MQ中间件集群架构原理等 06 Netty篇 含：BIO、NIO及AIO线程模型 数据模型，ZooKeeper应用场景等 08 ElasticSearch篇 含：ElasticSearch数据模型、ElasticSearch分布式架构、ElasticSearch数据读写原理和段合并等 扫码添加，限时免费 09 网络与操作系统篇 含：网络协议，TCP/IP系统结构，TCP/IP协议族，常见面试题等 10 JVM篇 含：JVM类加载机制，JVM内存模型，垃圾收集机制，类字节码实现机制 ，JVM调优案例，GC日志详解等 11 Java并发编程 含：java内存模型，并发集合，线程池，阻塞队列，CAS与原子操作，无锁并发框架Disruptor等 12 Spring篇 含：spring 从面试模拟到技术集训，你都不会再烦恼了，大佬将给你规划一条职场进阶涨薪之路，让你各个阶段朝着对应的能力模型成长精进。 下面是这个训练营的部分技术课程，现在还有200个免费上课的名额，扫码即可获得。

实现最小意识模型-6总结

•时间厚度:作为推理的隐含计划需要一个行动结果的生成模型。 因为结果晚于原因，这意味着未来的生成模型；即超越现在并获得时间深度或厚度的生成模型(Albarracin等人，2022；舒拉奎，2011年；Kirchhoff等人，2018)。 然而，即使不与对定性特征的强有力的表征主义的承诺配对，内屏模型也有解释第一人称体验的不寻常特征的资源，这些特征激发了质的概念。 3.5最小统一模型和经验预测 虽然科学理论需要经验验证，但还不清楚这是否是建立内部筛选模型作为MUM的必要条件。事实上，MUM可以理解为一个综合框架，其解释力在于它的简约。 目前的综合是通过结合先前存在的意识模型发展起来的，因此，利用了这些理论的证据基础。因此，我们的提案的内部一致性以及与其他得到良好支持的模型/框架的协调程度可以被视为对我们框架的(趋同)有效性的测试。

实验6 OpenGL模型视图变换

3．实验原理：   首先来简单了解计算机图形学中四个主要变换概念：   (1)视图变换：也称观察变换，指从不同的位置去观察模型；   (2)模型变换：设置模型的位置和方向，通过移动、旋转或缩放变换， 总结起来，OpenGL中矩阵坐标之间的关系为：模型世界坐标→模型视图矩阵→投影矩阵→透视除法→规范化设备坐标→窗口坐标。    为当前窗口指定键盘回调 glutIdleFunc(myIdle);//可以执行连续动画 glutMainLoop();//进入glut时间处理循环，永远不会返回 return 0; }   运行结果如图A.6（ 图A.6(a) 5．实验提高   设置键盘回调函数myKey()，实现键盘交互操作，实现上下前后移动、透视和平行投影模式切换、线框模式切换、退出等操作，见图A.6(b)。 ? 图A.6 (b)

6种大模型微调技术

值得一提的是，通过使用T5模型进行模型大小的消融实验，我们展示了提示微调随着规模的增加变得更加具有竞争力：当模型参数超过数十亿时，我们的方法“缩小了差距”并达到了模型微调（即调整所有模型权重）的强大性能 input和target，则使用原始的input embedding(5) 使用方式离散和连续template token混合时，显示地插入一下anchor（离散的token）有助于template的优化(6) 特点优点：能缓解离散prompt方法，导致的模型输出结果到达局部最优缺点：查找的最优提示，可能是次优的在小参数量模型中表现差（小参数模型如Bert，330M），上了10B的模型效果才开始可以持平序列标注等对推理和理解要求高的任务 当参数量达10B，效果相当于FT6.LoRA（2021）(1) 论文信息来自论文：《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》（2）摘要自然语言处理的一个重要范式包括在通用领域数据上进行大规模预训练 Model)，学习目标为而加入LoRA后，学习目标为：(6) 配置在多个部位$(Q/K/V/Output)$同时添加$\bigtriangleup W$ ，会比只在单一部分上添加权重$\bigtriangleup

Confluence 6 数据模型 原

本文档提供了 Confluence 的数据结构视图（schema ）和数据模型概念上的的概述。 备注： Hibernate 的映射文件是针对 Confluence 数据模型的直接描述。

硬肝 Linux 系列汇总

Linux，全称 GNU/Linux，是一套免费使用和自由传播的类 UNIX 操作系统。我在开发之前只知道 Windows 操作系统，所以我就以为世界上只有一种操作系统，那就是 Windows，工作后才知道 Linux 操作系统。

过瘾：让deepseek肝分析数据！

高级分析建议 预测模型：对鲜瓜果使用ARIMA进行5年预测 结构分解：使用PCA分析饮食结构变迁 外部因素：关联GDP/CPI数据解释波动 需要实现特定分析请告知具体需求！ 2018：缓慢转型期（PC1年均+0.3） 2019-2023：加速转型期（PC1年均+0.6） PUA：对鲜瓜果使用ARIMA进行5年预测（可思考一下为啥选择瓜果） AI：按照经典流程完成预测，使用模型是 此处省去代码块，直接上预测结果 关键结论 增长持续性：预测2028年达82.7千克，较2023年增长36%，年均增速约6.2%（略高于历史5.2%） 模型验证：残差Ljung-Box检验p值=0.32（

人原代肝细胞3D肝球培养技术解析：LifeNet长期稳定肝球模型在药物代谢与肝脏研究中的应用

本文围绕LifeNetHealth人原代肝细胞3D肝球培养方案展开介绍，并结合细胞复苏、接种密度、培养维护以及肝球形成特征，分析长期稳定3D肝球模型在药物代谢、肝毒性评价以及肝疾病研究中的应用价值。 关键词：人原代肝细胞；PrimaryHumanHepatocytes；3D肝球；肝细胞球体；LifeNetHealth；肝毒性；药物代谢；ADME；肝细胞培养；长期培养模型一、为什么3D肝球模型正在逐渐替代传统 五、3D肝球模型在药物代谢与肝疾病研究中的应用价值随着体外肝模型不断向高生理相关性方向发展，3D肝球体系正在被越来越广泛地应用于药物研发与疾病研究领域。 在人原代肝细胞相关研究中，3D肝球还可用于构建NASH、肝纤维化以及药物性肝损伤等疾病模型，从而帮助研究人员分析疾病相关机制。 六、3D肝球模型正在推动更高生理相关性的体外肝模型发展随着NAMs（NewApproachMethodologies）与高生理相关性体外模型研究不断发展，3D肝球模型正在逐渐成为现代肝脏研究的重要组成部分

JDK8 超详细，肝

*/ int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6}; //调用Arrays类的static <T> Stream<T> stream(T[] array */ /** 方式三: 通过Stream的of() */ Stream<Integer> stream3 = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6); ArrayList list2 = new ArrayList(); list2.add(4); list2.add(5); list2.add(6) 返回 T // 练习1：计算1-10的自然数的和 List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);

Altman 秀新模型“翻车”，谷歌补刀躺赢！OpenAI 前员工爆肝 3 天，编程再赢老东家模型！

整理 | 华卫 近期， OpenAI 接连在多个场合携不同新模型“上桌”，且这些模型均还未公开发布。上周，OpenAI 分别曝出了两款与 o3 有关联但都未公开过的新模型。 今年，他们迎来了一批实力更强的 AI 模型的挑战。 该公司表示，其模型将题目作为纯文本处理，并生成自然语言证明，运作方式类似标准语言模型，而非专门构建的数学系统。 2 全新模型“o3 Alpha”疑悄然上线 上周，一位网友曝出，OpenAI 正在 WebArena 上测试名为“o3-alpha-responses-2025-07-17”的新模型，该模型以“Anonymous-Chatbot 据悉，它只上线了大概 5、6 个小时。上次 Quazar Alpha 在测试后不久就正式发布了，所以这个新编程模型也可能将在未来几周内亮相。 关键在于， OpenAI 内部确实有个编程能力极强的模型。

6G，AI , 与大模型?

同时，6G网络的构建需要一个统一的框架，以支持AI性能的有效验证和保障。此外，6G还需实现： 高效的数据采集和传输机制，以支持AI模型的预验证、在线评估和优化，形成全自动的闭环系统。 6G与AI融合的未来方向 6G 网络的内生 AI 设计将赋能网络的AI大模型，同时使网络能够支持 AI 大模型的训练和服务。 6G 网络将承担数据采集、预处理等数据服务，为云AI训练提供更好的支持。此外，6G 网络的分布式部署将使得 AI 大模型更靠近用户侧，从而在时延方面具有潜在优势。 在数据获取和处理方面，与 ChatGPT 不同，网络中存在大量结构化数据，且网络不同问题间的共性不清晰，网络 AI 大模型面临较大挑战。6G 网络面临如何有效采集适合AI大模型训练的数据的挑战。 而在构建 AI 大模型的路径上，需要分阶段探索，从离线小规模模型开始，逐步过渡到实时大规模模型，最终实现统一的网络 AI 大模型。 本文摘自于中国移动的“6G内生AI架构及AI大模”汇报材料。