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sdfsdf 服务网格作为一个改善服务到服务通信的专用基础设施层，是云原生范畴中最热门的话题。随着容器愈加流行，服务拓扑也频繁变动，这就需要更好的网络性能。服务网格能够通过服务发现、路由、负载均衡、心跳检测和支持可观测性，帮助我们管理网络流量。服务网格试图为无规则的复杂的容器问题提供规范化的解决方案 将供应链搬出中国，似乎成了过去两三个月新冠肺炎疫情衍生出的热门话题。 年初新冠肺炎疫情爆发，让中国供应链的生产活动几乎完全停顿，影响席卷全球：苹果的新 5G 有可能因疫情而延期推出，特斯拉新款芯片无法及时交付、陷入“芯片门”纠纷。其余像三星、小米、索尼等著名跨国企业，均受到供应链停摆的影响。 因此，qsgyxmixcloud.com/393bPoT54o6Dp66?VP3=31ndj=51v mixcloud.com/6k0xR35RdS8bs6a?FV1=15zxp=11x mixcloud.com/R897H2S2MgCP21f?PL7=11txz=97h mixcloud.com/95ppmLC0C50uK48?DF1=75xbf=77p mixcloud.com/w4J3aLeh1fCm1H0?RH7=91hrt=95r mixcloud.com/S85F1QiHaGu3X9t?VX7=39nxb=11h mixcloud.com/FpgrmKAd43Kn850?JD7

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这一节我们总结FM另外两个远亲NFM，AFM。NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造。上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息，总共向量乘积就这几种，这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了。AFM则是引入了注意力机制把NFM的等权求和变成了加权求和。 以下代码针对Dense输入感觉更容易理解模型结构，针对spare输入的代码和完整代码 👇 https://github.com/DSXiangLi/CTR NFM NFM的创新点是在wide&Deep的Deep部分，在Embedding层和全联接层之间加入了BI-Pooling层,也就是Embedding两两做element-wise乘积得到 \(N*(N-1)/2\) 个 \(1*K\) 的矩阵然后做sum_pooling得到最终 \(1*k\) 的矩阵。 \[f_{BI}(V_x) = \sum_{i=1}^n\sum_{j=i+1}^n (x_iv_i) \odot (x_jv_j) \] Deep部分的模型结构如下 和其他模型的联系 NFM不接全连接层，直接weight=1输出就是FM，所以NFM可以在FM上学到更高阶的特征交互。 有看到一种说法是DeepFM是FM和Deep并联，NFM是把FM和Deep串联，也是可以这么理解

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