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根据经纬度查询距离并按距离进行排序
转自：https://blog.csdn.net/Gan_1314/article/details/125798360 SELECT bm.id, bm.merchant_name AS merchantName, bm.address, bm.signboard_pic AS signboardPic, CAST( ( st_distance ( point ( lng, lat ), point ( #{ItemRank: A Random-Walk Based Scoring Algorithm for Recommender Engines
目录概符号说明本文方法 Gori M. and Pucci A. ItemRank: a random-walk based scoring algorithm for recommender engines. In International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI), 2007. 概 采用类似 PageRank 的方式进行推荐排序. 符号说明 \(\mathcal{U平面计算几何全家桶
平面计算几何全家桶 点与向量 向量的线性运算 struct vec{ double x,y; vec(){} vec(double _x,double _y){x=_x;y=_y;} friend vec operator + (vec p,vec q){return vec(p.x+q.x,p.y+q.y);} friend vec operator - (vec p,vec q){return vec(p.x-q.x,p.y-q.y);} friend vlatex模板
@目录常用操作latex英文模板latex中文模板常用操作 latex中“盒子”的概念（box）？ parbox makebox 常用操作 给内容加颜色 {\color{red} text } 给部分文本内容加底色 \colorbox[RGB]{255, 255, 204}{ text } 给多行内容加底色高亮 \newcommand\hl[1]{\bgroup\markoverwith{\tVariational Autoencoders for Collaborative Filtering
目录概整体框架细节代码 Liang D., Krishnan R. G., Hoffman M. D. and Jebara T. Variational autoencoders for collaborative filtering. In International Conference on World Wide Web (WWW), 2018. 概 一种基于 VAE 的协同过滤方法. 整体框架 \(\bm{x}_u \in \mathbbC++实现BF、RK、KMP和BM~Qt6完成GUI
项目 用C++实现了4个经典的字符串模式匹配算法：BF、RK、KMP和BM，并用Qt6完成了GUI。为了便于直观有效地对4个算法进行测试和对比，设计了3种测试模式： 1. 单处理； 使用一个测试数据对单个算法进行测试，查看耗时以及结果是否正确； 2. 批处理1； 使用整个数go基础系列：结构struct
参考：https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/9834459.html Go语言不是一门面向对象的语言，没有对象和继承，也没有面向对象的多态、重写相关特性。 Go所拥有的是数据结构，它可以关联方法。Go也支持简单但高效的组合(Composition)，请搜索面向对象和组合。 虽然Go不支持面向对象，但Go通过Attacking Recommender Systems with Augmented User Profiles
目录概主要内容符号说明流程 Lin C., Chen S., Li H., Xiao Y., Li L. and Yang Q. Attacking recommender systems with augmented user profiles. In ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2020. 概 利用 GAN 伪造用户以及行为来使Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networ
目录概主要内容Attention network细节代码 Xiao J., Ye H., He X., Zhang H., Wu F. and Chua T. Attentional factorization machines: learning the weight of feature interactions via attention networks. In International Joint Conference on Artificial Intelligence (IField-aware Factorization Machines for CTR Prediction
目录概主要内容 Juan Y., Zhuang Y., Chin W. and Lin C. Field-aware factorization machines for CTR prediction. In ACM Conference on Recommender Systems (RecSys), 2016. 概 FM 通过 \[\sum_{j_1=1}^n \sum_{j_2 = j_1 + 1}^n \bm{w}_{j_1}^T \bm{w}_{j_2} x_{j_1}x_{j_浅析梯度下降算法
线性回归 首先对于若干数据点，每一个数据点\(\bm{x}\in\mathbb{R}^N\)，我们用超平面\(b+\sum_{n=1}^Nx_n\theta_n\bm{i}_n=0\)对其进行划分。这时需要向量\(\bm\theta\in\mathbb{R}^N\)，我们让截距\(b\)也成为一个参数，让下标\(n\)从0计，这样上式可以写成\(\bm\theta^\textsf{T}\bm{x}=AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering
目录概主要内容训练预测疑问代码 Sedhain S., Menon A. K., Sanner S. and Xie L. AutoRec: autoencoders meet collaborative filtering. In International Conference on World Wide Web (WWW), 2015. 概 其实看到推荐系统结合AutoEncoder, 我的第一反应是通过encoder提取特征JS 逆向爬虫——欧科云连
js: 1 function encryptApiKey() { 2 var t = "a2c903cc-b31e-4547-9299-b6d07b7631ab"; 3 var e = t.split(""); 4 var r = e.splice(0, 8); 5 return e.concat(r).join("") 6 } 7 function encryptTime(t) 8图片操作
1.修改网络上的图片大小 /// <summary> /// 图片大小裁剪 /// </summary> /// <param name="filePath"></param> /// <returns></returns> public byte[] ResizeImage(string filePath) {3.1 Real Symmetric Matrices and Positive Definiteness 阅读笔记
实对称矩阵与正定性 reference的内容为唯一教程, 接下来的内容仅为本人的课后感悟, 对他人或无法起到任何指导作用. Reference Course website: Symmetric Matrices and Positive Definiteness | Linear Algebra | Mathematics | MIT OpenCourseWare Course video: 【完整版-麻2.10 Geometric View of Eigenvalues and Eigenvectors 阅读笔记
特征向量和对角化的几何意义 (涉及基变换) reference的内容为唯一教程，接下来的内容仅为本人的课后感悟，对他人或无法起到任何指导作用。 Reference Extra videos (3Blue1Brown): Change of basis | Chapter 13, Essence of linear algebra - YouTube Eigenvectors and eigenval一次四六级报名的经历
一次四六级报名经历 今天是四六级考试开放报名第一天，看通知说9：30AM开始报名，在此时刻前无法报名。 于是我在9：30准时进入教育部的CET官网 ，能访问，还是好好的。点击右下角的“在线报名”，按钮指向http://cet-bm.neea.edu.cn/ 这回就上不去了，从9：30到12：00，一DG方法：一维ODE
DG方法：一维ODE 有限差分方法Discrete Galerkin格式导出求解方式解的存在唯一性误差量度 考虑一维ODE的边值问题： {10 时间相加
问题描述 : 输入两个时间A和B，分别都由3个整数组成，分别表示时分秒，比如，假设A为34 45 56，就表示A所表示的时间是34小时 45分钟 56秒。 输出A+B即两个时间相加后的结果。 输入说明 : 输入数据由6个整数AH,AM,AS,BH,BM,BS组成，分别表示时间A和B所对应的时分秒。题目保证所有的数据联邦学习：按Dirichlet分布划分Non-IID样本
我们在《Python中的随机采样和概率分布(二)》介绍了如何用Python现有的库对一个概率分布进行采样，其中的Dirichlet分布大家一定不会感到陌生。该分布的概率密度函数为 \[P(\bm{x}; \bm{\alpha}) \propto \prod_{i=1}^{k} x_{i}^{\alpha_{i}-1} \\ \bm{x}=(x_1,x_2,...,x_k),\quad x时间相加C语言
输入两个时间A和B，分别都由3个整数组成，分别表示时分秒，比如，假设A为34 45 56，就表示A所表示的时间是34小时 45分钟 56秒。 输出A+B即两个时间相加后的结果。 输入说明 : 输入数据由6个整数AH,AM,AS,BH,BM,BS组成，分别表示时间A和B所对应的时分秒。题目保证所有的数据合法。 输出说[可能有用科技]线性递推与BM算法
前言 不会线性代数。 在某次模拟结束后看题解，“用BM算法求出递推式即可” 这句风轻云淡的话极大伤害了我这个数学弱菜。 但是起码当时我还是知道这里的 BM 说的一定不是 Boyer-Moore 字符串匹配，不过光凭BM算法这个关键字似乎只能搜到 Boyer-Moore，而加上递推之类的关键字才可以搜到可能有用科技 系列目录
收录一下我这个烂人的摆烂记录。 最小直径生成树 OI-wiki部分内容有误，待勘误，文末给出论文链接，前面有些部分有点价值。 子序列自动机 非常容易理解的啥也不是的自动机。 多项式任意次幂&任意次根 大常数且没用。 后缀树 介绍很不全面，因为感觉这玩意比 SAM 麻烦就彻底没心思写下去了程序的测量和计时
当需要优化一个程序的时候，我们需要通过测量程序的运行时间来判断程序是不是真的优化成功了，最简单的方法就是记录一下程序运行开始的时间和结束的时间，然后计算两者的差值得到运行的时间，但是如果系统有其他因素干扰怎么办？程序运行的时候，CPU被抢占，导致外部记录的时间增长，就会导致测量为什么交叉熵常被用作分类问题的损失函数
1. 前言 在深度学习领域，交叉熵（Cross Entropy）常被用作分类问题的损失函数。 为知其所以然，本文将详细讲解交叉熵，熵（Entropy），KL散度（Kullback-Leibler Divergence） 的基本概念，并分析常用交叉熵作为分类问题损失函数的原因。 2. 交叉熵（Cross Entropy） 设向量