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Cold-start Sequential Recommendation via Meta Learner阅读笔记

动机 本文是2021年AAAI的一篇文章。在序列推荐中,如果只有用户物品交互数据而没有其它辅助数据的情况下,以往的冷启动方法无法应用在序列推荐中。因此本文提出了一种基于元学习的序列推荐冷启动框架,称为Mecos。Mecos根据有限的交互数据来提取用户的偏好(只需要用户物品交互信息),并学习

【mon】paxos算法 ②

  Basic Paxos without failures 在该序列图中,有1个Client,3个Acceptors和1个Learner,该图表示的是在第一轮执行过程中就成功的例子   资料 1. The Paxos algorithm, when presented in plain English, is very simple 2. Paxos (computer science)

大数据开发之zookeeper的数据与存储

​ 一、内存数据 zk的数据模型是树结构,在内存数据库中,存储了整棵树的内容,包括所有的节点路径、节点数据、ACL信息,zk会定时将这个数据存储到磁盘上 1.1 DataTree DataTree是内存数据存储的核心,是一个树结构,代大数据培训表了内存中一份完整的数据。DataTree不包含任何与网络、客户端

第六章——模型融合

6 模型融合 6.1 偏差和方差 分布图 公式推导: 假设从 y = f (

Histopathologic Cancer Detection(densenet169)学习笔记

1、kaggle比赛地址 Histopathologic Cancer Detection | Kaggle 2、说明 这是一个二元图像分类问题。先看下官方给出的数据集构成。 train:训练集。一些病理学图像,.tif文件,大小96 x 96px。(每个样本称为patch) test:测试集。图像格式和训练集的相同。 train_labels.csv:训练集的标签

Titanic - (XGBoost,RF随机森林,Fastai-tabular_learner)总结

数据处理 从高分code学到很多表格数据处理的方法,主要是以下几种: fillna Nan值得填充确实会对准确率有小幅度的提升数据增强 使用原始数据为基础生成额外的维度连续数据转换 将连续数据分段转换成分类数据one-hot独热编码 通过pandas.get_dummies()可以轻松实现分类数据的独

3.6 多任务学习方法

  人工智能之强化学习    这一节是第三部分的最后两个方法-多任务学习和元学习。 3.6 多任务学习 除特质特征等位基因外,治疗组和对照组始终具有一些共同的特征。自然,因果推理可以被概念化为一个多任务学习问题,其中一组用于治疗组和对照组的共享层在一起,而一组分别用于治疗组

【ZooKeeper】服务器启动

本节将向读者介绍 ZooKeeper 服务器的启动过程,下面先从单机版的服务器开始介绍。 1 单机版服务器启动 ZooKeeper 服务器的启动,大体可以分为以下五个主要步骤:配置文件解析、初始化数 据管理器、初始化网络 I/O 管理器、数据恢复和对外服务。图所示是单机版 ZooKeeper 服务器

了解 ZAB协议

1. ZAB协议       ZAB (Zookeeper Atomic BroadCast 简称),zk原子消息广播协议,专为zookeeper设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议,在zookeeper中,主要依赖ZAB协议来实现分布式数据一致性。       zookeeper 使用一个单一主进程来接收并处理客户端的所有写请求当服

阿里巴巴云原生 etcd 服务集群管控优化实践

简介: 这些年,阿里云原生 etcd 服务发生了翻天覆地的变化,这篇文章主要分享一下 etcd 服务在面对业务量大规模增长下遇到的问题以及我们是如何解决的,希望对读者了解 etcd 的使用和管控运维提供经验分享。 作者 | 陈星宇(宇慕) 来源 | 阿里巴巴云原生公众号 背景 Kubernetes 采用 e

ZooKeeper 入门 一致性

ACID是什么?四种隔离级别?默认隔离级别是? CAP:一致性 可用性 分区容错性 BASE理论:基本可用 弱状态 最终一致性 (PS:Undo Redo不提交,也就意味数据未写到磁盘只是写到了事务日志内且资源一直被加锁) 2PC?(提交事务请求{可否事务?};执行事务提交{有No全部rollback并反馈};) 3PC?(CanCommit{询问是否

机器学习算法系列(5)模型融合

一、算法原理 模型融合:Voting(投票法)、Blending(线性混合)、Stacking(堆叠)。 模型融合,不是说随意的融合能够达到好的效果。进行融合时,所需集成个体应该好而不同。好指的是个体学习器的性能要好,不同指的是个体模型的类别不同。 (1)Voting 这里举个西瓜书的例子,在介绍例子之前,首先提

Paxos - Basic Paxos

Basic Paxos 总的来说,Basic Paxos分成5个角色,俩个阶段,分别是 角色: 1.Client   Client发送一个请求到分布式系统,比如请求一个文件 1.Proposer   Proposer接收客户端的请求,并且让Acceptors接受这个请求。当发送冲突时,担任协调者。 2.Acceptors   一组Acceptors组成法定人数(一

xgboost 源码学习

官方代码结构解析,README.MD  Coding Guide======This file is intended to be notes about code structure in xgboostProject Logical Layout // 依赖关系,IO -> LEANER(计算梯度并且传导给GBM)-> GBM(梯度提升) -> TREE(构建树的算法) =======* Dependency order: io->learner->gb

How to Become a Better Learner

ZooKeeper 工作流程

(一)Leader 工作流程 Leader 主要有三个功能: 1、恢复数据 2、维持与 Learner 的心跳,接收 Learner 请求并判断 Learner 的请求消息类型 Learner 的消息类型主要: PING 消息:Learner 的心跳信息 REQUEST 消息:Follower 发送的提议信息,包括读写请求 ACK 消息:Follower 对提议的回复,超过