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每日一问--封装性思想的体现

封装性思想的体现有哪些: 体现一：将类的属性xxx私化(private),同时，提供公共的(public)方法来获取(getXxx)和设置(setXxx)此属性的值 private double wide; public void setWide(double wide) { this.wide = wide; } public double getWide() { return

MNL(使用自己的数据集)

1. 导入包 import pandas as pd import numpy as np from numpy import mean from numpy import std from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold

HTML5

1、HTML 　　1.Hyper Text Markup Language(超文本标记语言）　　　　2.HTML5的优势　　3.W3C标准　　W3C:World Wide Web Consortium(万维网联盟) 　　4.HTML基本结构

推荐系统（五）wide&deep

推荐系统之 Wide&Deep和Deep&Cross

从这里，书上就引出了什么是泛化能力，什么是记忆能力，由此来引出Wide & Deeo 模型，这个模型就是结合同时两个能力都有，然后后面再改进一下，把Wide改一下变成Cross & Deep模型。使得模型不仅能够快速处理并记忆大量的历史行为特征，并且具有强大的表达能力 1. 泛化能力和记

Atcoder Grand Contest 001 F - Wide Swap 题解

旅行传送门题意：给定一个长度为 $N$ ，正好包含 $1$ ~ $N$ 的序列 $P_1 \cdots P_N$ ，你可以执行以下操作任意次：选取两个下标 $i,j$ ，当满足 $j - i \geq K$ 且 $|P_i-P_j| = 1$ 时，你可以交换 $P_i$ 和 $P_j$ 的值。求最终可能得到的字典序最小的排列。题目

论文

ElasticSketch 参考资料： [论文笔记] Sigcomm 2018 Elastic Sketch: Adaptive and Fast Network-wide Measurements [论文笔记] SIGKDD HeavyGuardian: Separate and Guard Hot Items in Data Streams

[论文笔记]Leveraging Line-point Consistence to Preserve Structures for Wide Parallax Image Stitching

写在前面：这篇论文Leveraging Line-point Consistence to Preserve Structures for Wide Parallax Image Stitching（利用线点一致性保留宽视差图像拼接的结构）是2021年发表在CVPR上的一篇关于图像拼接的论文。论文链接代码链接文章目录一、论文理解摘要一、介绍二、相关

kubectl 常用命令1

查看所有kubelet节点: kubectl get nodes kubectl get nodes -o wide --show-labels //可以看到所有节点的label,并且wide参数能看到pod分布情况 kubectl describe node node-name //查看节点的详细信息，包括资源配置等 kubectl get all -n kube-system -l k8s-app=kube-dns//根据l

poj 1020（回溯+dfs）

#include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; int d[11],n,s,visit[50]; bool dfs(int num){ int i,j,wide; if(num==n)return true; int pos; int minx = 100; for(j=1;j&

DeepFM - 学习笔记

动机 Wide&Deep首先提出了分别用Wide部分来捕捉低阶特征交叉，用Deeo部分来捕捉高阶特征交叉。但是，Wide部分需要人工设计特征交叉的规则，不能完全交给网络训练。所以，DeepFM用FM(因子分解机)来取代Wide部分，让FM自动地学习低阶的特征交叉。网络架构 DeepFM的网络架构如上图所示，

Wide & Deep - 学习笔记

1、介绍 Wide & Deep模型的出发点是兼顾模型的记忆能力和泛化能力，下面解释一下这两者的含义。记忆（Memorization）：指的是模型记住商品共现性的能力。举个例子，一个父亲逛淘宝通常会同时买尿布和啤酒，这就体现了商品的共现性。购买的次数多了，当模型看到尿布，自然会给用户推荐啤酒，

解决 perl Wide character in print

1. 错误情景 git svn log 是使用perl编写的脚本，运行时会报错 Wide character in print at /usr/share/perl5/Git/SVN/Log.pm line 225, <$fh> line 3521. 2. 原因分析原因不明 3. 解决方案修改Linux 的语言为en_US.UTF-8，具体步骤如下 sudo locale-gen en_US.UTF-8 # 安装语言

排序模型进阶-Wide&Deep

日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 8.5 排序模型进阶-Wide&Deep 学习目标目标无应用无 8.5.1 wide&deep Wide部分的输入特征：离散特征离散特征之间做组合不输入有连续值特征的，在W&D的paper里面是这样使

推荐系统（7）—— CTR 预估算法综述

1、Factorization Machines(FM) FM主要目标是：解决大规模稀疏数据下的特征组合问题。根据paper的描述，FM有一下三个优点：可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计FM模型的时间复杂度是线性的FM是一个通用模型，它可以用于任何特征为实值的情况算法原理在一般的线性模型中，是各个特征

[ AGC001 F ] Wide Swap

题目 Atcoder 思路代码 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <queue> using namespace std; const int N = 500010, INF = 1e9; int n, k, P[N], st[N], ans[N]; struct NODE { int l, r, mx; } tr[N << 2]

深度推荐模型-Wide & Deep

Wide & Deep 1.背景在CTR预估任务中利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，往往也能达到一个不错的baseline，且可解释性强。但这种方式有着较为明显的缺点： 1.特征工程需要耗费太多精力。 2.模型是强行记住这些组合

Datawhale第23期组队学习—深度学习推荐系统—task2 Wide&Deep

目录 1. 动机2. Google Play推荐系统3. 模型结构及原理3.1 Wide部分3.2 Deep部分3.3 Wide&Deep模型 3. 代码实现4. 思考部分文章参考来源：点击此处 1. 动机在CTR预估任务中利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，往往也

双线性插值

想来周末无事，还是把双线性插值做一做吧。上一篇：变换与插值里的最邻近插值法理解的有问题，虽然写的时候就感觉有些不对劲，但当时急于实现就没想那么多。今天才突然想明白了插值的意义，之后上网一查，果真如此。如此看来，今天也算是有收获喽! 理解的差距在于：上一篇的实现中，我认为插

Wide & Deep的OneFlow网络训练

Wide & Deep的OneFlow网络训练 HugeCTR是英伟达提供的一种高效的GPU框架，专为点击率（CTR）估计训练而设计。 OneFlow对标HugeCTR搭建了Wide & Deep 学习网络（WDL)。OneFlow-WDL网络实现了模型并行与稀疏更新，在8卡12G TitanV的服务器上实现支持超过4亿的词表大小，而且性能没有损失与小词

推荐系统 - 排序算法 - 神经网络：WDL

今天回顾一下Google在2016年提出的模型：WDL(Wide & Deep Learning for Recommender Systems)，WDL模型巧妙的将传统的特征工程与深度模型进行了强强联合。WDL一出，一下引爆了深度学习模型在推荐系统的应用，随后沿着WDL的思路相继出了多个模型，如PNN/DeepFM/DCN/xDeepFM等。直到今天，WDL

k8s常用命名

一、查看集群状态 kubectl cluster-info kubectl cluster-info 二、查看各组件状态 kubectl get componentstatuses kubectl get cs #上条命名缩写三、GET信息（加上-o wide查看详细信息） kubectl get命令的常用输出格式 -o wide 显示资源的额外信息如：kubectl get nod

MindSpore基准性能

MindSpore基准性能本文介绍MindSpore的基准性能。MindSpore网络定义可参考Model Zoo。训练性能 ResNet 以上数据基于华为云AI开发平台ModelArts测试获得，是训练过程整体下沉至Ascend 910 AI处理器执行所得的平均性能。业界其他开源框架数据可参考：ResNet-50 v1.5 for TensorF