rtdl-num-embeddings项目提出了一种处理表格深度学习数值特征的嵌入技术。该方法将连续标量特征转换为向量表示，并在主干网络中混合使用，有效提升了模型性能。这种技术适用于多种模型架构，尤其是在使用嵌入的简单MLP模型中表现突出。通过解决真实世界表格数据中连续特征分布不规则的问题，该方法改善了模型整体优化效果，为表格深度学习领域提供了新的研究方向。