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  • 論文閱讀:Learning Personalized Risk Preferences for Recommendation

    今天介紹一篇比較有意思的論文,發(fā)表在SIGIR 20上,關于在推薦系統(tǒng)中應用行為經(jīng)濟學理論。 省流小助手: 前景理論(Prospect Theory) 推薦的item需要有評...

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    推薦系統(tǒng)遇上深度學習(九十二)-[騰訊]RecSys2020最佳長論文-多任務學習模型PLE

    今天介紹的是騰訊提出的一種新的多任務學習個性化推薦模型,該論文榮獲了RecSys2020最佳長論文獎,一起來學習下! 1、背景 多任務學習通過在一個模型中同時學習多個不同的目...

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    Bandit 算法簡介

    MAB的全稱是 Multi-armed bandit problem(多臂老虎機問題)。它的背景是當賭場中有一排老虎機,每一臺老虎機中獎的概率不同,有沒有一種最優(yōu)的策略來在各...

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    論文閱讀:DSSM

    論文地址:https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_...

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    推薦系統(tǒng)遇上深度學習(二十一)--階段性回顧

    本系列已經(jīng)寫了二十篇了,但推薦系統(tǒng)的東西還有很多值得探索和學習的地方。不過在這之前,我們先靜下心來,一起回顧下之前學習到的東西! 由于是總結性質的文章,很多細節(jié)不會過多的涉及...

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    論文閱讀:ESMM

    今天這篇論文是阿里媽媽蓋坤團隊發(fā)表在SIGIR 18上赫赫有名的“雙塔”模型,主要解決轉化率預估中樣本有偏和數(shù)據(jù)稀疏的問題。論文的全名是:Entire Space Multi...

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    筆記:別讓無效努力毀了你

    最近讀了一本書名很“雞湯”,但內(nèi)容很實用的書《別讓無效的努力毀了你》,整理了一些筆記記在這里。 基本設定 在體力勞動時代,付出工作時間可以等效于產(chǎn)出 但在腦力勞動時代,付出更...

  • 5種數(shù)據(jù)科學家必知的采樣算法

    原文鏈接:The 5 Sampling Algorithms every Data Scientist need to know 簡單隨機采樣 分層采樣 假設有1000名學生...

  • @多66 比如說?我自己用還沒發(fā)現(xiàn)

    Python 漢字轉拼音

    看到了兩個漢字轉拼音的 python 庫,在這里做一下總結和對比: pypinyin 1、安裝 pip install pypinyin 2、使用方法 xpinyin 1、安...

  • @大豬大豬 謝謝

    筆記:文本分類的模型對比(詞嵌入、CNN、RNN)

    摘要 數(shù)據(jù) 該數(shù)據(jù)集包含 1,578,614 個分好類的推文,每一行都用 1(積極情緒)和 0(消極情緒)進行了標記。 作者建議用 1/10 的數(shù)據(jù)進行測試,其余數(shù)據(jù)用于訓練...

  • Linux 管道命令

    cut 在一行中取出部分數(shù)據(jù),以行為單位 cut -c 字符范圍 以字符為單位取出固定字符區(qū)間 grep 分析一行,有我們需要的信息就將該行拿出來 表2-1 grep使用的正...

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    Python可視化神器——pyecharts的超詳細使用指南!

    導讀:pyecharts是一款將python與echarts結合的強大的數(shù)據(jù)可視化工具,本文將為你闡述pyecharts的使用細則。 前言 我們都知道python上的一款可視...

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    美食圖譜復現(xiàn)指南之依存句法分析

    本文代碼開源在:DesertsX/gulius-projects 哈工大語言云的官網(wǎng)有一篇名為《使用語言云分析微博用戶飲食習慣》的文章,里面講到了借助分詞、詞性標注和依存句法...

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    Python Flask 快速部署網(wǎng)頁demo

    最近看到一個 Python 的輕量化的 web 框架 Flask,恰好我有一些做的東西需要做成 demo給別人看,就簡單的做了一個例子,方便以后再用的時候參考。 Flask ...

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    筆記:文本分類的模型對比(詞嵌入、CNN、RNN)

    摘要 數(shù)據(jù) 該數(shù)據(jù)集包含 1,578,614 個分好類的推文,每一行都用 1(積極情緒)和 0(消極情緒)進行了標記。 作者建議用 1/10 的數(shù)據(jù)進行測試,其余數(shù)據(jù)用于訓練...

  • 筆記: 使用word2vec和keras對Twitter數(shù)據(jù)進行情感分析

    摘要: 這篇文章用了非常簡單的embedding和網(wǎng)絡結構,比較適合作為word2vec+nn進行文本分類的入門。但也要注意到訓練數(shù)據(jù)樣本量還是很大的,如果實際使用數(shù)據(jù)量沒有...

個人介紹
出生于淮海平原
求學于北京海淀
工作于滬杭兩地

專業(yè)是 EE,工作是互聯(lián)網(wǎng)的工程師
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