Transactions of the block, only txid stored on kv, the detail information 33 // stored in another table 34 // 交易内容 35 repeated Transaction transactions = 11; 36 // The transaction count of the 转换后的c代码最终会编译成一个动态链接库来给XVM运行时来使用，在每个 生成的动态链接库里面都有如下初始化函数。 这个初始化函数会自动对wasm 里面的各个模块进行初始化，包括全局变量、内存、table、外部符号解析等。 1 typedef struct { 2 void* user_ctx; 3 wasm_rt_gas_t gas; 4 u32 g0; 5 t)); 11 (h->user_ctx) = user_ctx; 12 init_globals(h); 13 init_memory(h); 14 init_table(h); 15 return h; 16 } 3.4. 语言运行环境 3.4.1. c++运行环境 c++因为没有runtime，因此运行环境相对比较简单，只需要设置基础的堆栈分 布

针对推荐特点的深度优化，达到业界先 进⽔平 推荐系统的核⼼特点 � Feature 1（基本特点） 1.1 User与推荐系统交互，7*24⼩时 流式学习 1.2 Item和User新增，离开/遗忘， Embedding空间动态变化。 短期命中的⾼频key随时间缓慢变化 少量的⾼频key占据了主要访问需求 ⼀段时间样 本命中的 unique key ID/tag/交叉特征 (全量为：亿，千亿) ⼩特征 User Item特征 ⽤户反馈 Item推荐 Embedding参数 本⼩时访问过的key 上⼩时访问过的key 访 问 百 分 ⽐ 时间（⼩ 时） � Feature 2（数据的时空特点） 2.1 短时间内只有部分item和user被 命中，只有部分参数被⽤到 � Feature 3（机器学习的特点） Embedding以稀疏的⽅式表达信息 ⼤规模推荐模型深度学习系统基本解决维度 参数更新 查询Sparse Table 查询Dense Tensor Reader Learner Worker 返回参数 Request Handler Parameter Server 查询Sparse Table 查询Dense Tensor 更新参数 � 常规训练流⽔线 样本读取 样本解析 参数拉取 参数更新 查询Sparse Table 查询Dense Tensor

LightGBM：学习率 > 样本不平衡率 > 叶子数 > 行列采样等。 ● DNN：学习率 >Embedding 维度 > 全连接层数和大小。值得一提的是，超参 搜索在整个迭代过程中会进行多次，同时迭代前期与迭代后期参数搜索策略也 有所不同，迭代前期，一般会选择更大的学习率，更小 Embedding 维度和全 连接层数等，降低模型参数量加快迭代速度，而在后期则选择更多参数，获得 更好的效果。 Chengshuai Zhao, Yang Qiu, Shuang Zhou, Shichao Liu, Wen Zhang, and Yanqing Niu. 2020. Graph embedding ensemble methods based on the heterogeneous network for lncRNA-miRNA interaction prediction. BMC 大的计算能力，深度学习可以从海量数据中学习到数据之间复杂多样的相关性。 这会让人不禁思考，深度学习能否应用到更广阔的领域，比如——图？事实上，早 在深度学习兴起之前，业界就已经开始了图嵌入 (Graph Embedding) 技术的探 索 [1]。早期的图嵌入算法多以启发式的矩阵分解、概率图模型为主；随后出现了以 DeepWalk[2] 和 Node2vec[3] 为代表的、较为“浅层”的神经网络模型；最后，以

Language Processing，简称 NLP)中句子的表示，如评价句 子的是否为正面情绪的情感分类任务网络，如图 4.3 所示。为了能够方便字符串被神经网 络处理，一般将单词通过嵌入层(Embedding Layer)编码为固定长度的向量，比如“a”编码 为某个长度 3 的向量，那么 2 个等长(单词数量为 5)的句子序列可以表示为 shape 为[2,5,3] 的 3 维张量，其中 2 表示句子个数，5 换为向量编码，即词 向量。这里通过 nn.Embedding 层将数字编码的单词转换为长度为 100 个词向量： 预览版202112 4.5 张量的典型应用 15 In [47]: # 创建词向量 Embedding 层，输入最大 10002 个单词，编码长度为 100 的向量 embedding = nn.Embedding(10002, 100) label = ).text # 取一个批的句子 print('before:', text.shape, label.shape) # 打印批形状 word_vec = embedding(text) # 通过 Embedding 层获取词向量 print('after:', word_vec.shape) # 打印词向量的 shape Out[47]: before: torch

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 81 2.5.4 单个 Table 的限制 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5088 17.2.2 Batch Create Table · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5088 17.3.1 Cached Table· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 77 2.5.4 单个 Table 的限制 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5068 17.2.2 Batch Create Table · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5068 17.3.1 Cached Table· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

Bidding Server OFFLINE ONLINE OneHot Float LR Model DNN Model Retriever Server CTR Table DNN Model Feature LR Model Feature 特 征 池 模型效果评估 AUC 上线收益 是否一致？ Survival Bias 特征覆盖率 并行化训练  支撑更宽、更深、更复杂的网络结构  采用Wide & Deep，线下训练流程解耦 Wide & Deep … … … … … … … … … Wide Deep Embedding 背景和优势  Google于16年6月份发表相应论文  用于应用商店中推荐APP的排序  基于TensorFlow平台，可兼具业界流行模型（LR、DNN）的优点  一次训练给出两个模型，流程简洁稳定，效果更佳

你可以按照编写控制台程序的逻辑编写 PyWebIO 应用，只不过这里的终端变成了浏览器。通过 PyWebIO 提 供的命令式 API，你可以简单地调用 put_text() 、put_image() 、put_table() 等函数输出文本、图 片、表格等内容到浏览器，也可以调用 input() 、select() 、file_upload() 等函数在浏览器上显示 不同表单来接收用户的输入。此外 PyWebIO 出函数。 基本输出 PyWebIO 提供了一系列函数来输出文本、表格、图像等格式: # Text Output put_text("Hello world!") # Table Output put_table([ ['Commodity', 'Price'], ['Apple', '5.5'], ['Banana', '7'], ]) # Image Output put notebook 这种交互式执行环境中使用 PyWebIO，你需要显式调 用 show() 方法来显示输出: >>> put_text("Hello world!").show() >>> put_table([ (下页继续) 4.1. User’s guide 13 PyWebIO, 发布 1.6.3 (续上页) ... ['A', 'B'], ... [put_markdown(...)

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你可以按照编写控制台程序的逻辑编写 PyWebIO 应用，只不过这里的终端变成了浏览器。通过 PyWebIO 提 供的命令式 API，你可以简单地调用 put_text() 、put_image() 、put_table() 等函数输出文本、图 片、表格等内容到浏览器，也可以调用 input() 、select() 、file_upload() 等函数在浏览器上显示 不同表单来接收用户的输入。此外 PyWebIO 出函数。 基本输出 PyWebIO 提供了一系列函数来输出文本、表格、图像等格式: # Text Output put_text("Hello world!") # Table Output put_table([ ['Commodity', 'Price'], ['Apple', '5.5'], ['Banana', '7'], ]) # Image Output put notebook 这种交互式执行环境中使用 PyWebIO，你需要显式调 用 show() 方法来显示输出: >>> put_text("Hello world!").show() >>> put_table([ (下页继续) 4.1. User’s guide 13 PyWebIO, 发布 1.7.0 (续上页) ... ['A', 'B'], ... [put_markdown(...)