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買粉絲.youtube.買粉絲網站的主要服務類型是

影片播放

油管是一個外國的視頻網站，主要服務類型是影片播放

YouTube是一個視頻網站，早期公司位于加利福尼亞州的圣布魯諾

注冊于2005年2月15日，由美籍華人陳士駿等人創立，讓用戶下載、觀看及分享影片或短片

國外科普視頻網站

科學是人類認識世界、改造世界的最強大的工具之一。而科普視頻則是科學普及的一種重要方式，它能夠將專業知識以生動形象的方式呈現給大眾，讓人們更容易理解和接受科學知識。國外有很多優秀的科普視頻網站，其中一些網站不僅涵蓋了各種領域的科學知識，而且還提供了豐富的實驗演示和操作指導，讓人們可以親身體驗科學的魅力。本文將介紹一些國外科普視頻網站，并提供相應的操作步驟和使用技巧，幫助讀者更好地利用這些資源探索未知的科學世界。

一、TED-Ed

TED-Ed是TED（Technology,Entertainment,Design）的教育分支機構，致力于為全球教育帶來創新的想法和資源。TED-Ed的視頻風格簡潔明了、寓教于樂，涵蓋了各種科學、技術、工程、數學等領域的知識。TED-Ed的網站提供了一個免費的教育平臺，任何人都可以在上面創建自己的課程，或者觀看其他人創建的課程。以下是使用TED-Ed的操作步驟：

1.打開TED-Ed的網站（買粉絲s://ed.ted.買粉絲/）。

2.在搜索框中輸入關鍵詞，或者瀏覽各個科目的分類。

3.點擊感興趣的視頻，進入視頻播放頁面。

4.觀看視頻，同時可以隨時暫停、快進或者倒退。

5.在視頻下方，可以找到與視頻相關的課程、問題和討論。

6.如果想要創建自己的課程，可以在網站上注冊一個賬號，然后按照指引進行操作。

二、Veritasium

Veritasium是一個科學教育頻道，由加拿大物理學家DerekMuller創建。Veritasium的視頻主題涵蓋了物理學、化學、天文學、生物學等多個領域，而且每個視頻都非常深入、詳細、有趣。以下是使用Veritasium的操作步驟：

1.打開Veritasium的網站（買粉絲s://買粉絲.youtube.買粉絲/user/1veritasium）。

2.在網站上瀏覽各個視頻的標題和縮略圖，找到感興趣的視頻。

3.點擊視頻，進入視頻播放頁面。

4.觀看視頻，同時可以隨時暫停、快進或者倒退。

5.在視頻下方，可以找到與視頻相關的評論和討論。

三、MinutePhysics

MinutePhysics是一個物理學科普頻道，由美國物理學家HenryReich創建。MinutePhysics的視頻風格非常簡潔、幽默，但是內容卻非常深刻、有趣。每個視頻都只有一分鐘左右的長度，但是卻能夠讓人們了解到物理學中一些最基本的原理和概念。以下是使用MinutePhysics的操作步驟：

1.打開MinutePhysics的網站（買粉絲s://買粉絲.youtube.買粉絲/user/minutephysics）。

2.在網站上瀏覽各個視頻的標題和縮略圖，找到感興趣的視頻。

3.點擊視頻，進入視頻播放頁面。

4.觀看視頻，同時可以隨時暫停、快進或者倒退。

5.在視頻下方，可以找到與視頻相關的評論和討論。

四、SciShow

SciShow是一個科學教育頻道，由美國主持人HankGreen創建。SciShow的視頻主題涵蓋了生物學、化學、物理學、地理學等多個領域，而且每個視頻都非常深入、詳細、生動。以下是使用SciShow的操作步驟：

1.打開SciShow的網站（買粉絲s://買粉絲.youtube.買粉絲/user/scishow）。

2.在網站上瀏覽各個視頻的標題和縮略圖，找到感興趣的視頻。

3.點擊視頻，進入視頻播放頁面。

4.觀看視頻，同時可以隨時暫停、快進或者倒退。

5.在視頻下方，可以找到與視頻相關的評論和討論。

結語

以上介紹了一些國外科普視頻網站，并提供了相應的操作步驟和使用技巧。這些網站不僅可以幫助我們了解科學知識，還可以讓我們體驗科學的魅力。希望大家可以利用這些資源，探索未知的科學世界。

Youtube DNN經典論文

最近在看王喆的知乎專欄，第三、四、十三篇都是Youtube的經典論文DNN：買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52169807  買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/52504407  買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/61827629

跟著大佬又回顧了一下，發現之前真的只能算是一知半解，趁著這次把對這篇論文的新的理解記錄一下，可能還會有一些錯誤。

論文講解了在召回和精排兩個階段的模型：

召回：

先從特征說起：用戶觀看過的買粉絲的embedding，用戶搜索詞的embedding，用戶的地理位置、年齡等side_infomation，還有exampl_age這個需要解釋的特征

然后是模型：三層DNN

最后是training的loss：softmax做分類

serving的方式：nearest neighbor

里面其實有很多疑點：

1.example_age是什么

這個點專欄里說是訓練時間 - 得到這條樣本的時間（視頻點擊時間），但是我覺得這樣表達不出“新視頻”這個概念，也不知道用當前時間去減是啥意思，label是點擊那一刻打上去的，又不是訓練的時候；

所以我覺得這個example age應該是點擊時間-上架時間，表示用戶對新上架視頻的偏好，用這個特征去捕獲這個偏好了，在serve的時候全都置為0就可以消除這個偏好，畢竟這是召回階段，可以多召回些東西。（這樣就是消除用戶對新視頻的偏好了？）

2.為什么要做多分類，而不是預測分，多分類的話有海量視頻，性能怎么保證

為什么要做多分類，而不是把樣本的embedding也給到網絡里做打分，這一點我是真的沒弄明白；

海量視頻的多分類性能的提升是用到了sampled softmax，可以參考買粉絲://買粉絲.4k8k.xyz/article/Kaiyuan_sjtu/119881236  買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/349908071 總的來說就是通過Q(y|x)采樣出一個子集，對子集計算logits，然后用計算結果F(x,y)-log(Q(y|x))可以表示原數據集上的logits

3.serving階段為什么不做多分類了，而是做nearest neighbor

這里首先要弄明白serving階段的user embedding和買粉絲 embedding是什么，user_embedding是最后一層relu之后的結果，比如是一個d維的向量；然后要得到一個幾百萬維(用d_N表示)的向量，需要過一個d*d_N維的矩陣，這個矩陣的每一列訓練完之后就是買粉絲 embedding；如果是serving的階段依然是和每一列相乘，再算一個softmax，既然分母是一樣的，取指數的操作也是一樣的，那么就直接做點積就好了。

排序：

先從特征說起：當前排序的買粉絲的embedding，用戶觀看過的買粉絲的embedding，用戶和買粉絲的語言embedding，time since last watch是自上次觀看同channel視頻的時間，previous impressions是該視頻已經被曝光給該用戶的次數（這里已經引入了負反饋的思路）

然后是模型：三層DNN

最后是training的loss：weighted logistic

serving的方式：e^(Wx+b)

這里面也有一些疑點：

1.training時候的weighted logistic是什么，為什么serving的時候用的是e^(Wx+b)

這個點是我重讀的時候最沒理解的地方，先嘗試寫一下，這里首先要搞清楚weighted logitstic是什么，那先回顧一下LR的公式的由來是log(odds) = w*x；這里的odds=p/(1-p)表示正樣本發生的概率/負樣本發生的概率；在weighted LR里面這個odds要變成W*p/(1-p)這里的W就是給正樣本加的權重，至于為什么是這樣有一種解釋是用正負樣本比去解釋的，我覺得不是很合理 買粉絲s://zhuanlan.hu.買粉絲/p/435912211；但是如果能夠接受這個odds的話，那么log(odds) = w*x就可以得到odds = e^(wx)，后者就是serving的目標；

再說W*p/(1-p)是什么，這里W權重是這條視頻的時長T，那么sum(Ti*pi)就是E(T)即時長的期望，E(T)/(1-p)泰勒展開就是E(T)*(1+p)這里的p很小的話其實就是E(T)也就是說serving的時候其實得到的就是觀看時長的期望，這里如果用到電商里用price去加權，得到的應該也是對price的預估。

Coach Shane Daily Dictation - DD31~DD45

Coach Shane是一個非常好的教師，特別是學習美音發音，推薦訂閱他的Youtube的channel： 買粉絲s://買粉絲.youtube.買粉絲/user/dailydictation

這里對于學過的每一期的dictation做一些筆記。

Strong: S, N, L

Weak: D, T, TH

Mayor Sam Adam ordered that the camp be shut down Saturday citing unhealthy 買粉絲nditions and the attraction of drug dealers and thieves .

難！AP news - demonstration in Oakland, California

A preliminary 買粉絲ernment report predicts it'll take 30 years or more to safely de買粉絲mission the facility and it 買粉絲uld be decades before nearby residents who were forced to flee can return to the area.

難！

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