〖开源这一强大算法，我们向Meta致敬开源im〗

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本文目录一览：

• 1、基于乐吾乐meta2d从零实现可视化流程图编辑器(五)
• 2、MetaFormer的视觉Baseline开源!颜水成团队再出马,顺带刷新ImageNet新记...
• 3、DeepMind开源了MuJoCo!Meta竟用来让「骷髅手」盘核桃
• 4、介绍TorchRec,一个用于现代产品推荐系统的pytorch库

基于乐吾乐meta2d从零实现可视化流程图编辑器(五)

在技术选型中，作者选择Vue3+Vite+ElementUIplus技术栈结合meta2d核心库实现项目。通过npm create vite@latest命令创建项目，选择对应技术栈。修改index.html内容并执行npm run dev命令，确认主页显示成功。安装meta2d核心库和依赖@meta2d/svg解析模块。

可视化编辑器是前端发展的重要趋势，市面上的同类产品虽多，但用户难以满足个性化需求构建全面的可视化编辑器。本文将指导读者使用乐吾乐开源的meta2d.js库构建一个基础流程图编辑器，以此展示meta2d的强大功能和构建完整项目的方法。读者将深入了解meta2d的特性和实际应用，体验其在项目中的强大能力。

基于乐吾乐meta2d从零实现可视化流程图编辑器的第7篇教程主要讲解了以下内容：setting组件框架搭建：核心结构：setting组件分为MapProps和PenProps两大部分，每个部分下还包含多个子功能界面。Vue框架：遵循开放封闭原则，所有props配置在defaultsConfig文件中，通过导入Vue文件循环渲染。

MetaFormer的视觉Baseline开源!颜水成团队再出马,顺带刷新ImageNet新记...

MetaFormer的视觉Baseline已经开源，颜水成团队成功刷新了ImageNet的新记录。以下是关于MetaFormer的详细解模型背景与意义：MetaFormer是由颜水成团队研发的新型视觉基线模型。

MetaFormer，由颜水成团队研发的新型视觉基线模型，成功刷新了ImageNet新记录，进一步揭示了Transformer在CV领域内的巨大潜力与影响力。此模型的提出，标志着在视觉领域内，Transformer架构的创新与应用又迈出了重要一步。

DeepMind开源了MuJoCo!Meta竟用来让「骷髅手」盘核桃

1、此外，DeepMind也于同日对MuJoCo进行了开源，MuJoCo是Meta开发的物理模拟器，它为机器人研究提供了关键性工具。作为一个研究驱动的组织，DeepMind将MuJoCo视为一个合作的平台，机器人学家和工程师可以加入，共同开发世界上最好的机器人模拟器之一。

介绍TorchRec,一个用于现代产品推荐系统的pytorch库

1、TorchRec是一个基于PyTorch的推荐系统库，专为现代产品推荐系统设计。以下是关于TorchRec的详细介绍：背景与目的：起源：由Facebook推出，旨在解决推荐系统领域在开源生态系统中缺乏大规模生产质量包的问题。目标：提供一个可扩展的代码库，适用于各种推荐用例，同时促进RecSys领域的研究与协作。

2、TorchRec拥有最先进的大规模推荐AI基础设施，为Meta的一些最大模型提供支持。它用于训练一个25万亿参数的模型，于1月投入生产，还有一个即将投入生产的3万亿参数模型。这应该很好地表明PyTorch完全有能力解决业界最大规模的RecSys问题。我们从社区中的许多人那里听说，分片嵌入是一个痛点。

3、今天介绍的是YotubeDNN模型，此算法由YouTube团队于2016年提出，主要用于深度学习推荐系统的召回模块。其架构简洁，以下为模型关键步骤： 用户特征嵌入后输入到深度神经网络（DNN），生成用户向量。用户向量与物品的嵌入向量进行余弦距离计算。 物品的嵌入向量同样基于用户历史点击特征。

4、使用`conda create`命令创建名为`torchtest`的虚拟环境，同时安装Python 6版本。如果遇到安装速度慢，务必提前修改镜像源。激活虚拟环境后，界面将显示`torchtest`环境已成功激活。

5、链接中的文章（https：//github.com/jekbradbury/examples/tree/spinn/snli）详细介绍了一个递归神经网络的 PyTorch 实现，它具有一个循环跟踪器（recurrent tracker）和 TreeLSTM 节点，也称为 SPINN——SPINN 是深度学习模型用于自然语言处理的一个例子，它很难通过许多流行的框架构建。

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