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案例系列:Movielens_预测用户对电影的评分_基于行为序列Transformer的推荐系统

文章目录

    • 简介
    • 数据集
    • 设置
    • 准备数据
      • 下载并准备数据框
      • 将电影评分数据转换为序列
    • 定义元数据
    • 为训练和评估创建 `tf.data.Dataset`
    • 创建模型输入
    • 编码输入特征
    • 创建一个二叉搜索树模型
    • 运行训练和评估实验
    • 结论

描述: 使用行为序列Transformer(BST)模型在Movielens上进行评分预测。

简介

本示例演示了由Qiwei Chen等人使用Movielens数据集使用行为序列转换器(BST)模型。BST模型利用用户在观看和评分电影时的顺序行为,以及用户配置文件和电影特征,来预测用户对目标电影的评分。

更具体地说,BST模型旨在通过接受以下输入来预测目标电影的评分:

  1. 用户观看的电影的固定长度的序列,其中包含movie_ids
  2. 用户观看的电影的固定长度的序列,其中包含电影的ratings
  3. 用户特征的集合,包括user_idsexoccupationage_group
  4. 输入序列和目标电影中每个电影的genres集合
  5. 要预测评分的target_movie_id

本示例对原始BST模型进行了以下修改:

  1. 我们将电影特征(genres)合并到每个输入序列和目标电影的嵌入处理中,而不是将它们视为转换器层外的“其他特征”。
  2. 我们利用输入序列中电影的评分以及它们在序列中的位置,在将它们馈送到自注意力层之前对它们进行更新。

请注意,此示例应在TensorFlow 2.4或更高版本上运行。

数据集

我们使用Movielens数据集的1M版本。
该数据集包括来自6000个用户对4000部电影的大约100万个评分,
还包括一些用户特征和电影类型。此外,还提供了每个用户-电影评分的时间戳,
这允许为每个用户创建电影评分序列,正如BST模型所期望的那样。

设置

# 导入所需的库
import os  # 用于操作系统相关的功能
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow"  # 设置环境变量,指定使用tensorflow作为Keras的后端import math  # 用于数学计算
from zipfile import ZipFile  # 用于解压缩zip文件
from urllib.request import urlretrieve  # 用于从URL下载文件import keras  # Keras库,用于构建深度学习模型
import numpy as np  # 用于处理数值数组和矩阵
import pandas as pd  # 用于处理数据表格
import tensorflow as tf  # TensorFlow库,用于构建和训练机器学习模型
from keras import layers  # Keras库中的层模块
from keras.layers import StringLookup  # Keras库中的字符串查找层模块

准备数据

下载并准备数据框

首先,让我们下载movielens数据。

下载的文件夹将包含三个数据文件:users.datmovies.datratings.dat

# 导入必要的库
from urllib.request import urlretrieve
from zipfile import ZipFile# 下载movielens数据集的zip文件
urlretrieve("http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m.zip", "movielens.zip")# 创建一个ZipFile对象,用于解压缩zip文件
zip_file = ZipFile("movielens.zip", "r")# 解压缩zip文件中的所有内容到当前目录
zip_file.extractall()

然后,我们使用正确的列名将数据加载到pandas DataFrames中。

# 导入所需的库
import pandas as pd# 读取用户数据
users = pd.read_csv("ml-1m/users.dat",  # 用户数据文件路径sep="::",  # 分隔符为双冒号names=["user_id", "sex", "age_group", "occupation", "zip_code"],  # 列名encoding="ISO-8859-1",  # 使用ISO-8859-1编码engine="python",  # 使用Python解析引擎
)# 读取评分数据
ratings = pd.read_csv("ml-1m/ratings.dat",  # 评分数据文件路径sep="::",  # 分隔符为双冒号names=["user_id", "movie_id", "rating", "unix_timestamp"],  # 列名encoding="ISO-8859-1",  # 使用ISO-8859-1编码engine="python",  # 使用Python解析引擎
)# 读取电影数据
movies = pd.read_csv("ml-1m/movies.dat",  # 电影数据文件路径sep="::",  # 分隔符为双冒号names=["movie_id", "title", "genres"],  # 列名encoding="ISO-8859-1",  # 使用ISO-8859-1编码engine="python",  # 使用Python解析引擎
)

在这里,我们对列的数据类型进行一些简单的数据处理,以修复数据类型。

# 给用户数据添加user_id前缀
users["user_id"] = users["user_id"].apply(lambda x: f"user_{x}")# 给用户数据添加age_group前缀
users["age_group"] = users["age_group"].apply(lambda x: f"group_{x}")# 给用户数据添加occupation前缀
users["occupation"] = users["occupation"].apply(lambda x: f"occupation_{x}")# 给电影数据添加movie_id前缀
movies["movie_id"] = movies["movie_id"].apply(lambda x: f"movie_{x}")# 给评分数据添加movie_id前缀
ratings["movie_id"] = ratings["movie_id"].apply(lambda x: f"movie_{x}")# 给评分数据添加user_id前缀
ratings["user_id"] = ratings["user_id"].apply(lambda x: f"user_{x}")# 将评分数据中的rating转换为浮点型
ratings["rating"] = ratings["rating"].apply(lambda x: float(x))

每部电影都有多个类型。我们在movies数据框中将它们拆分为单独的列。

# 定义电影类型列表
genres = ["Action", "Adventure", "Animation", "Children's", "Comedy", "Crime"]
genres += ["Documentary", "Drama", "Fantasy", "Film-Noir", "Horror", "Musical"]
genres += ["Mystery", "Romance", "Sci-Fi", "Thriller", "War", "Western"]# 遍历电影类型列表
for genre in genres:# 对于每个电影类型,将movies["genres"]中的每个电影的类型字符串进行处理# 使用lambda函数将字符串转换为对应的二进制值(1表示包含该类型,0表示不包含该类型)movies[genre] = movies["genres"].apply(lambda values: int(genre in values.split("|")))

将电影评分数据转换为序列

首先,让我们使用unix_timestamp对评分数据进行排序,然后按user_idmovie_id值和rating值进行分组。

输出的DataFrame将为每个user_id记录两个有序列表(按评分日期排序):他们评价过的电影和他们对这些电影的评分。

# 导入必要的库
import pandas as pd# 按照"unix_timestamp"列对"ratings"数据集进行排序,并按"user_id"分组
ratings_group = ratings.sort_values(by=["unix_timestamp"]).groupby("user_id")# 创建一个新的数据框ratings_data,包含以下列:user_id, movie_ids, ratings, timestamps
ratings_data = pd.DataFrame(data={"user_id": list(ratings_group.groups.keys()),  # 获取分组后的用户ID"movie_ids": list(ratings_group.movie_id.apply(list)),  # 获取每个用户对应的电影ID列表"ratings": list(ratings_group.rating.apply(list)),  # 获取每个用户对应的评分列表"timestamps": list(ratings_group.unix_timestamp.apply(list)),  # 获取每个用户对应的时间戳列表}
)

现在,让我们将movie_ids列表分割成一组固定长度的序列。
我们对ratings也做同样的操作。设置sequence_length变量来改变输入序列的长度。
您还可以更改step_size来控制为每个用户生成的序列数量。

# 定义窗口大小和步长
sequence_length = 4
step_size = 2# 创建序列函数,输入值、窗口大小和步长,返回序列列表
def create_sequences(values, window_size, step_size):sequences = []  # 存储序列的列表start_index = 0  # 起始索引while True:end_index = start_index + window_size  # 结束索引seq = values[start_index:end_index]  # 根据窗口大小切片得到序列if len(seq) < window_size:  # 如果序列长度小于窗口大小seq = values[-window_size:]  # 则取最后窗口大小长度的序列if len(seq) == window_size:  # 如果序列长度等于窗口大小sequences.append(seq)  # 将序列添加到列表中break  # 结束循环sequences.append(seq)  # 将序列添加到列表中start_index += step_size  # 更新起始索引return sequences  # 返回序列列表# 对电影ID列应用create_sequences函数,将结果赋值给movie_ids列
ratings_data.movie_ids = ratings_data.movie_ids.apply(lambda ids: create_sequences(ids, sequence_length, step_size)
)# 对评分列应用create_sequences函数,将结果赋值给ratings列
ratings_data.ratings = ratings_data.ratings.apply(lambda ids: create_sequences(ids, sequence_length, step_size)
)# 删除timestamps列
del ratings_data["timestamps"]

之后,我们处理输出,使每个序列在DataFrame中成为单独的记录。此外,我们将用户特征与评分数据进行连接。

# 导入所需的库
import pandas as pd# 将ratings_data中的"movie_ids"列拆分成多行,每行只包含一个电影ID,并重置索引
ratings_data_movies = ratings_data[["user_id", "movie_ids"]].explode("movie_ids", ignore_index=True)# 将ratings_data中的"ratings"列拆分成多行,每行只包含一个评分,并重置索引
ratings_data_rating = ratings_data[["ratings"]].explode("ratings", ignore_index=True)# 将拆分后的"movie_ids"和"ratings"两列合并为一个DataFrame
ratings_data_transformed = pd.concat([ratings_data_movies, ratings_data_rating], axis=1)# 根据"user_id"列将ratings_data_transformed与users进行连接
ratings_data_transformed = ratings_data_transformed.join(users.set_index("user_id"), on="user_id")# 将"movie_ids"列中的每个元素转换为字符串,并用逗号分隔
ratings_data_transformed.movie_ids = ratings_data_transformed.movie_ids.apply(lambda x: ",".join(x))# 将"ratings"列中的每个元素转换为字符串,并用逗号分隔
ratings_data_transformed.ratings = ratings_data_transformed.ratings.apply(lambda x: ",".join([str(v) for v in x]))# 删除ratings_data_transformed中的"zip_code"列
del ratings_data_transformed["zip_code"]# 将列名"movie_ids"改为"sequence_movie_ids",将列名"ratings"改为"sequence_ratings"
ratings_data_transformed.rename(columns={"movie_ids": "sequence_movie_ids", "ratings": "sequence_ratings"}, inplace=True)

使用sequence_length为4和step_size为2,我们最终得到498,623个序列。

最后,我们将数据分割为训练集和测试集,分别占总数据的85%和15%,并将它们存储为CSV文件。

import numpy as np# 生成一个与ratings_data_transformed.index长度相同的随机数数组,每个元素都是0到1之间的随机数
random_selection = np.random.rand(len(ratings_data_transformed.index)) <= 0.85# 根据随机数数组,选择85%的数据作为训练数据
train_data = ratings_data_transformed[random_selection]# 根据随机数数组,选择15%的数据作为测试数据
test_data = ratings_data_transformed[~random_selection]# 将训练数据保存为CSV文件,不包含索引列,使用竖线作为分隔符,不包含表头
train_data.to_csv("train_data.csv", index=False, sep="|", header=False)# 将测试数据保存为CSV文件,不包含索引列,使用竖线作为分隔符,不包含表头
test_data.to_csv("test_data.csv", index=False, sep="|", header=False)

定义元数据

# 定义CSV_HEADER为ratings_data_transformed的列名列表
CSV_HEADER = list(ratings_data_transformed.columns)# 定义CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY为一个字典,包含了几个特征及其对应的唯一值列表
CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY = {"user_id": list(users.user_id.unique()),  # 用户ID特征对应的唯一值列表"movie_id": list(movies.movie_id.unique()),  # 电影ID特征对应的唯一值列表"sex": list(users.sex.unique()),  # 性别特征对应的唯一值列表"age_group": list(users.age_group.unique()),  # 年龄组特征对应的唯一值列表"occupation": list(users.occupation.unique()),  # 职业特征对应的唯一值列表
}# 定义USER_FEATURES为一个列表,包含了用户特征
USER_FEATURES = ["sex", "age_group", "occupation"]# 定义MOVIE_FEATURES为一个列表,包含了电影特征
MOVIE_FEATURES = ["genres"]

为训练和评估创建 tf.data.Dataset

# 定义一个函数get_dataset_from_csv,用于从csv文件中获取数据集
# 参数:
# - csv_file_path:csv文件的路径
# - shuffle:是否对数据进行洗牌,默认为False
# - batch_size:批处理的大小,默认为128def get_dataset_from_csv(csv_file_path, shuffle=False, batch_size=128):# 定义一个内部函数process,用于处理特征# 参数:# - features:特征数据def process(features):# 从特征中获取电影ID序列的字符串movie_ids_string = features["sequence_movie_ids"]# 将电影ID序列字符串按逗号分割,并转换为张量sequence_movie_ids = tf.strings.split(movie_ids_string, ",").to_tensor()# 序列中的最后一个电影ID是目标电影features["target_movie_id"] = sequence_movie_ids[:, -1]# 将特征中的电影ID序列更新为除了最后一个电影ID之外的序列features["sequence_movie_ids"] = sequence_movie_ids[:, :-1]# 从特征中获取评分序列的字符串ratings_string = features["sequence_ratings"]# 将评分序列字符串按逗号分割,并转换为浮点数类型的张量sequence_ratings = tf.strings.to_number(tf.strings.split(ratings_string, ","), tf.dtypes.float32).to_tensor()# 序列中的最后一个评分是模型要预测的目标target = sequence_ratings[:, -1]# 将特征中的评分序列更新为除了最后一个评分之外的序列features["sequence_ratings"] = sequence_ratings[:, :-1]return features, target# 使用tf.data.experimental.make_csv_dataset函数从csv文件中创建数据集dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(csv_file_path,batch_size=batch_size,column_names=CSV_HEADER,num_epochs=1,header=False,field_delim="|",shuffle=shuffle,).map(process)return dataset

创建模型输入

# 定义一个函数create_model_inputs,用于创建模型的输入def create_model_inputs():# 返回一个字典,包含模型的输入return {"user_id": keras.Input(name="user_id", shape=(1,), dtype="string"),  # 用户ID,输入形状为(1,),数据类型为字符串"sequence_movie_ids": keras.Input(name="sequence_movie_ids", shape=(sequence_length - 1,), dtype="string"),  # 电影序列ID,输入形状为(sequence_length - 1,),数据类型为字符串"target_movie_id": keras.Input(name="target_movie_id", shape=(1,), dtype="string"),  # 目标电影ID,输入形状为(1,),数据类型为字符串"sequence_ratings": keras.Input(name="sequence_ratings", shape=(sequence_length - 1,), dtype=tf.float32),  # 电影评分序列,输入形状为(sequence_length - 1,),数据类型为浮点数"sex": keras.Input(name="sex", shape=(1,), dtype="string"),  # 性别,输入形状为(1,),数据类型为字符串"age_group": keras.Input(name="age_group", shape=(1,), dtype="string"),  # 年龄组,输入形状为(1,),数据类型为字符串"occupation": keras.Input(name="occupation", shape=(1,), dtype="string"),  # 职业,输入形状为(1,),数据类型为字符串}

编码输入特征

encode_input_features 方法的工作原理如下:

  1. 使用 layers.Embedding 对每个分类用户特征进行编码,其中嵌入维度等于特征的词汇量的平方根。
    这些特征的嵌入被连接起来形成一个单一的输入张量。

  2. 使用 layers.Embedding 对电影序列中的每个电影和目标电影进行编码,其中维度大小为电影数量的平方根。

  3. 对每个电影的多热流派向量与其嵌入向量进行连接,并使用非线性 layers.Dense 处理,输出相同电影嵌入维度的向量。

  4. 在序列中的每个电影嵌入中添加位置嵌入,然后乘以其来自评分序列的评分。

  5. 将目标电影嵌入连接到序列电影嵌入中,生成一个形状为 [batch size, sequence length, embedding size] 的张量,符合变压器架构的注意力层的预期形状。

  6. 该方法返回一个由两个元素组成的元组:encoded_transformer_featuresencoded_other_features

# 编码输入特征## 定义函数encode_input_features,用于将输入特征进行编码
### 参数:
- inputs:包含输入特征的字典
- include_user_id:是否包含用户ID,默认为True
- include_user_features:是否包含用户特征,默认为True
- include_movie_features:是否包含电影特征,默认为True### 返回值:
- encoded_transformer_features:编码后的转换器特征
- encoded_other_features:编码后的其他特征## 初始化编码后的转换器特征列表和其他特征列表
encoded_transformer_features = []
encoded_other_features = []## 初始化其他特征名称列表
other_feature_names = []## 如果include_user_id为True,则将"user_id"添加到其他特征名称列表中
if include_user_id:other_feature_names.append("user_id")## 如果include_user_features为True,则将USER_FEATURES中的特征名称添加到其他特征名称列表中
if include_user_features:other_feature_names.extend(USER_FEATURES)## 对用户特征进行编码
for feature_name in other_feature_names:# 将字符串输入值转换为整数索引vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY[feature_name]idx = StringLookup(vocabulary=vocabulary, mask_token=None, num_oov_indices=0)(inputs[feature_name])# 计算嵌入维度embedding_dims = int(math.sqrt(len(vocabulary)))# 创建指定维度的嵌入层embedding_encoder = layers.Embedding(input_dim=len(vocabulary),output_dim=embedding_dims,name=f"{feature_name}_embedding",)# 将索引值转换为嵌入表示encoded_other_features.append(embedding_encoder(idx))## 创建用户特征的单个嵌入向量
if len(encoded_other_features) > 1:encoded_other_features = layers.concatenate(encoded_other_features)
elif len(encoded_other_features) == 1:encoded_other_features = encoded_other_features[0]
else:encoded_other_features = None## 创建电影嵌入编码器
movie_vocabulary = CATEGORICAL_FEATURES_WITH_VOCABULARY["movie_id"]
movie_embedding_dims = int(math.sqrt(len(movie_vocabulary)))
# 创建查找表,将字符串值转换为整数索引
movie_index_lookup = StringLookup(vocabulary=movie_vocabulary,mask_token=None,num_oov_indices=0,name="movie_index_lookup",
)
# 创建指定维度的嵌入层
movie_embedding_encoder = layers.Embedding(input_dim=len(movie_vocabulary),output_dim=movie_embedding_dims,name=f"movie_embedding",
)
# 创建电影类型的向量查找表
genre_vectors = movies[genres].to_numpy()
movie_genres_lookup = layers.Embedding(input_dim=genre_vectors.shape[0],output_dim=genre_vectors.shape[1],embeddings_initializer=keras.initializers.Constant(genre_vectors),trainable=False,name="genres_vector",
)
# 创建电影类型的处理层
movie_embedding_processor = layers.Dense(units=movie_embedding_dims,activation="relu",name="process_movie_embedding_with_genres",
)## 定义一个函数,用于编码给定的电影ID
def encode_movie(movie_id):# 将字符串输入值转换为整数索引movie_idx = movie_index_lookup(movie_id)movie_embedding = movie_embedding_encoder(movie_idx)encoded_movie = movie_embeddingif include_movie_features:movie_genres_vector = movie_genres_lookup(movie_idx)encoded_movie = movie_embedding_processor(layers.concatenate([movie_embedding, movie_genres_vector]))return encoded_movie## 编码目标电影ID
target_movie_id = inputs["target_movie_id"]
encoded_target_movie = encode_movie(target_movie_id)## 编码序列电影ID
sequence_movies_ids = inputs["sequence_movie_ids"]
encoded_sequence_movies = encode_movie(sequence_movies_ids)
# 创建位置嵌入
position_embedding_encoder = layers.Embedding(input_dim=sequence_length,output_dim=movie_embedding_dims,name="position_embedding",
)
positions = tf.range(start=0, limit=sequence_length - 1, delta=1)
encodded_positions = position_embedding_encoder(positions)
# 获取序列评分,将其合并到电影编码中
sequence_ratings = inputs["sequence_ratings"]
sequence_ratings = keras.ops.expand_dims(sequence_ratings, -1)
# 将位置编码添加到电影编码中,并乘以评分
encoded_sequence_movies_with_poistion_and_rating = layers.Multiply()([(encoded_sequence_movies + encodded_positions), sequence_ratings]
)# 构建转换器的输入
for i in range(sequence_length - 1):feature = encoded_sequence_movies_with_poistion_and_rating[:, i, ...]feature = keras.ops.expand_dims(feature, 1)encoded_transformer_features.append(feature)
encoded_transformer_features.append(encoded_target_movie)encoded_transformer_features = layers.concatenate(encoded_transformer_features, axis=1
)return encoded_transformer_features, encoded_other_features

创建一个二叉搜索树模型

# 创建模型## 设置参数include_user_id = False  # 是否包含用户ID特征
include_user_features = False  # 是否包含用户特征
include_movie_features = False  # 是否包含电影特征hidden_units = [256, 128]  # 隐藏层单元数
dropout_rate = 0.1  # Dropout比例
num_heads = 3  # 多头注意力机制的头数## 创建模型函数def create_model():inputs = create_model_inputs()  # 创建模型输入transformer_features, other_features = encode_input_features(inputs, include_user_id, include_user_features, include_movie_features)  # 编码输入特征# 创建多头注意力层attention_output = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=transformer_features.shape[2], dropout=dropout_rate)(transformer_features, transformer_features)# Transformer块attention_output = layers.Dropout(dropout_rate)(attention_output)x1 = layers.Add()([transformer_features, attention_output])x1 = layers.LayerNormalization()(x1)x2 = layers.LeakyReLU()(x1)x2 = layers.Dense(units=x2.shape[-1])(x2)x2 = layers.Dropout(dropout_rate)(x2)transformer_features = layers.Add()([x1, x2])transformer_features = layers.LayerNormalization()(transformer_features)features = layers.Flatten()(transformer_features)# 添加其他特征if other_features is not None:features = layers.concatenate([features, layers.Reshape([other_features.shape[-1]])(other_features)])# 全连接层for num_units in hidden_units:features = layers.Dense(num_units)(features)features = layers.BatchNormalization()(features)features = layers.LeakyReLU()(features)features = layers.Dropout(dropout_rate)(features)outputs = layers.Dense(units=1)(features)  # 输出层model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)  # 创建模型return modelmodel = create_model()  # 创建模型

运行训练和评估实验

# 编译模型
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.01),  # 使用Adagrad优化器,学习率为0.01loss=keras.losses.MeanSquaredError(),  # 使用均方误差作为损失函数metrics=[keras.metrics.MeanAbsoluteError()],  # 使用平均绝对误差作为评估指标
)# 读取训练数据
train_dataset = get_dataset_from_csv("train_data.csv", shuffle=True, batch_size=265)# 使用训练数据拟合模型
model.fit(train_dataset, epochs=5)# 读取测试数据
test_dataset = get_dataset_from_csv("test_data.csv", batch_size=265)# 在测试数据上评估模型
_, rmse = model.evaluate(test_dataset, verbose=0)
print(f"Test MAE: {round(rmse, 3)}")  # 打印测试数据上的平均绝对误差

你应该在测试数据上达到或接近0.7的平均绝对误差(MAE)。

结论

BST模型在其架构中使用Transformer层来捕捉推荐中用户行为序列的顺序信号。

您可以尝试使用不同的配置来训练该模型,例如增加输入序列长度并将模型训练更多个周期。此外,您还可以尝试包括其他特征,如电影发布年份和客户邮编,以及包括性别X类型等交叉特征。

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博主介绍&#xff1a;✌从事软件开发10年之余&#xff0c;专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌ &#x1f345;文末获取源码联系&#x1f345; &#x1f447;&#x1f3fb; 精…...

Android 使用Serialiable接口和Parcelable接口进行数据传送

一、前言 这篇文章主要针对Serialiable和Parcelable接口来传递对象。呈现的功能是跳转到另一个界面&#xff0c;然后通过toast展现我收到的数据。 二、使用Serialiable接口传递数据 1.创建需要传递的对象 //必须实现Serializable接口&#xff0c;此对象才有传递的资格 publ…...

【数据结构入门精讲 | 第十七篇】一文讲清图及各类图算法

在上一篇中我们进行了的并查集相关练习&#xff0c;在这一篇中我们将学习图的知识点。 目录 概念深度优先DFS伪代码 广度优先BFS伪代码 最短路径算法&#xff08;Dijkstra&#xff09;伪代码 Floyd算法拓扑排序逆拓扑排序 概念 下面介绍几种在对图操作时常用的算法。 深度优先D…...

React第五十七节 Router中RouterProvider使用详解及注意事项

前言 在 React Router v6.4 中&#xff0c;RouterProvider 是一个核心组件&#xff0c;用于提供基于数据路由&#xff08;data routers&#xff09;的新型路由方案。 它替代了传统的 <BrowserRouter>&#xff0c;支持更强大的数据加载和操作功能&#xff08;如 loader 和…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)

服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

Cloudflare 从 Nginx 到 Pingora:性能、效率与安全的全面升级

在互联网的快速发展中&#xff0c;高性能、高效率和高安全性的网络服务成为了各大互联网基础设施提供商的核心追求。Cloudflare 作为全球领先的互联网安全和基础设施公司&#xff0c;近期做出了一个重大技术决策&#xff1a;弃用长期使用的 Nginx&#xff0c;转而采用其内部开发…...

k8s业务程序联调工具-KtConnect

概述 原理 工具作用是建立了一个从本地到集群的单向VPN&#xff0c;根据VPN原理&#xff0c;打通两个内网必然需要借助一个公共中继节点&#xff0c;ktconnect工具巧妙的利用k8s原生的portforward能力&#xff0c;简化了建立连接的过程&#xff0c;apiserver间接起到了中继节…...

安宝特方案丨船舶智造的“AR+AI+作业标准化管理解决方案”(装配)

船舶制造装配管理现状&#xff1a;装配工作依赖人工经验&#xff0c;装配工人凭借长期实践积累的操作技巧完成零部件组装。企业通常制定了装配作业指导书&#xff0c;但在实际执行中&#xff0c;工人对指导书的理解和遵循程度参差不齐。 船舶装配过程中的挑战与需求 挑战 (1…...

算法岗面试经验分享-大模型篇

文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer &#xff08;1&#xff09;资源 论文&a…...

论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究

目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术&#xff1a;基于互相关的相干体技术&#xff08;Correlation&#xff09;第二代相干体技术&#xff1a;基于相似的相干体技术&#xff08;Semblance&#xff09;基于多道相似的相干体…...

【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行

项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战&#xff0c;克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...

C#学习第29天:表达式树(Expression Trees)

目录 什么是表达式树&#xff1f; 核心概念 1.表达式树的构建 2. 表达式树与Lambda表达式 3.解析和访问表达式树 4.动态条件查询 表达式树的优势 1.动态构建查询 2.LINQ 提供程序支持&#xff1a; 3.性能优化 4.元数据处理 5.代码转换和重写 适用场景 代码复杂性…...

破解路内监管盲区:免布线低位视频桩重塑停车管理新标准

城市路内停车管理常因行道树遮挡、高位设备盲区等问题&#xff0c;导致车牌识别率低、逃费率高&#xff0c;传统模式在复杂路段束手无策。免布线低位视频桩凭借超低视角部署与智能算法&#xff0c;正成为破局关键。该设备安装于车位侧方0.5-0.7米高度&#xff0c;直接规避树枝遮…...