本文始发于公众号:Coder梁 大家好,我们今天继续来聊聊推荐系统. 在上一回当中我们讨论了LR模型对于推荐系统的应用,以及它为什么适合推荐系统,并且对它的优点以及缺点进行了分析.最后我们得出了结论,对于LR模型来说它的作用其实更多的是记住了一些特征的组合,所以在一些样本当中表现非常好,但同样也带来了问题,就是需要人工生产大量的特征,带来的负担非常的大. 特征交叉 在我们讲述解决方案之前,我们还是先来分析一下特征. 分析什么呢,分析我们人工制作的特征的内容.我们都知道无论是item还是user的…

今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文,叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems.它发表于2016年,作者是Google App Store的推荐团队.这年刚好是深度学习兴起的时间.这篇文章讨论的就是如何利用深度学习模型来进行推荐系统的CTR预测,可以说是在推荐系统领域一次深度学习的成功尝试. 著名的推荐模型Wide & deep就是出自这篇论文,这个模型因为实现简单,效果不俗而在各大公司广泛应用.因此它同样也可以认为是推荐领域的必读文章之…

在基于卷积神经网络的应用过程中,图像Resize是必不可少的一个步骤.通常原始图像尺寸比较大,比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面,而网络模型输入一般没有这么大,像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等.那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢?很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize,将1920*1080的原始图像Resize到网络模型输入尺寸,比如608*608.在压缩图像的过程中,有以下两个问题需要重点讨论: 1.图…

IO模型介绍 IO模型不是用来开启并发效果的,而是用来接收并发效果的. 比较了五种IO Model:    * blocking IO           阻塞IO    * nonblocking IO      非阻塞IO    * IO multiplexing      IO多路复用    * signal driven IO     信号驱动IO    * asynchronous IO    异步IO 由于signal driven IO(信号驱动IO)在实际中并不常用,所以主要介绍…

css盒子模型原理: 在网页设计中常听的属性名:内容(content).填充/内边距(padding).边框(border).外边距(margin), CSS盒子模式都具备这些属性. 这些属性我们可以把它转移到我们日常生活中的盒子(箱子)上来理解,日常生活中所见的盒子也就是能装东西的一种箱子,也具有这些属性,所以叫它盒子模式. CSS中, Box Model叫盒子模型(或框模型),Box Model规定了元素内容(element content).内边距(padding).边框(border)…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhaokaiqiang1992 今天要给大家介绍的是怎样实现可旋转的汽车3D模型. 先看实现效果 这仅仅是静态图,实际上,这个模型是能够依据手势进行旋转的,效果还能够. 以下我说一下实现的原理.首先,这样的3D模型的旋转效果是通过切换不同的图片完毕的,在这个样例中,一共同拥有52张图片,展示了360度的旋转效果,差点儿相同每6度一张照片.然后,我们仅仅须要监听盛放图片的ImageView的onTouch事件,完毕图片的切换就能够实现这样…

(erbqi)导语 QQ图全称 Quantile-Quantile图,也就是分位数-分位数图,简单理解就是把两个分布相同分位数的值,构成点(x,y)绘图:如果两个分布很接近,那个点(x,y)会分布在y=x直线附近:反之则不:可以通过QQ图从整体评估回归模型的预测效果   QQ图一般有两种,正态QQ图和普通QQ图,区别在于正态QQ图中其中有一个分布是正态分布,下面来看下这两种分布 正态QQ图 下图来自这里                                               …

一.Java内存模型 硬件处理 电脑硬件,我们知道有用于计算的cpu.辅助运算的内存.以及硬盘还有进行数据传输的数据总线.在程序执行中很多都是内存计算,cpu为了更快的进行计算会有高速缓存,最后同步至主内存,大概的交互如下图     为了使处理器内部的运算单元能够被充分的利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行优化,然后将计算后的结果进行重组,保证该结果和顺序执行的结果是一致的(单位时间内,一个core只能执行一个线程,所以结果的一致仅限一个线程内). Java内存模型 Java内存模型是语言级…

很早之前已经讲过 <Cognos利用DMR模型开发同比环比>这篇文章里说的是不利用过滤器,而是采用 except (lastPeriods (-9000,[订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?bdate?),lastPeriods (-9000,nextMember ([订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?edate?)))+特殊函数的方式来实现的,下面我们就来采用过滤器来实现一些同比环比. 首先,在数据库设计好标准日期维度(年-季度-月-日…

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载…