六、DCN 6.1 模型 6.2 cross network 6.3 实验 六、DCN 人工交叉特征效果很好，但是有两个主要缺点： 人工探索所有的交叉特征是不现实的。 难以推广到未曾出现过的交叉特征。 虽然 DNN 能够自动探索交叉特征并推广到未出现过的交叉特征，但是DNN 的学习效率不高，且无法显式的学习特征交叉。 论文 《De...

5.2. 示例 5.2. 示例 图 3.52. 示例 I Set Dynamics to “Color From Gradient” and set Color Options to “Incandescent”. Under Fade Options, set Repeat to “Truncate”. Depending on the si...

重计算：大Batch训练特性 背景 原理 使用方法 Q&A 重计算：大Batch训练特性 背景 随着训练数据规模的逐渐增加，训练更大、更深的深度学习模型成为一个主流趋势。目前的深度学习模型训练，通常要求保留前向计算的隐层结果，并且需要保存结果的数量会随着模型层数的增加线性增加，这对于目前能够使用的AI芯片的内存大小是个挑战。Forward...

如何提升小程序浏览体验 一、选用合适的导航栏 二、建立舒适的阅读体验 三、使用友好的色彩系统 四、设置易识别的小程序名称及LOGO 五、运用多媒体互动能力增加情感化体验 一、选用合适的导航栏 1. 顶部导航/基础：建议浏览型、资讯型场景使用 使用注意：标题字数建议不超过8个中文字符。 2. 顶部导航/基础/可配置颜色：建议强烈品牌展示型场景使...

方法和属性 assert(value[, message]) assert.equal(actual, expected[, message]) assert.strictEqual(actual, expected[, message]) assert.notEqual(actual, expected[, message]) assert.not...

SeExpr 入门实例 SeExpr 介绍 SeExpr 背景知识 如何编写 SeExpr 脚本 通过对话框控件修改脚本 制作 SeExpr 脚本预设 修改已有 SeExpr 预设 将 SeExpr 导出为资源包文件 SeExpr 入门实例 4.4 新版功能: 本实例教程将介绍 SeExpr 表达式语言的用法。 SeExpr 介绍 S...

Object.assign() 基本用法 注意点 常见用途 Object.assign() 基本用法 Object.assign 方法用于对象的合并，将源对象（source）的所有可枚举属性，复制到目标对象（target）。 const target = { a : 1 }; const source1 = ...

4.4 Deep modules 深度模块 4.4 Deep modules 深度模块 The best modules are those that provide powerful functionality yet have simple interfaces. I use the term deep to describe such modu...

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