本研究提出EAGER-LLM框架，旨在解决大型语言模型在推荐系统中的语义差异问题，通过整合内外生行为信息，显著提升推荐效果和协作语义。

Eager Loading 和 Lazy Loading 是 Entity Framework Core 中加载关联数据的策略。Eager Loading 在查询时立即加载关联数据，而 Lazy Loading 则在需要时加载关联数据。Eager Loading 可以通过单个查询获取数据，而 Lazy Loading 可能需要额外的查询。Eager Loading 可以获取更多数据，而 Lazy Loading 仅在需要时加载数据。Eager Loading 通常性能更高，但在大数据集上可能导致数据过载。根据使用场景，可以选择其中一种方法。

本文介绍了使用TensorRT加速PyTorch量化模型的方法，包括量化模型导出为ONNX格式，修复ONNX模型图以适应TensorRT解析器，并构建为TensorRT引擎。对比了FP16和INT8 ResNet18 TensorRT引擎的推理延迟和准确性。

Introduction In this article, we are going to see how you can override the FetchType.EAGER strategy using the fetchgraph query hint. While this feature has been available in the JPA specification...

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