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推荐系统遇上深度学习(十四)--《DRN:强化学习做推荐》

推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现

推荐系统遇上深度学习(十二)-EE问题及基本Bandit算法

推荐系统遇上深度学习(十一)--神经协同过滤NCF原理及实战

推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践

推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践

推荐系统遇上深度学习(七)--NFM模型理论和实践

推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践

推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践

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推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的embedding解决方案

推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践

推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践

推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践

垂直领域大模型是指在特定的领域或行业中经过训练和优化的大型语言模型。与通用语言模型相比，垂直领域大模型更专注于某个特定领域的知识和技能，具备更高的领域专业性和实用性。题图fromunsplash与通用大模型相比，垂直领域大模型具有以下优势和劣势：优势：领域专业性：垂直领域大模型经过专门的训练，能够更

23年的互联网圈内热的产品，非GPT莫属啦。从年初的ChatGPT的横空出世，再到GPT-4发布，以及微软的一系列产品的GPT化.....一时之间，国内也是人人必谈GPT，LLM等，不聊一下，你都不好意思。同时很的企业也开始下场，不断的推出各自的所谓的GPT产品。可以说，

百度跌落神坛？微软必应成搜索引擎，是百度的不作为还是微软太厉害？StatCounter的数据显示，在中国内地桌面搜索市场上，到2023年4月，微软必应的份额再次创出历史新高，达到了37.4%，取代百度成为大桌面搜索引擎。而百度的份额降至27.01%

今年chatGPT真的是出尽了风头，搞得好像凡是不讲chatGPT的都是村里还没通网络的，各种技术平台也是充斥着人工智能的相关文章，凡是不谈人工智能的感觉都要跟不上时代了~社区里面不少朋友们都在咨询LLM大预言模型的相关内容，另外都特别纠结不翻墙的话用不了ch

上次我把RabbitMQ集成到项目中，但是每次使用RabbitMQ时都去New一个连接，导致并发起不来，所以这次我们就给RabbitMQ加一个连接池。为了偷个懒，我直接用ChatGPT教我加。01ChatGPT生成的代码我输入的关键字如下：rabbitmq实现一个连接池java下