shexuan

大佬可以把3080、3090显卡的对比也加进去

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大佬可以把3080、3090显卡的对比也加进去 然后，要是能有个推荐的店铺或者组装好的搭配就更好了 最后，感谢大佬的分享，respect！

``` def deepwalk_walk(self, walk_length, start_node): walk = [start_node] while len(walk) < walk_length: cur = walk[-1] cur_nbrs = list(self.G.neighbors(cur)) if len(cur_nbrs) > 0: walk.append(random.choice(cur_nbrs)) else: break return walk ``` 个人觉得上面的函数是否不太妥当，完全没用到，各个结点间的转移概率。各个节点间的转移概率其实是可以统计得到的，是否用上会更好？

请教下关于FM如何处理序列的问题

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王喆老师，请问下，我想参考张俊林老师的博客[推荐系统召回四模型之：全能的FM模型 ](https://zhuanlan.zhihu.com/p/58160982)做一个FM的embedding召回。如果我想把用户看过的电影序列输入FM中，每个电影是否应该同属于一个field呢？ 我的理解是电影之间似乎不需要什么交互，因此用户看过的所有电影作为特征输入是应该标注成为一个field。 另一个就是电影的不同类别（gener）特征，也即动作，悬疑，科幻这种，也是序列，但是这种应该是可以有特征交互的，所以输入FM中的时候应该标注为不同Field。 不知这个理解是否正确？

As noted in documentation, why non-sequential network have to saved in a seperate file? When I deploy a pytorch model over pyspark to inference, I also met the problem ——...

感觉sampled_softmax那里直接用均匀采样（uniform）是不是不太好？

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感觉可以根据word2vec原论文中的那个负采样概率公式得到每个id的采样概率，然后根据概率采样几个负样本更好（比如alias采样）？

谢谢大佬贡献，请问18，19，20，21，22几章内容什么时候能出来啊

Some code in function `_expand_onehot_labels` of https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/models/losses/ghm_loss.py is ``` if inds.numel() > 0: bin_labels[inds, labels[inds]] = 1 ``` but in you rep function, it is: ``` if inds.numel() > 0:...

我看别人计算相似度之前都是需要归一化的，你这里是不是缺个归一化的操作？

loss问题

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请教下，我看苏剑林的代码，loss在计算相似度前其实还有个归一化，你这里没有？是不是需要加上？应该能有一些提升的