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  • vue 同一个组件下路由不同的数据刷新操作2022-05-18 14:02:35

    参考官方文档:https://router.vuejs.org/zh/guide/essentials/dynamic-matching.html#%E5%93%8D%E5%BA%94%E8%B7%AF%E7%94%B1%E5%8F%82%E6%95%B0%E7%9A%84%E5%8F%98%E5%8C%96   比如说一个详情页中的一个链接显示另一个详情页,同一个组件,路由相同但是 Params不同 如:http://localho

  • 静态修改输入表hook2022-05-09 12:32:04

    最近在重读加密与解密因此写下相关笔记和感悟方便以后使用 随书文件 https://book.pediy.com/bk4.txt PE结构 基地址 VCexe一般基址是400000h DLL一般是10000000H 虚拟地址 VA virtual address 相对虚拟地址 RVA 相对于pe载入地址 RVA转FOV 判断RVA在哪个区内 用RVA减去该区VA加

  • 关于推荐算法中的曝光偏差问题2022-02-27 22:31:06

    参考这篇文章: https://mp.weixin.qq.com/s/0WytNSBhqWeEWx1avXysiA 《搜索、推荐、广告中的曝光偏差问题》   最近在做的推荐版本里面也会针对曝光偏差进行优化。   机器学习本质上是在学习数据的分布, 其有效性的假设是模型 training 和 serving 时的数据是独立同分布(Independ

  • 联邦学习:按Dirichlet分布划分Non-IID样本2022-02-15 19:35:40

    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

  • 抖音设备device_id和iid参数分析2021-10-30 11:02:35

    免责任声明: 任何可操作性的内容与本文无关,文章内容仅供参考学习,如有侵权, 损害贵公司利益,请联系作者,会立刻马上进行删除。   经测试每个某音设备ID,每天只能请求300次左右,超过这个次数,就会提示访问请求太频繁了, 解决办法就是模拟注册生成设备ID。其中最核心的参数就是device_id

  • UUID、CLSID、IID的获取2021-09-10 15:03:57

    1、简介 微软设计COM规范的时候,有两种选择来保证用户的设计的COM组件可以全球唯一:   ①采用和Internet地址一样的管理方式,成立一个管理机构,用户如果想开发一个COM组件的时候需要向该机构提出申请,并交一定的费用。   ②发明一种算法,每次都能产生一个全球唯一的COM组件标识

  • 抖音device_id设备注册签名算法2021-06-17 21:32:57

    device_id、iid等设备注册信息 详情看图: 附抖音XG算法 欢迎沟通交流

  • 关于详情页的具体制作2021-01-06 19:32:18

    我们此步实现的是,在主页里面点击下列商品的时候,是可以跳转到详情页并携带iid,那么接下来记录下具体的一些思路。 首先,在商品详情的组件当中添加一个事件监听事件,之后,在这个事件当中,实现跳转到详情页。 详情页的话,我直接添加了一个路由,方便之后的操作,根据观察api,可知每个商品的iid

  • 如何从非独立同分布数据中学习?2020-12-25 17:30:27

    文章目录 从非 iid 数据中学习IID 是什么意思?联邦学习中的非 iid 数据实验现有工作一些想法参考文献 从非 iid 数据中学习 IID 是什么意思? 非正式地,同分布意味着没有总体趋势-分布不会波动,样本中的所有项目都来自同一个概率分布。独立意味着样本项都是独立的事件。换句

  • MySql的join(连接)查询 (三表 left join 写法)2020-04-03 19:08:05

    1、内连接:将两个表中存在连结关系的字段符合连接条件的记录形成记录集 Select A.name,B.name from A inner join B on A.id=B.id和 Select A.name,B.name from A,B where A.id=B.id结果是一样的(内连接的inner关键字可省略); 2、外连接:分为左外连接和右外连接 左连接A、B表结果包括A

  • 推荐算法-基于矩阵分解的CF算法实现(二):BiasSvd2019-08-31 20:35:51

    基于矩阵分解的CF算法实现(二):BiasSvd BiasSvd其实就是前面提到的Funk SVD矩阵分解基础上加上了偏置项。 BiasSvd 利用BiasSvd预测用户对物品的评分,k表示隐含特征数量: 算法实现 ''' BiasSvd Model ''' import math import random import pandas as pd import numpy as n

  • CoCreateInstance 跟踪笔记2019-04-03 19:54:22

    CoCreateInstance用于创建一个COM Class Object,我从0开始分析这个函数并且解释一个个参数,让你对COM对象的创建有一个根本性的全面认识。 程序传入OBJECT的CLSID和IID再call CoCreateInstance后(为什么需要CLSID和IID,等下再说),CoCreateInstance从注册表里面根据CLSID找到对应的dll

  • mysql 1,2,3 关联查询出数字代表的具体意思2019-02-15 14:37:44

    建表 TEST1 CREATE TABLE `TEST1` (`ID` int(11) NOT NULL,`IID` varchar(200) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`ID`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 结果:   建表TEST2 CREATE TABLE `TEST2` (`ID` int(11) NOT NULL,`name` varchar(255) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`ID`)) E

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