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相聚时光的回忆——《相聚一刻》wide版（日）赏析

最近尖端的《相聚一刻》新装再版，借着这股风，我拿出收藏的这套日版，做个欣赏。此版本共10卷，仿皮纹纸，彩色卷头，封面美丽。图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自Ap
旅行的纸片·2019-11-01 03:35

pandas打印数据的格式问题

)#取上一日全国影院票房排行数据#df=ts.day_cinema('2015-12-24')#取指定日期的数据pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide
無碼·2019-10-31 13:00

阿里搜索技术，在AI路上走了多远？

摘要：以深度学习为代表的人工智能在图像、语音和NLP领域带来了突破性的进展，在信息检索和个性化领域近几年也有不少公开文献，比如wide&deep实现了深度模型和浅层模型的结合，dssm用于计算语义相关性
阿里云云栖社区·2019-10-31 04:26

Python | 导包 ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'

问题描述现有的目录结构-models|-officals||-__init__.py||-utils.py||-wide_deep|||-census_dataset.py其中，census_dataset.py
胖三斤66·2019-10-28 17:16

解析Wide Residual Networks

WideResidualNetworks(WRNs)是2016年被提出的基于扩展通道数学习机制的卷积神经网络。对深度卷积神经网络有了解的应该知道随着网络越深性能越好，但是训练深度卷积神经网络存在着这样子那样子的问题，如梯度消失/弥散（gradientvanishing/exploding）。当然除此之外，实验结果也表明越深的网络结构/模型带来的性能提升并不是很明显，反而会需要大量的计算资源来做支撑
JieLongZ·2019-10-25 16:00

深度推荐模型中组件拆解

各大会议中，我们看到相关的模型层出不穷，wide&deep，deepfm，pnn等。细究这些模型，网络结构可以拆分为各个组件，不同的模型可看成是组件的排列组合。下面从组件粒度来分析下深度推荐模型。
王sad·2019-10-10 12:11

推荐系统实践(5)---Wide&Deep Learning

论文：Wide&DeepLearningforRecommenderSystems，DLRS，2016，Google业务背景GooglePlay是一个由Google为Android设备开发的在线应用程序商店
weberweber·2019-09-29 07:57

Golang中的标签：label

varaint=10//定义局部变量//循环LOOP:fora<20{ifa==15{//跳过迭代a++gotoLOOP}fmt.Printf("a的值为:%d\n",a)a++}}运行结果看https://wide.b3log.org
shooter·2019-09-27 10:00

在Django的模型中添加自定义方法的示例

有鉴于manager经常被用来用一些整表操作（table-wide），模型方法应该只对特殊模型实例起作用。这是一项在模型的一个地方集中业务逻辑的技术。最好用例子来解释一下。
·2019-09-23 22:27

wide-deep论文翻译（六）

题目：Wide&DeepLearningforRecommenderSystems摘要（本文出自公众号：AI爱好者社区）具有非线性特征变换的广义线性模型被广泛用于稀疏输入的大规模回归和分类问题。
learner_ctr·2019-09-23 19:21

利用源码对deepfm中的fm层 dnn层进行讲解（五）

因为wide-deep和deepfm有很大的相似点，这篇文章之后，博主会再次带来wide-deep的理解，也是论文+难点分析deepfm论文的翻译：https://blog.csdn.net/a1066196847
learner_ctr·2019-09-22 14:47

linux 下使用 tc 模拟网络延迟和丢包-使用 linux 模拟广域网延迟 - Emulating wide area network delays with Linux

linux下使用tc模拟网络延迟和丢包-使用linux模拟广域网延迟-EmulatingwideareanetworkdelayswithLinuxtc是linux内置的命令；使用manpages查看我们看到，其功能为show/manipulatetrafficcontrolsettings，可对操作系统进行流量控制；netem与tc:netem是Linux2.6及以上内核版本提供的一个网络模拟功
xuyaowen·2019-09-19 22:00

第5次作业--对象的创建与使用

*;classSquare{intlength;intwide;intarea;intperimeter;intgetarea(){area=length*wide;System.out.println
Ruayo·2019-09-18 17:00

wide and deep

特征https://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/10224351.html今日头条广告算法https://www.zhuanzhi.ai/document/537f802adfb4f22c8a31cdbbbcf25082北京微信http://bbs1.lanqiao.cn/archiver/?tid-1347.html渣硕算法毕业三年所见所感所思https://li5
acttell·2019-09-14 18:49

DeepFM模型

DeepFM：在DeepFM提出之前，已有LR，FM，FFM，FNN，PNN（以及三种变体：IPNN,OPNN,PNN*）,Wide&Deep模型，这些模型在CTR或者是推荐系统中被广泛使用。
Yasin_·2019-09-11 14:15

Wide & Deep模型

Wide&Deep的右边就是DNN部分，左边的FMFunction用的是线性回归，其特征组合需要人去设计。Wide&Deep模型。
Yasin_·2019-09-11 14:00

TensorFlow2.0 学习笔记 keras实战(下)

目录wide&Deep模型编程实战函数式API功能API子类API多输入与多输出多输入实现多输出实现超参数搜索手动实现超参数搜索用sklearn实现超参数搜索1.定义并转化为sklearn的model2
Diiiiiiiiiiiiiiii·2019-08-27 17:38

推荐系统---深度兴趣网络DIN&DIEN

深度学习在推荐系统、CTR预估领域已经有了广泛应用，如wide&deep、deepFM模型等，今天介绍一下由阿里算法团队提出的深度兴趣网络DIN和DIEN两种模型paperDIN：https://arxiv.org
尽拣寒枝不肯栖·2019-08-24 18:18

推荐系统（一）LR，FM，FFM，Wide&Deep，DeepFM，ESMM

一、LR（一）简单总结是广义线性模型，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，需要人工对特征进行交叉组合。非线性SVM可以对特征进行核变换，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好的进行学习。（二）FTRL二、FMRendleS.FactorizationMachines[C]//IEEEInternationalConferenceonDataMining.2011.（一）简单背
一个想当大佬的菜鸡·2019-08-17 12:11

《推荐系统实践》PDF+《推荐系统与深度学习》PDF代码

区别于其他推荐算法书籍，《推荐系统与深度学习》引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括Word2Vec、Wide&Deep、DeepFM、GAN等技术应用，并给出了相关的实践代码；除了在算法层面讲解推荐系统的实现
pingdanzhen·2019-08-17 00:44

解决启动fiddler4出现Fiddler won't start saying there's a machine-wide installation

windows电脑安装完成fiddler4安装后，没有其他问题。但是在启动的时候出现了E:\Fiddler已经安装或者其他已经安装了fiddler软件的错误信息。Fiddlerwon’tstartsayingthere’samachine-wideinstallation此时此刻查看是否安装了fiddler，如果有卸载掉。在卸载掉以后，再次即启动还是出现Fiddlerwon’tstartsayin
Hello_Ray·2019-07-31 19:38

（读论文）推荐系统之ctr预估-NFM模型解析

NFM也是用FM+DNN来对问题建模的，相比于之前提到的Wide&Deep(Google)、DeepFM(华为+哈工大)、PNN(上交)和之后会分享的的DCN(Google)、DIN(阿里)等，NFM有什么优点呢
weixin_30463341·2019-07-30 09:00

AI领域必看的45篇论文（附下载地址）

一、神经网络基础部分No1wide_deep模型论文：关于神经元、全连接网络之类的基础结构，想必每个AI学者都有了解。那么你是否真的了解
黄海广·2019-07-25 11:00

收藏 | AI领域必看的45篇论文（附下载地址）

一、神经网络基础部分No1wide_
enohtzvqijxo00atz3y8·2019-07-20 15:30

论文笔记--跨模态检索研究综述-2018

并提供了本论文下载地址文章目录文献引用格式论文摘要跨模态检索定义研究现状跨模态检索主要方法子空间的方法基于深度学习的跨模态检索方法基于哈希变换的跨模态方法主题模型法跨模态检索数据集Wikipedia[46]数据集NUS-WIDE
lingpy·2019-07-18 23:38

week3：History: The Web Makes it Easy to Use

（一）TheEarlyWorld-Wide-Web（早期的万维网）万维网的发明者：RobertCailliau和TimBerners-Lee起源：欧洲核子研究中心互联网与web的关系：互联网是基础，web
Boketto·2019-07-16 16:00

Genome-wide Complex Trait Analysis（GCTA）

GCTA(全基因组复杂性状分析)工具开发目的是针对复杂性状的全基因组关联分析，评估SNP解释的表型方差所占的比例。(官网：http://cnsgenomics.com/software/gcta/)。目前GCTA工具可实现以下功能：1评估全基因组SNP的亲缘关系（遗传关系）2评估全基因组SNP的近交系数3评估所有的常染色体SNP对于变异的解释度（遗传度）4评估遗传方差与X-染色体的关联5检测遗传方
又是一只小菜鸟·2019-07-04 21:25

人工智能必看的45篇论文-附下载地址及pdf版本

接下来就来介绍一下这些论文及地址一神经网络基础部分No1wide_deep模型论文：关于神经元、全连接网络之类的基础结构，想必每个AI学者都有了解。那么你是否真的了解全连接网络中深层
AIOT智讯·2019-07-04 15:24

腾讯最新人脸检测模型DSFD: Dual Shot Face Detector

该方法在主流的人脸检测基准数据集WIDE
张无矩·2019-06-28 22:52

谷歌、阿里们的杀手锏：三大领域，十大深度学习CTR模型演化图谱

随着微软的DeepCrossing，Google的Wide&Deep，以及FNN，PNN等一大批优秀的深度学习CTR预估模型在2016年被提出，计算广告和推荐系统领域全面进入了深度学习时代，时至今日，深度
AI科技大本营·2019-06-21 16:03

vivo 推荐算法、机器学习面经整理

一面1：简单叙述卷积神经网络前向传播和反向传播过程卷积、激活函数、池化、全连接2：deep&wide网络结构，结合项目说（实习项目）推荐系统在电商等平台使用广泛，这里讨论wide&deep推荐模型，初始是由
love music.·2019-06-11 10:24

《犬夜叉》日版wide版赏图

这个版的《犬夜叉》是为了纪念高桥留美子老师画业35周年出版的，很精美，值得推荐。与台版青文出版社的《犬夜叉》豪华版比较，日版用纸和印刷更胜一筹，每本都有书腰，内封颜色变化甚是喜欢，但青文出版社是精装硬皮，算是扳回一局，打成平手。话不多说，直接上图:图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自Ap
旅行的纸片·2019-06-06 14:58

融合检测之FACTERA

FusionAndChromosomalTranslocationEnumerationandRecoveryAlgorithm)isatoolfordetectionofgenomicfusionsinpaired-endtargeted(orgenome-wide
晓佥·2019-06-05 14:17

阅读记录-推荐系统

推荐系统遇上深度学习(十八)--探秘阿里之深度兴趣网络(DIN)浅析及实现常见ctr预估算法LR，FM，wide&deep，DeepFm，DeepCross。
一酷到底·2019-05-30 21:31

自然语言处理之bert

BERT模型具有以下两个特点：第一，是这个模型非常的深，12层，并不宽(wide），中间层只有1024，而之前的T
Wenweno0o·2019-05-30 21:42

ctr预估之Wide&Deep和DeepFM

一个是Wide&Deep，是谷歌16年提的算法《Wide&DeepLearningforRecommenderSystems》，链接https://arxiv.org/pdf/1606.07792.pdf
_zhang_bei_·2019-05-25 10:36

NFM（Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics）

很难泛化到新问题或者新领域，没有办法捕获到没有出现在训练数据中的组合特征；embedding的方式：FM：以线性的方式学习二阶特征交互，对于捕获现实数据非线性和复杂的内在结构表达力不够；深度网络：例如Wide
糖葫芦君·2019-05-19 22:51

推荐系统CTR预估模型之Deep&Cross

 Deep&Cross是google在2017年发表的一篇论文，其思想和wide&deep基本一致，只是把wide&deep中的wide部分变成cross层，来弥补DNN不能显示的学习交叉特征这一缺陷，
CIA_agent·2019-05-18 16:37

【CTR预估】Deep & Cross Network 模型

论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1708.05123.pdf如果了解WD模型的话，简单的说这篇文章就是把WD模型的wide侧改成了cross网络。
DivinerShi·2019-05-07 23:37

Wide&Deep/DeepFM

基于DNN的推荐算法引入背景推荐系统的一大挑战是同时具备”记忆能力“和”泛化能力“。”记忆能力“：学习那些经常同时出现的特征，发觉历史数据中存在的共现特性。”泛化能力“：基于迁移相关性，探索之前几乎没出现过的新特征组合。基于嵌入的模型(FM)对之前没出现过的特征具备二阶泛化能力，即为每个query和item特征学习一个低维稠密的嵌入向量。但FM很难有效学习低维表示，当query-item矩阵稀疏且
Young_win·2019-04-20 18:53

Internet History, Technology, and Security（week3）——History: The Web Makes it Easy to Use

TheEarlyWorld-Wide-Web:GettingToTheWeb之前去过了密西根大学，这次去了个新地方——CERN（法语：ConseilEuropéennpourlaRechercheN
扯铃-·2019-04-18 09:00

2016_5wide residual networks

论文大纲标题：wideresidualnetworks1introduction2wideresidualnetworks2.1typeofconvolutionsinresidualblock2.2numberofconvolutionallayersperresidualblocks2.3wideofresidualblocks2.4dropoutinresidualblocks3experi
bujingyu12345·2019-04-01 15:15

飞机大战python源码 个人简单实现

#导入游戏模块，系统模块，时间模块，随机模块importpygame,os,time,randomfrompygame.localsimport*SCREEN_WIDE=480#宽SCREEN_HIGH
远山笑你 滚滚去·2019-03-25 21:06

以e结尾形容词变副词不去e加ly的例子有哪些？

3.其他以e结尾的直接加ly,例如:polite-politely,wide-widely。
dopami·2019-03-24 23:01

以e结尾形容词变副词不去e加ly的例子有哪些？

3.其他以e结尾的直接加ly,例如:polite-politely,wide-widely。
dopami·2019-03-24 23:01

Single cell genomic day 2019||Overview of sci-RNA-seq

ATAC-seq：染色质开放性测序技术ATAC-seq:AMethodforAssayingChromatinAccessibilityGenome-Wide
周运来就是我·2019-03-24 10:28

——《福星小子》wide版（日）赏析

《福星小子》这部漫画，对高桥留美子的漫迷们来说，已经是非常熟悉的了，笔者这套漫画收藏了几年了，拿出来晒一晒。漫画共15册，全部初刷，每本都有卷头彩页，1和2册带书腰(算是全书腰了，出版社当时就这两本有书腰)。图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自A
旅行的纸片·2019-03-24 09:09

分类阶段

1.模型分类：单一的浅层模型：lr和fm，需要特征处理FM其实是浅层的Wide-deep模型，一阶部分相当于wide部分，二阶部分相当于deep部分浅层模型的组合：GBDT，GBDT+LR非线性模型（CART
雨宝_f737·2019-03-14 19:01

label noisy是什么概念？

的论文《LearningaDeepConvNetforMulti-labelClassificationwithPartialLabels》中看到labelnoisy这个概念，突然就想起自己处理NUS-WIDE
xlcaoyi·2019-03-03 16:46

wide & Deep tensorflow实现

前言最近读了下Google的两篇文章《Wide&DeepLearning》和《Deep&CrossNetwork》，趁着热乎比较下，顺道写个demo，免得后面用的时候瞎搞。
hellozhxy·2019-02-25 16:43
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