1、【原文】今日头条算法推荐系统，主要输入三个维度的变量。一是内容特征，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条等，每种内容有很多自己的特征，需要分别提取；二是用户特征，包括兴趣标签、职业、年龄、性别、机型等，以及很多模型刻画出的用户隐藏兴趣。三是环境特征，不同的时间不同的地点不
GBM（Gradient Boosting Machine）算法是Boosting(提升)算法的一种。主要思想是，串行地生成多个弱学习器，每个弱学习器的目标是拟合先前累加模型的损失函数的负梯度， 使加上该弱学习器后的累积模型损失往负梯度的方向减少。 且它用不同的权重将基学习器进行线性组合，使表现优秀的学习器得
做特征的注意点： 1. 判断是否离线和实时特征的关系或者叫必要性，有些场景item和用户在短时间内变化不大，就没有必要做实时特征了。 2. 特征冗余程度 3. 特征获取的难易程度 4. 特征和用户感受的直接关系 5. 查看特征值域分布情况
面向对象的三大特征： 继承 封装/隐藏 多态 ----为了适应需求的多种变化，使代码变得更加通用！ 继承 OOD面向对象设计： 类是对对象的抽象，继承是对某一批类的抽象，从而实现对现实世界更好的建模。 OOP面向对象编程： 提高代码的复用性！ OOA分析项目： 继承一个单词是： extends的
Swin Transformer（Liu et al。，2021）是一个基于Transformer的深度学习模型，在视觉任务中取得了最先进的性能。与VIT不同Swin Transformer更加高效并且有更高的精度。由于Swin Transformer的一些特性，现在许多视觉的模型体系结构中，Swin Transformers还是被用作模型的骨干。本文旨在使用
https://www.jdoodle.com/compile-c-sharp-online/ https://www.jdoodle.com/ C#编程的最佳工具 C#是企业中广泛使用的编程语言，特别是那些依赖微软的程序语言。如果您使用C#构建应用程序，则最有可能使用Visual Studio，并且已经寻找了一些扩展来对您的开发进行管理。但
⭐在添加新特征或处理一般的的高维数据集，最好将特征的数量减少到只包含最有用的那些特征，并删除其余特征 然而，如何判断每个特征的作用呢？ 三种基本的策略： 1、单变量统计 2、基于模型的选择 3、迭代选择 这些都是监督方法，需要划分测试集和训练集，并旨在训练集上拟合特征选择 1、单变量
1、 联合类型 一个变量可以定义多种数据类型，例如：以前要写一个函数计算两个数值相加，要分别定义整数类型和浮点类型，现在只要一个函数就搞定了。 以前版本： function sumNum(int $numX, int $numY) { return $numX+$numY;} function sumNum(float $numX, float $numY) {
参考：https://baike.baidu.com/item/计算机网络/18763 http://www.360doc.com/content/22/0207/19/11455076_1016336179.shtml https://www.runoob.com/w3cnote/summary-of-network.html 介绍 计算机网络是由端点的计算机和中间的线路以及路由等交换设备组成的体系。 计算机网络的
总体介绍 基于Seq2Seq的OCR改进文章，提出两个问题，encoder特征间相似度太高导致注意力不准 & RNN-based的结构需要逐个step跑效率太低： 1、 such methods suffer from attention-drift problem because high similarity among encoded features leads to attention confusion under
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、学习了《深入浅出Pandas》的第六章：Pandas分组聚合 6.1概述 6.2分组 6.3分组对象的操作
虽然大多数的特征策略都与领域相关，并且必须针对每个应用程序进行专门调整。但特征工程是操纵原始数据和提取机器学习特征的过程，探索性数据分析 (EDA) 可以使用特征工程技术来可视化数据并在执行机器学习任务之前更好地识别模式和异常值。这是数据科学的重要一步，可以确保特定机器学
贝叶斯定理：\(P\left ( A|B\right ) = \frac{P\left ( B|A\right )P\left ( A\right )}{P\left ( B\right )}\) \(P\left ( A|B\right )\)：B发生的情况下A发生的概率，也叫A的后验概率（在B事件发生后对A时间概率的重新评估） \(P\left ( A \right )\)：A发生的概率，也叫A的先验概率（在B事件发
为什么会出现过拟合？ 所谓的过拟合，就是模型在训练集上表现优异，但是其泛化能力差，在测试集以及实际环境中表现不好。 之所以出现过拟合，就是在训练模型的时候，掺杂了一些与目标相关性较弱的特征，这些特征扭曲了模型的参数，如果模型过分依赖这些特征，那么在实际环境中，这些无关参数可能导致
Transformer 中的 attention 转自Transformer中的attention，看完不懂扇我脸 大火的transformer 本质就是： *使用attention机制的seq2seq。* 所以它的核心就是attention机制，今天就讲attention。直奔代码VIT-pytorch： https://github.com/lucidrains/vit-pytorch/blob/main/vit_pytor
参考这个文章，把相关的重要特征相乘 作为一个新特征 2020招商银行fintech数据赛，线上0.78026，最终53名~~菜鸡分享 - 知乎 (zhihu.com) # 当月公司存款平均每日结余 * 当年公司需求存款平均每日结余 # 降效 # XX['level1']=XX['CUR_MON_COR_DPS_MON_DAY_AVG_BAL'] * XX['CUR_YEAR_COR
// 以下是基础介绍，以通俗易懂的语言进行说明，对零基础编程小白特别友好！大佬慎入 哈哈 1. 一些很基础的介绍 面向对象，我们常用 “OOP” 来代称，英文全称是 “Object-oriented Programming” 。 至于什么是面向对象？教材里是这么说的：OOP是建立模型，体现抽象思维。 如果是零基础开始
由于之前都是txt记录的，所以可能比较简陋 学算法应学原理，学工程应学应用。 （因为还要自己设计算法 这也是门槛更高的原因吧 上一行转自y总） 调api 调包侠 B站视频链接 过程中待看待理解的博客、文章、概念、疑问 后期会删除 目前边学边补充 或某个重要概念暂时理解不了，会放在这里，
并发、共享、虚拟、异步 并发和共享互为前提，异步和虚拟是并发的前提 （1）并发性：单位时间段内执行和调度多个程序的能力 处理机在多道程序间高速切换（分时交替执行） （注：并行是同一时间点发生的事件数量） （2）共享性：系统中的资源提供多个并发执行的应用程序共同使用 同时访问方式、互斥共享方
人体特征测量 项目是基于RealSense d455 深度相机和Openpose完成的，它的功能主要包含了以下两个方面： 点云输出 人体特征测量 点云输出 RealSense d455 相机可同时输出对齐的彩色图像和深度图像，结合相机的内参，可将二维像素点转换为三维点云。同时，利用Opengl将三维点云输出显示。
SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。从性能和准确率来看，SoftPool是目前的常规池化方法的一个不错的替代品 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Refining activation downsampling with SoftPool 论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.00
训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。 在这篇文章中，我将使用类比和可视化的方式来回顾这些方法中，这将帮助您了解它们的产生的原因和思维过程。 为什么要归一化？ 例如，
论文访问地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9354863 论文公开代码：https://github.com/SUST-reynole/DefED-Net 基于可变形U-Net的医学图像分割 论文引用信息：T. Lei, R. Wang, Y. Zhang, Y. Wan, C. Liu and A. K. Nandi, "DefED-Net: Deformable Encoder-Decoder Network
1.针对的问题 在弱监督动作定位领域，这篇论文之前的方法没有明确利用视频片段之间的相似性来进行定位和分类预测，但是作者认为，在没有帧级标注的情况下，弱监督系统必须依赖视频时序段之间的相似性提示。具体来说，必须（1）利用不同动作类别的前景片段之间的差异来正确分类视频；（2） 使用相
地图的分类：普通地图 专题地图 普通地图：显示制图区域内自然要素和人为要素的一般特征。专题地图：表示某一主题有关的内容，按照地图主题的要求，只表示与主题相关的一种或几种要素。专题地图描述专题内容的实质，包括空间分布特征，时间特征，数量特征和质量特征。 专题地图基本特征：1.显
