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2024-08-30

【贪心】洛谷2019 OI春令营 - 普及组作业

[P3817 小A的糖果小A有N个糖果盒,第i个盒中有a[i]颗糖果. 小A每次可以从其中一盒糖果中吃掉一颗,他想知道,要让任意两个相邻的盒子中加起来都只有x颗或以下的糖果,至少得吃掉几颗糖. [贪心策略]: 因为吃后面的可以影响后面的情况.所以一旦不满足就吃后面的即可. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; ; ll a[N] , n , x ; int main() { ios_base ::

计算广告之CTR预估-FNN模型解析

原论文:Deep learning over multi-field categorical data 地址:https://arxiv.org/pdf/1601.02376.pdf 一.问题由来基于传统机器学习模型(如LR.FM等)的CTR预测方案又被称为基于浅层模型的方案,其优点是模型简单,预测性能较好,可解释性强:缺点主要在于很难自动提取高阶组合特征携带的信息,目前一般通过特征工程来手动的提取高阶组合特征.而随着深度学习在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域取得巨大成功,其在探索特征

顶尖数据挖掘辅助教学套件（TipDM-T6）产品白皮书

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顶尖大数据挖掘实战平台 (TipDM-H8) 产品说明书广州泰迪智能科技有限公司版权所有地址: 广州市经济技术开发区科学城232号网址: http://www.tipdm.com 邮箱: services@tipdm.com 热线: 40068-40020 企业QQ:40068-40020 邮编: 510663 电话: (020)82039399 目录 1 引言....................

2017.12.21-JQuery

作业:密码加强验证 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> <script> onload = function () { //为文本框注册失去焦点事件,失去焦点时,进行密码验证 document.getElementById('txtPwd').onblur = function () { var m

计算广告之CTR预测--PNN模型

论文为:Product-based Neural Networks for User Response Prediction 1.原理给大家举例一个直观的场景:比如现在有一个凤凰网站,网站上面有一个迪斯尼广告,那我们现在想知道用户进入这个网站之后会不会有兴趣点击这个广告,类似这种用户点击率预测在信息检索领域就是一个非常核心的问题.普遍的做法就是通过不同的域来描述这个事件然后预测用户的点击行为,而这个域可以有很多.那么什么样的用户会点击这个广告呢?我们可能猜想:目前在上海的年轻的用户可能会有需求

深度排序模型概述（一）Wide&Deep/xDeepFM

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型.广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择,因为输入一般维度非常高,稀疏,同时包含连续性特征和离散型特征.模型即使到现在DeepFM类的方法,其实也都很简单.模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上,比如利用低阶和高阶特征.尝试自动学习交叉特征而非手动.尝试更精准地实现高阶特征(bounded-degree). 广告相关的领域最早大行其道的模型当属LR模型,原因就是LR模型简单,可解释性好,拓展性高,精心细调之后模型效果也会非常好.

吃透论文——推荐算法不可不看的DeepFM模型

大家好,我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文. 今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction,翻译过来就是DeepFM:一个基于深度神经网络的FM模型.这篇paper的作者来自哈工大和华为,不得不说在人工智能领域的很多论文都是国产的,作为从业者还是非常欣喜能看到这点的. 通过名字我们也能看得出来,今天的这篇paper本质上其实是FM模型的一个进阶或者说是优化版本.如果对FM模型

数据结构(DataStructure)与算法(Algorithm)、STL应用

catalogue . 引论 . 数据结构的概念 . 逻辑结构实例 2.1 堆栈 2.2 队列 2.3 树形结构二叉树 . 物理结构实例 3.1 链表单向线性链表单向循环链表双向线性链表双向循环链表数组链表链表数组二维链表 3.2 顺序存储 . 算法 4.1 查找算法 4.2 排序算法 0. 引论

IM通信协议逆向分析、Wireshark自定义数据包格式解析插件编程学习

相关学习资料 http://hi.baidu.com/hucyuansheng/item/bf2bfddefd1ee70ad68ed04d http://en.wikipedia.org/wiki/Instant_Messaging_and_Presence_Protocol https://www.trillian.im/impp/ http://en.wap.wikipedia.org/wiki/Presence_and_Instant_Messaging http://zh.wikiped

Java输入、输入、IO流类层次关系梳理

本文主要关注在Java编程中涉及到的IO相关的类库.方法.以及对各个层次(抽线.接口继承)的流之间的关系进行梳理相关学习资料 http://baike.baidu.com/view/1007958.htm?noadapt=1 http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7418161 https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-javaio/ http://docs.oracle.com/javas

特殊用途语言特性——默认参数、内联函数和constexptr函数

1 默认实参某些函数有这样一些参数,在函数的很多次调用中它们都被赋予一个相同的值,此时,我们把这个反复出现的值称为函数的默认实参.调用含有默认实参的函数时,可以包含该实参,也可以省略该实参. 我们可以为一个或多个形参定义默认值,不过需要注意的是,一旦某个形参被赋予了默认值,它后面的所有形参都必须有默认值. 使用默认实参调用函数如果我们想使用默认实参,只要在调用函数的时候省略该实参就可以了. 函数调用调用时实参按其位置解析,默认实参负责填补函数调用缺少的尾部实参(靠右侧位置). 当设计含有默认

FNN模糊神经网络——信息系统客户服务感知评价

案例描述信息系统是否真正减轻业务人员的日常工作量提高工作效率?如何从提供“被动”服务转变为根据客户感知提供“主动”服务,真正实现电网企业对信息系统服务的有效管理?如何构建一套适合企业的信息系统客户服务感知模型,通过模型准确定位信息系统客户服务过程中存在的问题,并通过建立信息系统客户服务管控体系,不断完善和优化运维服务,提高客户服务水平,提升信息系统客户服务满意度?已成为企业有效促进信息化工作水平提高的重要工作. 案例分析信息系统客户服务感知是指客户对信息系统的体验和感受,反映当前信息系统的质

学习笔记CB010:递归神经网络、LSTM、自动抓取字幕

递归神经网络可存储记忆神经网络,LSTM是其中一种,在NLP领域应用效果不错. 递归神经网络(RNN),时间递归神经网络(recurrent neural network),结构递归神经网络(recursive neural network).时间递归神经网络神经元间连接构成有向图,结构递归神经网络利用相似神经网络结构递归构造更复杂深度网络.两者训练属同一算法变体. 时间递归神经网络.传统神经网络FNN(Feed-Forward Neural Networks),前向反馈神经网络.RNN引入定向

CSS中的margin、border和padding的区别

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MaskRCNN：三大基础结构DeepMask、SharpMask、MultiPathNet

MaskXRCnn俨然成为一个现阶段最成功的图像检测分割网络,关于MaskXRCnn的介绍,需要从MaskRCNN看起. 当然一个煽情的介绍可见:何恺明团队推出Mask^X R-CNN,将实例分割扩展到3000类. MaskRCnn取得的精细结果有三个主要技术构架:DeepMask.SharpMask.MultiPathNet.MaskRCNN与普通FNN的典型不同之处,重要两点为添加了SharpMask.MultiPathNet. 文章链接:FaceBook的物体检测新框架研究 Index 一

AI：IPPR的数学表示-CNN结构进化（Alex、ZF、Inception、Res、InceptionRes）

前言: 文章:CNN的结构分析-------: 文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析科普一下

推荐系统系列（三）：FNN理论与实践

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

【database】oracle集合 - Associative Arrays、Varrays、Nested Tables

前言参考oracle官方文档:PL/SQL Language Reference 11g Release 2 - 5 PL/SQL Collections and Records 可以去看下文档中写的 - 各个集合的适用场景:Appropriate Uses for Associative Arrays . Appropriate Uses for Varrays .Appropriate Uses for Nested Tables . (自己也没怎么用过,所以不太知道怎么抉择) 一.A

Tensorflow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

js-静态、原型、实例属性

本篇来说一下js中的属性: 1.静态属性 2.原型属性 3.实例属性静态属性: function klass(){} var obj=new klass(); klass.count=0; klass.count++; console.log(obj.count);//undefined console.log(klass.count);//1 静态属性存在于对象中.它的访问方式只有:类名.count 一种方式,无法通过实例访问. 如:Math.PI 原型属性: 在讲解原型属性之前有必要先提一

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