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2. zhuanlan.zhihu.com › p › 437438791补钙还在吃钙片？这些蔬菜含钙量比牛奶都高 - 知乎簡

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   临床营养师刘遂谦. 注册营养师. 总有朋友跟我诉苦，说自己喝不了牛奶，一喝就会出现诸如肚子疼、放屁增多、甚至呕吐、拉肚子等情况。 这其中的一部分朋友喝酸奶或吃奶酪没事儿，只是喝牛奶有症状。 而少部分朋友，甚至连酸奶奶酪都不能沾。 因此，只要提到奶制品，就如临大敌。 这些朋友之所以不得不“断奶”，都是因为乳糖不耐受。 包括我们中国人在内的亚洲人是乳糖不耐受的高发人群。 根据国际上的统计数据，乳糖不耐症在亚洲的患病率可达95％～100％，也是相当相当高了！ 这恐怕也是中国钙片文化盛行多年不衰的原因之一。 虽然都知道奶制品豆制品是最佳补钙食物，架不住一吃牛奶就跑厕所，而豆制品又被沸沸扬扬宣传为“转基因不安全”、“吃豆腐性早熟”、“诱发痛风”等等……自然也就给了钙片各种“发光发热”的良机。

3. zhuanlan.zhihu.com › p › 78755625蜂蜜水能不能与钙片一起吃？蜂蜜和钙片能同时吃吗？原来是这样 - 知乎簡

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   2019年8月18日 · 蜂蜜. 钙片. 蜂蜜水能不能与钙片一起吃?蜂蜜和钙片能同时吃吗? 蜂蜜大家都知道是香甜可口的营养食品，蜂蜜水也有很多人喜欢喝，更是一些养生人士的必备饮品，不过钙片和蜂蜜水会不会发生反应呢?蜂蜜水能不能与钙片一起吃? 蜂蜜…

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   2020年7月29日 · 狗狗钙片我推荐大家卫仕乳钙片，相信很多爱宠人士在自家狗狗小时候就开始给它们补钙，我也不例外，我家养了一只小比熊，名字叫包子，到今年已经四岁多了，一直在服用的就是卫仕乳钙片。 可能大家很多人家里都有狗…

5. zhuanlan.zhihu.com › p › 355467836Facebook真的會竊聽我嗎？推薦系統是如何運作？ - 知乎

   zhuanlan.zhihu.com › p › 355467836

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   • 推薦演算法 Recommendation Algorithm
   • Collaborative Filtering 協同過濾
   • Content-Based Filtering 基於內容過濾
   • Hybrid Recommender Systems 混合推薦方法
   • Edgerank: Facebook 的早期推薦系統
   • Edgerank的消失
   • 2021的 Facebook 推薦系統
   • Facebook的推薦算法會包含監聽內容嗎？
   • 小結

   推薦演算法是一種預測系統，預測受推薦的用戶(User)對被推薦內容(Item)的喜好長度或偏好程度。在SNS還在通訊軟體時代時，推薦演算法就已經被大量用在商品推薦上。 目前的推薦演算法總共可以分為以下幾種： 1. Collaborative filtering：協同過濾 2. Content-based filtering：基於內容過濾 3. Hybrid recommender systems：混合推薦方法

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   協同過濾是一種很合直覺的推薦方法，可以分為2種：User-based與Item-based。簡而言之，User-based的推薦邏輯是「推薦給相似的人」，Item-based的推薦邏輯則是「推薦相似的東西」。 User-based：推薦你跟你相似的User喜歡的東西。我們只要能夠評估User之間相似度，就可以簡單地用彼此喜歡的東西來互相推薦，比方說： 如果UserA與UserB的相似度高，那麼演算法就更可能把UserB喜歡的東西推薦給UserA。 Item-based：喜歡Item A的人，通常也會喜歡Item B。與上面類似，我們要計算的是Item之間的相似度。最簡單的計算公式如下： 只要ItemA與ItemB相關性夠高，如果有User喜歡ItemA，就更可能把ItemB也推薦給他。 總結...

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   Content-based的方法主要會關注Content：「對Item的具體描述」。 Content可以說是Item的內容，以衣服類目在電商平台為例，Content可以包含各级類目（日用品-衣服-上衣-帽T)、價格、風格(運動、時尚)等等。Content也可以說是一組標籤，用以描述這個Item的切確內容，也可以用來發覺與這個Item相似的內容。 基於機器學習的發展，甚至有很多以前不能被提取的Content也可以被提取出來了，例如圖片。從圖片中提取特徵的問題被稱作Image Representation：如何提取一個高維度的向量（又被稱為Embedding）來描述一張圖，同時 Embedding的距離可以直接視為相似度。這種方法在人臉識別裡面廣泛被使用。 去年AI大神何愷明甚至推出了無監督學習...

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   大部分的系統不會採用某一種特定的方法，而是把User-Based, Item-based, Content-based等等方法都組合起來使用，這種就是混合推薦方法。例如Facebook早期使用的EdgeRank就是其中一種。

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   EdgeRank是Facebook在2013以前的推薦系統。EdgeRank的邏輯很簡單，給予一個新的Post一個加權分數，分數越高的就更值得被推在上面。這個公式包含三個因素：Affinity, Weight, Recency： 1. Affinity指的是用戶與其他人的關係，Affinity越高的Post會越容易被看見。這個數值對每個用戶都是不同的。比方說，如果你與某個好友設定為家人或男女朋友，那們你們的Affinity可能會更高。Affinity也會參考你的過往行為，如果你常常跟某個好友/粉專常常留言或按讚，這個好友/粉專的Affinity也會提高。 2. Weight指的是這則Post本身的重要性。重要性可以由以往這則Post的回饋程度來看，例如：讚數、閱覽數、分享數。對於大部分的Us...

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   隨著Facebook不斷的改版更新，還有用戶習慣不斷地更新，開始出現了很多個維度的問題是EdgeRank沒有考慮在內的，例如Post的內容。現在的Post包含了文章、圖片、影片、連結，而大部分的用戶對於不同的Post類型也有不同的喜好度。例如圖片類型的Post更容易被用戶觀看，而喜歡連結的用戶也會點擊大部分的的Post。

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   現在Facebook推薦系統變得更複雜，而且網路上查到每篇文章說的都不太一樣。這邊我以Tech@Facebook的官方文章加上自己的理解為主。 根據Tech@Facebook，整個Ranking分為三個階段： 1. Inventory：就是蒐集用戶網路裡面所有的New’s Feed。這部分包含很多，例如朋友發的文章、關注的粉專等等。 2. Inventory Processes：這部分是由Inventory的內容轉化而成的。我們之前在Content-based Filter提到了幾種提取Content的方法，包含文章、圖片、影片都能提取。其中不同類型的Post也有不同的提取方法，例如圖片可以分為小孩、寵物、風景等等，而文章可分為遊記、食譜、心情文等等。也因為不同類型的Post需要不同的機器學...

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   2018四月公聽會的時候，Mark Zuckerberg直接否定過這個說法，並說這是陰謀論。更早在2016的時候，Facebook就發表過文章來駁斥這個說法： 當然，作為一個正常的CEO是不可能會說出自己的APP具有監聽功能。因此坊間也民間機構做了比較客觀的實驗，比方雲端資安公司Wendera： 他們做的實驗很簡單：準備兩個房間，一個24小時撥放Youtube的寵物食品撥放清單的「語音房」，另一個則是對照組「安靜房」 。這個實驗持續三天，並且持續觀察電量的消耗以及雲端傳送的資料大小。除了Facebook，他們同時測試了IG, Chrome, SnapChat, Youtube, Amazon。 實驗做完後，沒有任何一個App出現寵物食品相關的廣告或資訊。同時這幾個App在iOS與Androi...

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   推薦系統是一套很複雜的體系，其中也包含了各種類型的內容感知，例如圖像、影片、文章等等。雖然很複雜，但是Tech@Facebook也提到了他們並不是採用一個超強的機器學習模型來預測Ranking，而是將問題拆成了很多小的階段並且分別解決。 事實上，在阿里內部也跟一些負責廣告推薦算法的人聊過，推薦算法通常不會使用特別複雜的模型，而是在特徵提取上下功夫。實務上，提取特徵的部分可能會涉及好幾個不同的模型與策略，但是最後的Ranking方法往往是相對簡單的模型，例如MLP。 這其中的原因可能有兩個：第一，Garbage in garbage out，更好的特徵提取往往比改善模型有效；第二，推薦系統是線上比較大量且高頻的計算系統，不適合佈署過重的模型，否則可能會導致Server爆炸或是反應過慢，也會導致...

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6. zhuanlan.zhihu.com › p › 133778998homo的酒 - 知乎簡

   zhuanlan.zhihu.com › p › 133778998

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   Anxious Joke&Endless Daydream. 15 人 赞同了该文章. 昨日一去不复回哦也. 雷普比什么都贵. 覆水不能再收回哦也（指驾照） 海葵谢了有玫瑰. 人生几十年总会有homo来陪. 潇潇洒洒赴会今不醉不归（指昏睡） 雷普后不后悔慢慢去体会. 此刻朋友这杯酒最珍贵（意味深） 快把酒满上干了这杯大声歌唱（沙.......) 好朋友好朋友今宵多欢畅（意味深） 牛子改变了我们的皮炎. 也让我懂得了要珍惜朋友的牛子来. 阳光总会在风雨之后撒向阳台. 让我们抬起头学会了坚强. 就像朋友的这泡米青烫我肠上. 温暖我凡事别再放心上. 今天我们来相会哦也. 开胃酒斟满了酒杯（高级会员制） 岁月匆匆如流水哦也. 管他昨天谁是谁（拔吊无情，我谔谔） homo的旅程有苦有甜也有自泪.