因特网边缘端系统通过通信链路（communicationlink）和分组交换机（packetswitch）连接到一起。信息在通信链路中以分组的形式传输；当今因特网中最重要的两类分组交换机是路由器（router）和链路层交换机（link-layerswitch）。端系统通过因特网服务提供商（InternetServiceProvider，ISP）接入因特网。ISP彼此互联，独立管理。 端系统、分组交换机和其他因特网部件都要运行一些列协议（protocol），协议控制着因特网中信息的发送和接收。因特网的主要协议统称为TCP/IP，其中TCP（TransmissionControlProtocol
因特网边缘端系统通过通信链路（communicationlink）和分组交换机（packetswitch）连接到一起。信息在通信链路中以分组的形式传输；当今因特网中最重要的两类分组交换机是路由器（router）和链路层交换机（link-layerswitch）。端系统通过因特网服务提供商（InternetServiceProvider，ISP）接入因特网。ISP彼此互联，独立管理。 端系统、分组交换机和其他因特网部件都要运行一些列协议（protocol），协议控制着因特网中信息的发送和接收。因特网的主要协议统称为TCP/IP，其中TCP（TransmissionControlProtocol
1.1语言介绍Go语言由谷歌(Google)公司于2009年正式对外发布，设计Go语言的初衷都是为了满足Google公司的需求。主要目标是“兼具Python等动态语言的开发速度和C/C++等编译型语言的性能与安全性”，旨在不损失应用程序性能的情况下降低代码的复杂性，具有“部署简单、并发性好、执行性能好”等优势。最主要还是为了并发而生，并发是基于goroutine的，goroutine类似于线程，但并非线程，可以将goroutine理解为一种轻量级线程。Go语言运行时会参与调度goroutine，并将goroutine合理地分配到每个CPU中，最大限度地使用CPU性能。1.2作者介绍从左到右分别
1.1语言介绍Go语言由谷歌(Google)公司于2009年正式对外发布，设计Go语言的初衷都是为了满足Google公司的需求。主要目标是“兼具Python等动态语言的开发速度和C/C++等编译型语言的性能与安全性”，旨在不损失应用程序性能的情况下降低代码的复杂性，具有“部署简单、并发性好、执行性能好”等优势。最主要还是为了并发而生，并发是基于goroutine的，goroutine类似于线程，但并非线程，可以将goroutine理解为一种轻量级线程。Go语言运行时会参与调度goroutine，并将goroutine合理地分配到每个CPU中，最大限度地使用CPU性能。1.2作者介绍从左到右分别
这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述,里面讲了一些对于search/recommendsystem中的迁移学习应用.有不少指导性的方法,看完后摘录出来对于ranking方向的TL,主要有两种transfer方式:Modeltransfer对于参数量非常大的预训练模型,Fine-tuning训练代价比较大,这里基本没介绍,不太可行.更适合应用的方式是multi-tasktraining.(尤其是在多个产品线通过user来联系的场景)Crossdomain:适用场景为冷启问题(新用户/新场景),提升accuracy(减少数据稀疏性,学到更多的健壮特征),增强用户模型,主要有下面这几种实现
这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述,里面讲了一些对于search/recommendsystem中的迁移学习应用.有不少指导性的方法,看完后摘录出来对于ranking方向的TL,主要有两种transfer方式:Modeltransfer对于参数量非常大的预训练模型,Fine-tuning训练代价比较大,这里基本没介绍,不太可行.更适合应用的方式是multi-tasktraining.(尤其是在多个产品线通过user来联系的场景)Crossdomain:适用场景为冷启问题(新用户/新场景),提升accuracy(减少数据稀疏性,学到更多的健壮特征),增强用户模型,主要有下面这几种实现
作者：京东科技李杰联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。那么GNN与联邦学习的强强组合又会擦出怎样的火花？通常一个好的GNN算法需要丰富的节点特征与完整的连接信息，但现实场景中数据孤岛问题比较突出，单个数据拥有方往往只有有限的数据、特征、边信息，但我们借助联邦学习技术就可以充分利用各方数据
作者：京东科技李杰联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。那么GNN与联邦学习的强强组合又会擦出怎样的火花？通常一个好的GNN算法需要丰富的节点特征与完整的连接信息，但现实场景中数据孤岛问题比较突出，单个数据拥有方往往只有有限的数据、特征、边信息，但我们借助联邦学习技术就可以充分利用各方数据
这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述,里面讲了一些对于search/recommendsystem中的迁移学习应用.有不少指导性的方法,看完后摘录出来对于ranking方向的TL,主要有两种transfer方式:Modeltransfer对于参数量非常大的预训练模型,Fine-tuning训练代价比较大,这里基本没介绍,不太可行.更适合应用的方式是multi-tasktraining.(尤其是在多个产品线通过user来联系的场景)Crossdomain:适用场景为冷启问题(新用户/新场景),提升accuracy(减少数据稀疏性,学到更多的健壮特征),增强用户模型,主要有下面这几种实现
这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述,里面讲了一些对于search/recommendsystem中的迁移学习应用.有不少指导性的方法,看完后摘录出来对于ranking方向的TL,主要有两种transfer方式:Modeltransfer对于参数量非常大的预训练模型,Fine-tuning训练代价比较大,这里基本没介绍,不太可行.更适合应用的方式是multi-tasktraining.(尤其是在多个产品线通过user来联系的场景)Crossdomain:适用场景为冷启问题(新用户/新场景),提升accuracy(减少数据稀疏性,学到更多的健壮特征),增强用户模型,主要有下面这几种实现
