oppofind系列发展史(oppo find n系列发布时间) 2021年12月19日 下午7:42 • 科技 视频加载中... 正在加载视频. 来看看OPPO Find N打磨了四年六代的内部结构。 内容来源网络，如有侵权，联系删除，本文地址：https://www.230890.com/zhan/152665.html [db:标签] 赞 (0) 生成海报 相关推荐 生活中注意三方面，让你远离癌症 容易引发癌症的原因有哪些呢？我相信说三天三夜也无法全部列举完。对于癌症，这是一个人类一直致力于研究攻克的难题。癌症的引发，往往是诱发了自身的癌症基因，导致身体出现问题。 通过多年学... 生活 2021年9月10日 联想事件最新结果评论(联想事件最新观点) 视频加载中... 科技 2021年12月14日 人健康长寿的秘诀,只需要记住这三个字!，健康长寿的四大秘诀 网友们好，现在，随着人们生活条件的提高，人们对身体健康尤为关注，，尤其是中老年人，健身房，理疗管，刮沙，拔罐项目越来越多，各种保健品乜是琳瑯满目，除了饮食，人们认为运动最重要，还有二项最重要的，让我们一起来了解一下吧，，第一，，运动，生命在于运动，每天能够坚持运动半小时以上，，出出汗，排排毒，促进血液循环和新陈代谢，强身健体，人也显得精气神十足， 生活 2021年12月10日 酷派发布COOL 20 Pro手机，售价1799元起 12月1日，酷派发了酷派COOL 20 Pro手机。新款手机搭载对称式立体声双扬声器、120Hz高刷屏，售价1799元起。 科技 2021年12月2日 干货！面向开放世界的推荐系统：基于图结构学习的归纳式协同过滤 基于协同过滤的推荐模型通过将观察到的用户评分矩阵分解为两组嵌入因子（用户embedding和物品embedding）的内积，可以有效地估计潜在的用户兴趣并预测用户的未来行为。然而，特定于用户的嵌入因子只能以传导式（transductive）的方式学习，这使得推荐模型很难处理测试数据中的新用户。在现实场景中，推荐模型往往只能在有限时间窗口内收集的数据上训练，在未来的测试阶段则需要处理训练阶段未见的新用户。本文提出了一种可以实现归纳式学习的新型协同过滤方法。该方法包含两个表示学习模型：第一个模型遵循传统的矩阵分解方法，即对一组种子用户（key users）的评分矩阵进行分解，以获得他们对应的嵌入因子；第二个模型采用基于注意力机制的图结构学习方法，估计新的查询用户（query user）与种子用户之间的隐含关系，并通过图上的神经消息传递来归纳式的估计查询用户的嵌入表示。理论分析表明本文提出的模型可以保证与矩阵分解等价的表示能力。在5个公开数据集上的实验表明，我们的方法能够显著提升在具有少量行为数据的用户上的推荐性能，并且当模型仅在一部分用户上完成训练后可以有效迁移到新用户（不需要新的训练）。 科技 2021年12月2日 余额宝中最安全的基金，余额宝13只基金最稳定 最近，朋友向我抱怨。 生活 2021年10月23日
