1. 自建ss服务器教程

自建ss/ssr教程很简单，整个教程分三步：

1. 购买VPS服务器
2. 一键部署VPS服务器
3. 一键加速VPS服务器

1.1 购买VPS服务器

VPS服务器需要选择国外的，首选国际知名的vultr，速度不错、稳定且性价比高，按小时计费，能够随时开通和删除服务器，新服务器即是新ip。vultr官网：https://my.vultr.com/

先看两个问题：

1. 深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的？
2. 有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？

1. 简介

Tensorflow API提供了Cluster、 Server以及 Supervisor来支持模型的分布式训练。 关于Tensorflow的分布式训练介绍可以参考 Distributed Tensorflow。

简单的概括说明如下：

• Tensorflow分布式Cluster由多个Task组成，每个Task对应一个tf.train.Server实例, 作为Cluster的一个单独节点；
• 多个相同作用的Task可以被划分为一个job，例如ps job作为参数服务器只保存Tensorflow model的参数，而worker job则作为计算节点只执行计算密集型的Graph计算。
• Cluster中的Task会相对进行通信，以便进行状态同步、参数更新等操作。

1. 平方损失误差

平方误差损失(也称为L2 Loss)是实际值和预测值之差的平方

MSE损失函数通过平方误差来惩罚模型犯的大错误。把一个比较大的数平方会使它变得更大。这个属性使MSE成本函数对异常值的健壮性降低。因此，如果数据容易出现许多的异常值，则不应使用这个它。

目录

• 沉浸式视频排序
• 新闻Push推荐排序

简历在老地方

1. 沉浸式视频排序

沉浸式视频(背景是黑色的)具有自动播放、自动下滑的特点，而且沉浸式视频的视频长度跨度很大，短则10s+，长则2h+。

如何合理的划分正样本和负样本是特征、模型优化的前提！原始正负样本比例大概 5:1。

embedding中牢记feature_batch中的value表示的都是embedding矩阵中的index

1. tf 1.x中的Embedding实现

使用embedding_lookup函数来实现Emedding，如下：

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# embedding matrix 4x4
embedding = tf.constant(
    [
        [0.21, 0.41, 0.51, 0.11],
        [0.22, 0.42, 0.52, 0.12],
        [0.23, 0.43, 0.53, 0.13],
        [0.24, 0.44, 0.54, 0.14]
    ], dtype=tf.float32)

feature_batch = tf.constant([2, 3, 1, 0])
# 相当于把行号变化，原来index=2的变为index=0，index=3->1, index=1->2, index=3->0
get_embedding1 = tf.nn.embedding_lookup(embedding, feature_batch)
# 生成 4x4 的one-hot矩阵，1的位置有feature_batch中的值决定
feature_batch_one_hot = tf.one_hot(feature_batch, depth=4)
# embedding层其实是一个全连接神经网络层，那么其过程等价于：
# 矩阵乘法，描述了 embedding_lookup 的原理
get_embedding2 = tf.matmul(feature_batch_one_hot, embedding)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    embedding1, embedding2, batchOneHot = sess.run([get_embedding1, get_embedding2, feature_batch_one_hot])
    print("embedding1\n", embedding1)
    print("embedding2\n", embedding2)
    print("feature_batch_one_hot\n", batchOneHot)

Google Play 用的深度神经网络推荐系统，主要思路是将 Memorization(Wide Model) 和 Generalization(Deep Model) 取长补短相结合。

1. Overview of System

先来看一下推荐系统的整体架构，由两个部分组成，检索系统(或者说候选生成系统） 和 排序系统(排序网络)。首先，用 检索(retrieval) 的方法对大数据集进行初步筛选，返回最匹配 query 的一部分物品列表，这里的检索通常会结合采用 机器学习模型(machine-learned models) 和 人工定义规则(human-defined rules) 两种方法。从大规模样本中召回最佳候选集之后，再使用 排序系统 对每个物品进行算分、排序，分数 $P(y|x)$，$y$ 是用户采取的行动(比如说下载行为)，$x$ 是特征，包括

NFM充分结合了FM提取的二阶线性特征与神经网络提取的高阶非线性特征。总得来说，FM可以被看作一个没有隐含层的NFM，故NFM肯定比FM更具表现力。

FM预测公式：

FFM(Field Factorization Machine)是在FM的基础上引入了场（Field）的概念而形成的新模型。 在FM中计算特征 $x_i$ 与其他特征的交叉影响时, 使用的都是同一个隐向量 $v_i$ 。 而FFM将特征按照事先的规则分为多个场(Field), 特征 $x_i$ 属于某个特定的场$f$。 每个特征将被映射为多个隐向量 $v_{i,1}, v_{i,2}, \cdots, v_{i,f}$ , 每个隐向量对应一个场。 当两个特征 $x_i, x_j$ 组合时, 用对方对应的场对应的隐向量做内积:

FM预测公式：

其中，