参考学习：计算机网络 | 思科网络 | 无状态地址自动配置 (SLAAC) | 什么是SLAAC_瘦弱的皮卡丘的博客-CSDN博客 与 IPv4 类似，可以手动或动态配置 IPv6 全局单播地址。但是，动态分配 IPv6 全局单播地址有两种方法： 如图所示&#…

FM（Factorization Machines） ICDM’10 动机一：矩阵分解是一个很好的方法，但是我们似乎只能利用用户物品评分这一个信息，用户和物品辅助特征都不能利用起来。FM就就可以解决这个问题，把所有特征都用一个向量表示（latent factor）。不由得让人想起“万物皆可embedding”。…

本文收录在推荐系统专栏，专栏系统化的整理推荐系统相关的算法和框架，并记录了相关实践经验，所有代码都已整理至推荐算法实战集合(hub-recsys)。 目录 一. FM概述 二. FM原理 2.1 模型推导 2.2 模型求解 三. FM实战 一. FM概述 FM（Factorization Machines，因子分解机…

【DeepFM、DIN-推荐系统小结】 一.DeepFM ​ 对于CTR问题，被证明的最有效的提升任务表现的策略是特征组合(Feature Interaction), 在CTR问题的探究历史上来看就是如何更好地学习特征组合，进而更加精确地描述数据的特点。可以说这是基础推荐模型到深度学…

目录 1 keras实现Deepfm demo 2 deepctr模版 3 其他实现方式 ctr_Kera 模型 数据集 预处理 执行步骤 4何为focal loss 参考 1 keras实现Deepfm 假设我们有两种 field 的特征，连续型和离散型，连续型 field 一般不做处理沿用原值，离散型一…

DeepFM IJCAI’17 理解一：这篇文章在模型的设计上紧随Google的Wide & Deep，用FM来代替Wide & Deep的部分，从而可以避免人工设计特征工程。 理解二：分别利用线性模型、FM、DNN得到一阶特征、二阶特征、高阶特征。 模型 我们假设训练集当中一共有 n n n条样本，每…

1、背景 特征组合的挑战 对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。 之前介绍的因子分解机(Factorization Machines, FM)通过对…

目录 PCB 关键代码 .c IIC 这次介绍的是基于QN8025的FM接收机 下面是数据手册的基本介绍： PCB 电路图还是很简单的 这个板子，用在了2018年的区赛，也可以用在2019年的国赛上，感觉挺好用，不过对于新手来说&#xff…

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/longxinchen_ml/article/details/81031736 作者： 龙心尘 && 寒小阳 时间&…

目录 一.引言 二.浅层模型概述 1.LR 2.FM 3.FMM 4.FwFM 5.FmFM 三.常用推荐算法实现 Pre.数据准备 1.FM 2.WideAndDeep 3.DeepFM 4.DeepFwFM 5.DeepFmFM 四.总结 1.函数测试 2.函数效果与复杂度对比[来自FmFM论文] 3.More 一.引言 推荐系统中常见的 CTR 模型…

0.引言 针对类别变量进行oner-hot编码后的高维稀疏矩阵M，可以表示如下： 可以看出，经过One-Hot编码之后，大部分样本数据特征是比较稀疏的， One-Hot编码的另一个特点就是导致特征空间大。例如，电影品类有550…

0.Reference 美团FFM: https://tech.meituan.com/2016/03/03/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html CMUpdf: http://www.cs.cmu.edu/~wcohen/10-605/2015-guest-lecture/FM.pdf CSDN: http://www.52caml.com/head_first_ml/ml-chapter9-factorization-fam…

一、区别特征交互作用 这部分模型的演进思路就是根据假设来增加参数量 ( 即模型复杂度 ) 来提高模型表达能力。FFM 模型参数量太大，一则容易过拟合，二则不利于线上大规模部署 ( 内存压力 ) 。 笔者更倾向于 Field-weighted FM，简单有效&…

《足球经理2018》启动失败并报告GfxCore.dll错误是一个常见的问题，这通常与游戏的图形处理相关文件缺失或损坏有关。下面是对这一问题的深度解析及解决方法： 深度解析 1. 文件缺失或损坏： GfxCore.dll是《足球经理2018》及其相关图形处理功能…

探索高效音频处理：FM1188消回音调试指南 【下载地址】FM1188消回音调试说明分享 FM1188消回音调试说明 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/7b443 项目介绍 在音频处理领域，回音问题一直是工程师们面临的挑战之一…

FM1188消回音调试说明 【下载地址】FM1188消回音调试说明分享 FM1188消回音调试说明 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/7b443 资源文件描述 本仓库提供了一份关于FM1188消回音调试的说明文档，详细记录了在实际应用中调试F…

前面我们学习了整个JVM系列，最终目标的不仅仅是了解JVM的基础知识，也是为了进行JVM性能调优做准备。这篇文章带领大家学习JVM性能调优的知识。 性能调优 性能调优包含多个层次，比如：架构调优、代码调优、JVM调优、数据库调优、操…

文章目录 PreJDK版本核心参数堆线程栈方法区(元空间) 栈溢出案例 StackOverflowError Pre JVM-08垃圾收集Garbage Collection【GC常用参数】 JDK版本 1.8 核心参数 ‐Xms2048M ‐Xmx2048M ‐Xmn1024M ‐Xss512K ‐XX:MetaspaceSize256M ‐XX:MaxMetaspaceSize256M 堆 线程栈 …

JVM调优参数一、配置方式二、内存参数三、回收器参数四、辅助参数五、调优建议5.1 年轻代大小选择5.2 老年代大小选择5.3 较小堆引起的碎片问题 JVM调优参数 一、配置方式 java [options] MainClass [arguments] options - JVM启动参数。 配置多个参数的时候，参数…

文章目录 GC概述G1的内存分区G1回收垃圾的几个阶段初始标记 （initial mark，STW）并发标记（Concurrent Marking）最终标记（Remark，STW）筛选回收（Cleanup，STW&…