- 【Python百日进阶-Web开发-Peewee】Day295 - 查询示例(四)聚合1
岳涛@心馨电脑
Dashpython前端dash
文章目录14.6聚合14.6.1计算设施数量Countthenumberoffacilities14.6.2计算昂贵设施的数量Countthenumberofexpensivefacilities14.6.3计算每个成员提出的建议数量。Countthenumberofrecommendationseachmembermakes.14.6.4列出每个设施预订的总空位Listthetotalslots
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- ITU-T V-Series Recommendations
技术无疆
Othercompressionstandardsprotocolsinterfacenetworkalgorithm
TheITU-TV-SeriesRecommendationsonDatacommunicationoverthetelephonenetworkspecifytheprotocolsthatgovernapprovedmodemcommunicationstandardsandinterfaces.[1]Note:thebisandtersuffixesareITU-Tstandarddesig
- Make It a Chorus: Knowledge- and Time-aware Item Modeling for Sequential Recommendation sigir 20
农场主
机器学习
介绍的博客作者讲解摘要传统的推荐系统主要针对固有的、长期的用户偏好进行建模,而动态的用户需求也是非常重要的。通常,历史消费会影响用户对其关系项的需求。例如,用户倾向于一起购买互补产品(iPhone和AirPods),而不是替代产品(Powerbeats和AirPods),尽管替代购买的产品仍然迎合了他/她的偏好。为了更好地模拟历史序列的影响,以前的研究引入了项目关系的语义来捕捉用户的推荐需求。然而
- 多模态推荐系统综述
凤凰AI
推荐系统论文阅读人工智能数据挖掘机器学习
推荐系统(RS)已经成为在线服务不可或缺的工具。它们集成了各种深度学习技术,可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现,在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外,多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。因此,多模态推荐系统(multimodalrecommendationsSystem,MRS)近年来受到了学术界和业界的广泛关注。在本文中,我们将主要从技术
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day10
wendyponcho
python机器学习
Q1.WhatisaRecommenderSystem?Arecommendersystemistodaywidelydeployedinmultiplefieldslikemovierecommendations,musicpreferences,socialtags,researcharticles,searchqueriesandsoon.Therecommendersystemsworka
- PSR
CaptainRoy
PSR(PHPStandardsRecommendation)是PHP框架之间标准的代码风格PSR-1:基本的代码风格PSR-2:严格的代码风格PSR-3:日志记录器接口PSR-4:自动加载PSR-1必须把PHP代码放在标签中类和方法名必须使用驼峰法常量名称必须全是大写字母,可以使用下划线把单词隔开PSR-2必须贯彻PSR-1代码风格使用四个空格缩进文件必须使用unix风格的换行符,最后要有一个空
- 因果推断推荐系统工具箱 - CFF(二)
processor4d
文章名称【CIKM-2021】【BeijingKeyLaboratoryofBigDataManagementandAnalysisMethods-AntGroup】CounterfactualReview-basedRecommendation核心要点文章旨在解决现有基于评论的推荐系统中存在的评论稀疏和不平衡的问题,提出在feature-aware的推荐场景下,利用反事实样本提升模型性能。作者通
- 论文笔记:相似感知的多模态假新闻检测
图学习的小张
论文笔记论文阅读python
整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations)论文的阅读笔记背景模型实验论文地址:SAFE背景 在此之前,对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于识别虚假新闻,例如,虚假新闻也许会试图使用不相关的图
- Happier Hour —— A book recommendation
诚威_lol_中大努力中
storyandfeelinglife
2hourisenough,lesswillbecruel/stressful,morewillfeelemptinessSpendtimedoingsportsFeeltheawesomenessoflifeornature.....Thisbookisaboutthefeelingsoftime.Whenthingshaverelationswiththepsychology,theycanb
- 矢 杂货店_为instacart创建杂货产品推荐器
weixin_26729763
pythonjava
矢杂货店Intheecommerceshoppingexperienceproductrecommendationscomeinmanyforms:theymaybeusedtorecommendotherproductsononeproduct’spage(Amazon’s“Frequentlyboughttogether”featureforinstance)ortheymaybeusedon
- 【人工智能】神奇的Embedding:文本变向量,大语言模型智慧密码解析(10)
魔道不误砍柴功
AI大模型人工智能embedding语言模型
什么是嵌入?OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。嵌入通常用于:Search搜索(结果按与查询字符串的相关性排序)Clustering聚类(文本字符串按相似性分组)Recommendations推荐(推荐具有相关文本字符串的条目)Anomalydetection异常检测(识别出相关性很小的异常值)Diversitymeasurement多样性测量(分析相似性分布)Classificatio
- MySql修改字段类型和大小
on the way 123
mysql
MySql修改表字段的类型和大小原因:1,在我们设计表的时候,有时设计表字段女的大小和类型的时候,有时可能不合适,需要修改字段的大小2,修改表字段的常见2种,第一种修改大小,第二种修改数据类型sql语句第一种修改字段的大小原因是:第三方推送数据,这边接收数据,测试下那边recommendation这个字段是50个左右,之前设置是varchar(100)显然不够,根据Mysql的版本不同,汉字占字节
- 因果推断推荐系统工具箱 - CFF(一)
processor4d
文章名称【CIKM-2021】【BeijingKeyLaboratoryofBigDataManagementandAnalysisMethods-AntGroup】CounterfactualReview-basedRecommendation核心要点文章旨在解决现有基于评论的推荐系统中存在的评论稀疏和不平衡的问题,提出在feature-aware的推荐场景下,利用反事实样本提升模型性能。作者通
- 论文笔记:多任务学习模型:渐进式分层提取(PLE)含pytorch实现
图学习的小张
论文笔记论文阅读学习
整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations)论文的阅读笔记背景模型代码论文地址:PLE背景 多任务学习(multi-tasklearning,MTL):给定m个学习任务,这m个任务或它们的一个子集彼此相关但不完全相同。简单地说就是一个模型
- composer中常提及到到PSR-4,什么是PSR呢
php转go
什么是PSRPSR是PHPStandardRecommendations(PHP推荐标准)的简写,由PHPFIG组织制定的PHP规范,是PHP开发的实践标准。PHPFIG,FIG是FrameworkInteroperabilityGroup(框架可互用性小组)的缩写,由几位开源框架的开发者成立于2009年,从那开始也选取了很多其他成员进来(包括但不限于Laravel,Joomla,Drupal,C
- 如何减小iOS包的大小
kakao6
https://www.jianshu.com/p/e76bdc940f28?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation1.配置编译选项GenetateDebugSymbols设置为NO2.适当舍弃架构arm73.删除无用的图片和音频文件LSUnusedResource
- Writing a Letter of Recommendation
0b23fbe0244f
WritingaLetterofRecommendationAddendumtoMakingtheRightMoves:APracticalGuidetoScientificManagementforPostdocsandNewFacultysecondeditionBurroughsWellcomeFundHowardHughesMedicalInstituteMakingtheRightMov
- 联邦推荐系统相关论文创新点总结
jieHeEternity
联邦学习联邦学习深度学习推荐系统联邦推荐系统
FD-GATDR:AFederated-Decentralized-LearningGraphAttentionNetworkforDoctorRecommendationUsingEHR本文的主要内容是基于电子健康记录(EHR)构建了一个医生推荐系统。该系统通过分析患者的EHR历史,提供个性化的医生推荐,以改善医疗系统的运行效率和发展远程医疗服务。为了解决数据异构性和数据隐私的挑战,文中提出了一
- Arxiv网络科学论文摘要4篇(2019-03-27)
ComplexLY
GEVR:针对手机用户群的活动场所推荐系统;生物医学领域科学与技术联动演变分析;通过筛选相关矩阵构建网络:零模型方法;利用动力学的网络重构与社区检测;GEVR:针对手机用户群的活动场所推荐系统原文标题:GEVR:AnEventVenueRecommendationSystemforGroupsofMobileUsers地址:http://arxiv.org/abs/1903.10512作者:Jas
- 推荐系统行为序列建模-GRU4Rec
GelaBute
深度学习session
推荐系统行为序列建模-GRU4Rec1.模型结构2.优化2.1SESSION-PARALLELMINI-BATCHES2.2SAMPLINGONTHEOUTPUT3.Loss《SESSION-BASEDRECOMMENDATIONSWITHRECURRENTNEURALNETWORKS》论文基于单次会话session进行推荐。1.模型结构整体结构比较简单,通过RNN的堆叠来抽取序列信息input:
- 因果推断推荐系统工具箱 - ULTR-CP(三)
processor4d
文章名称【WSDM-2021】【JilinUniversity-JD】UnbiasedLearningtoRankinFeedsRecommendation核心要点前两节,我们完整的描述了,作者提出的ULTR-CP以及如何利用regression-basedEM的方法来求解combinationalpropensity(准确的说,只有相关性用了regression,其他的都还是不同的EM,并且相关
- 推荐系统模型(一) DFN 详解 Deep Feedback Network for Recommendation
WitsMakeMen
推荐算法
背景在大多数的推荐系统中,往往注重于隐式正反馈(例如:点击),而忽略掉用户的其他行为(例如大多数CTR模型只考虑用户的喜欢,而忽略了不喜欢)。腾讯在DeepFeedbackNetworkforRecommendation一文中,提出了一个新颖的推荐系统模型,该模型使用了一个新的神经网络框架,考虑了用户显式/隐式的正负反馈,通过大量的实验证实了该模型的有效性和鲁棒性。先验知识显式反馈(explici
- 联邦学习论文阅读:Federated collaborative filtering
thormas1996
联邦学习联邦学习论文阅读
今年一月刚挂上arXiv的一篇联邦推荐文章Federatedcollaborativefilteringforprivacy-preservingpersonalizedrecommendationsystem。摘要作者将一个隐形反馈的CF模型修改成了联邦学习的框架,隐私性用Fed-Avg算法保证。总的来说,没什么创新。问题在保护用户隐私的情况下利用隐性反馈进行推荐框架一个横向联邦的框架,和goo
- 论文阅读:A Survey on Neural Recommendation: From Collaborative Filtering to Content and Context Enriched
三金samkam
论文阅读推荐系统深度学习机器学习人工智能神经网络
论文名字ASurveyonNeuralRecommendation:FromCollaborativeFilteringtoContentandContextEnrichedRecommendation来源年份2021.4.27作者LeWuMember,IEEE,XiangnanHeMember,IEEE,XiangWangMember,IEEE,KunZhangMember,IEEE,andMe
- django电影推荐系统
哈都婆
django
电影推荐启动./bin/pycharm.shdjango-adminstartprojectmovie_recommendation_projectcdmovie_recommendation_project/pythonmanage.pymovie_recommendation_apppythonmanage.pystartappmovle_recommendation_applspythonm
- 重点句式52
俗世尘沙
今天的句子:Irecognisethepositiveimpactthatmanyoftherecommendationscouldhave,suchasbanningfreeoffersforjunkfoodandrestrictionsonadvertising,andusingtaxincentivestomakehealthyfoodcheaper.Butyoucannothaveacom
- 可解释推荐系统工具箱 - VECF(一)
processor4d
文章名称【SIGIR-2019】【Tsinghua/RutgersUniversity】PersonalizedFashionRecommendationwithVisualExplanationsbasedonMultimodalAttentionNetwork核心要点文章旨在流行商品推荐领域中,物品图片影响力大,但不同用户对图片的不同部分注意程度不一的问题。利用用户评论文本信息作为弱监督信号,
- Do you have any recommendations...
有乌云
Haveanyrecommendationsforsth推荐...Ontherecommendationofsb/onsb'srecommendation在某人推荐之下...aletterofrecommendation/arecommendationletter推荐信Doyouhaveanyrecommendationsforanice,balancedred?Wechosethehotelon
- 因果推断推荐系统工具箱 - CausCF: Causal Collaborative Filtering for Recommendation Effect Estimation(一)
processor4d
文章名称【CIKM-2021】CausCF:CausalCollaborativeFilteringforRecommendationEffectEstimation核心要点通常我们都希望推荐系统能够更高效的推荐物品,但是高效率如何界定?文章作者认为最高效的物品是能够提高营收概率的物品(因为用户喜欢才会买,同时平台也因此而得到利润)。然而,推荐天然存在因果推断的根本问题(未被推荐的物品的效果是缺失
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开