在Pytorch中，训练和验证过程一般都要用到DataLoader类来装载数据集，它会返回一个可迭代对象用于训练和验证。DataLoader需要的对象是Data类型，定义方法如下：
PyTorch复现
发表于
通过一些设置我们可以让基于PyTorch的实验结果是可复现的
归一化折损累计增益NDCG
发表于
更新于
归一化折损累计增益(NDCG, Normalized Discounted Cumulative Gain)是一种针对排序的评价指标，用于评价排序的准确性。在推荐系统中通常为某用户返回一个物品列表，假设列表长度为\(K\)，这时可以用\(NDCG@K\)评价该排序列表与用户真实交互列表的差距。
贝叶斯个性化排序BPR
发表于
贝叶斯个性化排序(BPR, Bayesian Personalized Ranking)是推荐系统中常用的一种推荐算法，它主要采用用户的隐式反馈(点击、收藏等)作为特征，通过对问题进行贝叶斯分析从而对item进行排序。
什么是Inductive Learning 和 Transductive Learning？
发表于
一般所说的学习方式是指的Inductive Learning，将训练集\(X_{train}, y_{train}\)和测试集\(X_{test}, y_{test}\)划分开，而Transductive Learning在训练的过程中利用了\(X_{test}\)的信息。
利用GitHub Pages和Hexo搭建个人主页
发表于
更新于
GitHub Pages是GitHub推出的一个用于快速搭建个人主页的方案，相较于自己买服务器建站，它免去了购买服务器域名的开销，而对于CSDN和博客园这种公开的社区，它没有广告充值VIP的操作(CSDN)，更像属于个人的网站。
Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown（或其他渲染引擎）解析文章，在几秒内，即可利用靓丽的主题生成静态网页。
简而言之，通过Hexo我们可以很快的从Markdown生成静态网页，相较于WordPress这种动态框架，更加安全也更容易管理，作为个人博客，Hexo绰绰有余。