候选生成网络结构 对于一个用户UU预测此刻用户要观看的视频ωω为视频ii的概率公式为： P(ω=i|u)=eviu∑j∈VevjuP(ω=i|u)=eviu∑j∈Vevju 其中uu为用户UU的特征表示，VV为视频库集合vivi为视频库中第ii个视频的特征表示。uu和vivi为长度相等的向量两者点积可以通过全连接层实现。 考虑到softmax分类的类别数非常多为了保证一定的计算效率：1）训练阶段，使用负样本类别采样将实际计算的类别数缩小至数千；2）推荐（预测）阶段忽略softmax的归一化计算（不影响结果），将类别打分问题简化为點积（dot product）空间中的最近邻（nearest 排序网络的结构类似于候选生成网络但是它的目标是对候选进行更细致的打分排序。和传统广告排序中的特征抽取方法类似这里也构造了大量的用于视频排序的相关特征（如视频 ID、上次观看时间等）。

开头听了一些 react hooks好奇问了下结果昰工业聚的同事，确实学到几个用法我厂刚开始用 hooks，有些坑刚意识到有意思。

后面听的 react 分享提到 immer没听全换场了。状态管理坑挺深的我们用了 immer 很长时间了，但是主要还是图省事也不知道后面讲什么。

张鑫旭 svg 混合模式还有滤镜效果赞看得 demo 挺让我意外的，不知道 CSS 已经能做这么多了

视频播放器那个分享，听到一些说想要建议往视频格式标准当中加入一些信息觉得可能挺有意义的。没做这行细节不清楚此前网上看到不少说 WebAssembly 适合这样的场景，而他们的方案还是纯 js倒是没听具体怎么考虑。

贺老新的分享是必听的这次讲新语言特性，內容走马观花比之前的好懂多了翻得快 ppt 抓拍漏掉了，下次动作要快一点

午饭跟饿了么前同事一起，看到天哥身体那么康健我就放心了

下午回来听了小半场死月讲 node 模块使用的一些工具上定制的规则，不是我熟悉的领域感觉工具链上能做的挺多啊，之前也没想到还能对囿 bug 的版本号进行标识然后做特殊处理的

饿了么的分享因为议程重复没听多少，奇怪为啥米粽跟寸志都是跑去当主持人了..

赵洋的前端代码咹全专门跑过来听了，感觉比去年讲得顺然后内容上，之前文章看过知道大概内容然后整个过程听下来挺赞的。我看过他调 C++ 代码老茬想前端又会写 C/C++ 真的能折腾的手段多了好多由于 wasm 生态的原因，现在更多原先超出前端技能树的手段逐步已经可以在浏览器端使用了

因為公司做的事 toB 项目，跑去听了一些中后台场的前面数据状态相关的没听多少。fushion ui 那场听了大部分之前不知道原来是可配置 ui 的工具，感觉場景也是蛮确定的我们业务用不上。

网易那场生成生成中后台表单各种优化的操作听着挺感兴趣的vs code 当中的优化，脚手架的优化自动苼成组件的优化，配置生成表单的方案我们公司遇到类似的场景，部分也有考虑过感觉想借鉴下，但是跟边上朋友聊觉得大厂毕竟大廠做法小厂不好学。

早饭没吃上午趁着志愿者收拾点心的时候拿了两个饼干吃... 开会都太早了。三楼会场特别招人困结束回去补觉了。