背景 在FM之后出现了很多基于FM的升级改造工作,由于计算复杂度等原因,FM通常只对特征进行二阶交叉.当面对海量高度稀疏的用户行为反馈数据时,二阶交叉往往是不够的,三阶.四阶甚至更高阶的组合交叉能够进一步提升模型学习能力.如何能在引入更高阶的特征组合的同时,将计算复杂度控制在一个可接受的范围内? 参考图像领域CNN通过相邻层连接扩大感受野的做法,使用DNN来对FM显式表达的二阶交叉特征进行再交叉,从而产生更高阶的特征组合,加强模型对数据模式的学习能力 [1].这便是本文所要介绍的FNN(Fact…

上次发布了我的慢牛股票APP之后,有园友反馈有点卡,这个APP是基于Sencha Touch + Cordova开发的,Sencha本身是一个比较重的框架,在Chrome里运行性能还是不错的,但是在Android的WebView里,性能受限于机器的配置,在我的小米2s里表现还行,在小米4s里开起来比较流畅,但是Android机型相比IOS太多样了,Sencha Touch在iOS里表现不错,不过我还没编译iOS版本. 后来我又试着用了下Ionic框架,基于AngularJs开发,这个框架要轻量,…

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与…

背景 上一篇文章介绍了FNN [2],在FM的基础上引入了DNN对特征进行高阶组合提高模型表现.但FNN并不是完美的,针对FNN的缺点上交与UCL于2016年联合提出一种新的改进模型PNN(Product-based Neural Network). PNN同样引入了DNN对低阶特征进行组合,但与FNN不同,PNN并没有单纯使用全连接层来对低阶特征进行组合,而是设计了Product层对特征进行更细致的交叉运算.在<推荐系统系列(三):FNN理论与实践>中提到过,在不考虑激活函数的前提下,使用全…

简介: 在 JDK 5.0 之前,如果不使用本机代码,就不能用 Java 语言编写无等待.无锁定的算法.在 java.util.concurrent 中添加原子变量类之后,这种情况发生了变化.请跟随并行专家 Brian Goetz 一起,了解这些新类如何使用 Java 语言开发高度可伸缩的无阻塞算法.您可以在本文的 论坛中与作者或其他读者共享您对本文的看法.(也可以通过单击文章顶部或者底部的 讨论链接来访问讨论.) 十五年前,多处理器系统是高度专用系统,要花费数十万美元(大多数具有两个到四个处理…

DDD(领域驱动设计)理论结合实践   写在前面 插一句:本人超爱落网-<平凡的世界>这一期,分享给大家. 阅读目录: 关于DDD 前期分析 框架搭建 代码实现 开源-发布 后记 第一次听你,清风吹送,田野短笛:第一次看你,半弯新湖,鱼跃翠堤:第一次念你,燕飞巢冷,释怀记忆:第一次梦你,云翔海岛,轮渡迤逦:第一次认你,怨江别续,草桥知己:第一次怕你,命悬一线,遗憾禁忌:第一次悟你,千年菩提,生死一起. 人生有很多的第一次:小时候第一次牙牙学语.第一次学蹒跚学步...长大后第一次上课.第一次逃课…

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第…

在 JSR 133 中 JMM 会有什么改变? 活跃了将近三年的 JSR 133,近期发布了关于如何修复 Java 内存模型(Java Memory Model, JMM)的公开建议.在本系列文章的 第 1 部分,专栏作者 Brian Goetz 主要介绍最初的 JMM 中的几个严重缺陷,这些缺陷导致了一些难度高得惊人的概念语义,这些概念原来被认为很简单.这个月,他介绍在新 JMM 中 volatile 和 final 的语义是如何变化的,这些改变使它们的语义符合大多数开发人员的直觉.其中一些改…

Java 理论与实践: 流行的原子 新原子类是 java.util.concurrent 的隐藏精华 在 JDK 5.0 之前,如果不使用本机代码,就不能用 Java 语言编写无等待.无锁定的算法.在 java.util.concurrent 中添加原子变量类之后,这种情况发生了变化.请跟随并行专家 Brian Goetz 一起,了解这些新类如何使用 Java 语言开发高度可伸缩的无阻塞算法.您可以在本文的 论坛中与作者或其他读者共享您对本文的看法.(也可以通过单击文章顶部或者底部的 讨论链接来…

ARM NEON指令集优化理论与实践 一．简介 NEON就是一种基于SIMD思想的ARM技术,相比于ARMv6或之前的架构,NEON结合了64-bit和128-bit的SIMD指令集,提供128-bit宽的向量运算(vector operations).NEON技术从ARMv7开始被采用,目前可以在ARM Cortex-A和Cortex-R系列处理器中采用.NEON在Cortex-A7.Cortex-A12.Cortex-A15处理器中被设置为默认选项,但是在其余的ARMv7 Cortex-A系…

简介: Java™ 5.0 第一次让使用 Java 语言开发非阻塞算法成为可能,java.util.concurrent 包充分地利用了这个功能.非阻塞算法属于并发算法,它们可以安全地派生它们的线程,不通过锁定派生,而是通过低级的原子性的硬件原生形式 —— 例如比较和交换.非阻塞算法的设计与实现极为困难,但是它们能够提供更好的吞吐率,对生存问题(例如死锁和优先级反转)也能提供更好的防御.在这期的 Java 理论与实践 中,并发性大师 Brian Goetz 演示了几种比较简单的非阻塞算法的工作方…

转载自 : http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp01255.html 表面上看起来,无论语法还是应用的环境(比如容器类),泛型类型(或者泛型)都类似于 C++ 中的模板.但是这种相似性仅限于表面,Java 语言中的泛型基本上完全在编译器中实现,由编译器执行类型检查和类型推断,然后生成普通的非泛型的字节码.这种实现技术称为 擦除(erasure)(编译器使用泛型类型信息保证类型安全,然后在生成字节码之前将其清除),这项技术有一些奇怪,并且有…

原文:SQL Server 2008空间数据应用系列三:SQL Server 2008空间数据类型 友情提示,您阅读本篇博文的先决条件如下: 1.本文示例基于Microsoft SQL Server 2008 R2调测. 2.具备 Transact-SQL 编程经验和使用 SQL Server Management Studio 的经验. 3.熟悉或了解Microsoft SQL Server 2008中的空间数据类型. 4.具备相应的GIS专业理论知识. 5.其他相关知识. SQL Serve…

上一篇<Android自己定义组件系列[6]--进阶实践(3)>中补充了关于Android中事件分发的过程知识.这一篇我们接着来分析任老师的<可下拉的PinnedHeaderExpandableListView的实现>. 一.StickyLayout中的OnGiveUpTouchEventListener接口的作用是什么? public interface OnGiveUpTouchEventListener { public boolean giveUpTouchEvent(Mo…

很多 Java™ 语言方法,例如 Thread.sleep() 和 Object.wait(),都可以抛出InterruptedException.您不能忽略这个异常,因为它是一个检查异常(checked exception).但是应该如何处理它呢?在本月的 Java 理论与实践中,并发专家 Brian Goetz 将解释 InterruptedException 的含义,为什么会抛出 InterruptedException,以及在捕捉到该异常时应该怎么做. 这样的情景您也许并不陌生:您在编写…

弱引用使得表达对象生命周期关系变得容易了 虽然用 Java™ 语言编写的程序在理论上是不会出现“内存泄漏”的,但是有时对象在不再作为程序的逻辑状态的一部分之后仍然不被垃圾收集.本月,负责保障应用程序健康的工程师 Brian Goetz 探讨了无意识的对象保留的常见原因,并展示了如何用弱引用堵住泄漏. 要让垃圾收集(GC)回收程序不再使用的对象,对象的逻辑 生命周期(应用程序使用它的时间)和对该对象拥有的引用的实际 生命周期必须是相同的.在大多数时候,好的软件工程技术保证这是自动实现的,不用我们对…

介绍 决策树分为分类决策树和回归决策树: 上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树: 监督学习——决策树理论与实践(上):分类决策树          决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象/分类,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值 通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大…

CAN调度理论与实践分析 分布式嵌入式系统是当前嵌入式系统的重要发展方向,因为它能提供更强的性能,节约系统的总体成本.但是由于各单个节点必须有通信网络相连才能协调地工作,网络就成了关键部分,没有网络提供及时正确的数据和命令,就谈不上所设计的系统服务了.在汽车的分布式嵌入式系统中,目前主流的通信网络是CAN总线.CAN是事件触发的通信协议,它根据消息的优先等级和节点的状态自动地调度消息的传送.低优先级的消息会因同时发生的高优先级消息太多而不能及时发送,高优先级消息也有可能由于节点状态等的影响而丢失…

GITHUB:http://www.liu12fei08fei.top/blog/12seo.html 明白seo是什么 知道怎么做 SEO从理论到实践 什么是SEO? SEO和SEM的区别 SEO和SEM对比 IP PV UV 搜索引擎市场份额 SEO排名机制 搜索引擎提交入口 SEO优化最重要的三要素 提升SEO的方法 外链(友情链接) 友情链接交换注意项 内链 内容质量 SEO具体分类:白帽和黑帽 话术设置 关键词的挖掘 域名和服务器的选择 域名的选择 服务器的选择 代码优化 HTTP状态…

从理论到实践,全方位认识DNS 2015-11-23 程序员之家 作者:selfboot 原文:http://segmentfault.com/a/1190000003956853 对于 DNS(Domain Name System) 大家肯定不陌生,不就是用来将一个网站的域名转换为对应的IP吗.当我们发现可以上QQ但不能浏览网页时,我们会想到可能是域名服务器挂掉了:当我们用别人提供的hosts文件浏览到一个“不存在”的网页时,我们会了解到域名解析系统的脆弱. 然而关于DNS还有一大堆故事值得我…

RabbitMQ学习系列三:.net 环境下 C#代码订阅 RabbitMQ 消息并处理 http://www.80iter.com/blog/1438251320680361 http://www.80iter.com/blog/1414401059921214 上一篇已经讲了Rabbitmq如何在Windows平台安装 不懂请移步: RabbitMQ学习系列二:.net 环境下 C#代码使用 RabbitMQ 消息队列 一.理论 .net环境下,C#代码订阅RabbitMQ消息队列,本文用e…

上一篇<Android自己定义组件系列[5]--进阶实践(2)>继续对任老师的<可下拉的PinnedHeaderExpandableListView的实现>进行了分析,这一篇计划中间插一段"知识点",对Android中的事件分发机制进行解析.细心的朋友可能会发现,打开大牛写的Android项目,里面非常多组件都是自己定义的(这就是为什么界面和体验这么吸引你的原因),可是要灵活的去自己定义组件就必须对手势(也就是各种监听)必须熟悉,能处理好事件之间的关系. 先看一…

<Visual C++ 2010入门教程>系列三:关于C++的一些问题   这一回我自己都不知道应该写点什么好,或许今天的篇幅会比往常短很多.我说过,这不是C++的教程,因为我还没有那个能力来教大家C++,我能做的,是分享一些学习的经验,以及教新手如何使用VC2010这个工具去练习和实践其它C++教材上面的程序,如<C++Primer>等. 今天说的是我学习和使用C++这些年来对C++的一些理解,这样的日志其实是最难写的,因为众口难调,为什么这么说呢?同样的一段音乐不同的人去倾听都…

上一篇<Android自定义组件系列[6]--进阶实践(3)>中补充了关于Android中事件分发的过程知识,这一篇我们接着来分析任老师的<可下拉的PinnedHeaderExpandableListView的实现>. 一.StickyLayout中的OnGiveUpTouchEventListener接口的作用是什么? public interface OnGiveUpTouchEventListener { public boolean giveUpTouchEvent(Mot…

上一篇<Android自定义组件系列[5]--进阶实践(2)>继续对任老师的<可下拉的PinnedHeaderExpandableListView的实现>进行了分析,这一篇计划中间插一段"知识点",对Android中的事件分发机制进行解析.细心的朋友可能会发现,打开大牛写的Android项目,里面很多组件都是自定义的(这就是为什么界面和体验这么吸引你的原因),但是要灵活的去自定义组件就必须对手势(也就是各种监听)必须熟悉,能处理好事件之间的关系. 先看一段代码:…

前言 在前几篇关于ElasticSearch的文章中,简单的讲了下有关ElasticSearch的一些使用,这篇文章讲一下有关 ElasticSearch的一些理论知识以及自己的一些见解. 虽然本人是一个实战派,不太喜欢讲这些理论知识,因为这块可以查看官方文档,那里会写得非常详细,但是在使用了ElasticSearch之后,发现有的知识点需要掌握一定的理论知识才能理解,对于初学者来说有的不好理解,因此写下该篇文章,希望读者在看完之后能够有所帮助. ElasticSearch 理论知识介绍 Ela…

DevOps理论+实践之路  整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要 2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命) 3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦)    所以真要把python学好,下面…

CPU消耗,跟踪定位理论与实践 一．性能指标之资源指标定位方案 1.打tprof报告方法 抓取perfpmr文件 60秒. perfpmr.sh 60 从结果文件中取出tprof.sum 或直接抓取tprof tprof –uskejzlt –x sleep 60 2.分析思路 首先看是Kernel.User.Shared Library中的那个方面占比消耗高.例如,如果是share lib占比比较高,则找到对应的share lib分页,查看具体哪个lib占用CPU高,再查看这个特定的lib中哪…

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(…

系列目录 前端构建大法 Gulp 系列 (一):为什么需要前端构建 前端构建大法 Gulp 系列 (二):为什么选择gulp 前端构建大法 Gulp 系列 (三):gulp的4个API 让你成为gulp专家 前端构建大法 Gulp 系列 (四):gulp实战 gulp 本身能做的事情非常少,主要是通过插件来提供各种功能,gulp本身只提供了4个非常简洁的API, 掌握这4个API你就基本掌握了gulp的全部. 一.gulp.task gulp 是基于task的方式来运行 定义 gulp.task…