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vscode 常用快捷键

tab关闭当前窗口:ctrl+w在当前行上下复制当前行：shift+alt+up/down显示/隐藏左侧边栏:ctrl+b文件重命名:鼠标选中+f2自动换行显示：alt+z注释：ctrl+/添加注释行：ctr

Oscar_hailiang·2023-02-01 11:56

广告-信息流跨域ctr预估

广告-信息流跨域ctr预估一、题目理解二、环境配置一、题目理解广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模，如果只是使用广告域数据，用户行为数据稀疏，行为类型相对单一。

灵境湖·2023-02-01 03:26

一石二鸟：推荐系统多目标任务建模方法

炼丹笔记·2023-01-31 17:40

jetson nano远程控制和远程桌面

方法1：直接在安装系统过程中，在界面通过ctr+Alt+T打开命令提示符，输入：ifconfig，找到对应的有线网卡eth0的IP地址，如果买了无线网卡，请看wlan下地址。

51小趴菜·2023-01-31 14:09

推荐系统(八) ContextNet：基于上下文信息优化特征Embedding的CTR模型

缄默笔记·2023-01-31 12:15

Day 2 Python基础语法

1.基础语法常用的快捷方式print为Python的输出函数，表示编译在控制台输出/打印括号中的内容ctr+/--添加/取消注释ctr+s--保存ctr+b--编译ctr+c--复制ctr+v--粘贴ctr

se7en磅·2023-01-31 10:36

置顶文章：分类专栏目录综述

自己整理的代码链接：CTR预估框架（已完结）：https://github.com/WGS-note/CTR-dl-code文本分类框架（未完结）：https://github.com/WGS-no

WGS.·2023-01-31 05:37

3.5总结

常用的快捷键ctr+s-保存ctr+/-注释和取消注释ctr+b-在sublime中执行程序ctr+c-复制拷贝ctr+v-粘贴ctr+a-全选ctr+z-撤销ctr+shift+z-反撤销ctr+x-

b58c7e81a376·2023-01-31 04:55

什么是embedding

1-3除此之外，通过总结目前主流的ctr预估

qq_33761777·2023-01-30 07:51

Swift体验

注意：表情文字也是文字一样可以设置大小等属性Snip20180620_1.pngSnip20180620_2.png1.2按钮的交互事件选中按钮，按住ctr

Mark_Liu_JS·2023-01-30 07:06

AHK与Vnote快捷键的绝佳配合

ahk代码：win+z替换为win+Ctr

璀璨星空·2023-01-30 02:50

论文笔记之Feature Generation by Convolutional Neural Network for Click-Through Rate Prediction

FeatureGenerationbyConvolutionalNeuralNetworkforClick-ThroughRatePrediction目标：CTR预估。

小弦弦喵喵喵·2023-01-29 19:09

暴力解决window idea eclipse端口占用

有时候经常因为端口被占用而无法启动下面列举我的2种解决方法：最直接暴力的方法：打开任务管理器（Ctr+Shift+Esc）-->选择详细信息-->选择java.exe-->右键结束任务如果有多个java.exe

猿份哥·2023-01-29 05:19

计算广告之CTR预估-DIN数据构造解析

数据来源：论文中用的是AmazonProductData数据，包含两个文件：reviews_Electronics_5.json,meta_Electronics.json.文件格式链接中有说明，其中reviews主要是用户买了相关商品产生的上下文信息，包括商品id,时间，评论等。meta文件是关于商品本身的信息，包括商品id,名称，类别，买了还买等信息。1、亚马逊数据格式图1图2亚马逊数据集包含

Jesse_jia·2023-01-27 21:23

VS Code 常用快捷键

显示所有命令Ctrl+P快速打开Ctrl+Shift+N新建窗口Ctrl+Shift+W关闭窗口编辑KeyValueAlt+↑/↓移动行Shift+Alt+↓/↑复制行Ctrl+Shift+K删除行*Ctr

吃土的咸鱼iooi·2023-01-27 19:19

回归分析常量_【模型篇】逻辑回归（Logistic Regression）

概述逻辑回归是一个假设样本服从伯努利分布，利用极大似然估计和梯度下降求解的二分类模型，在分类、CTR预估领域有着广泛的应用。

weixin_39834780·2023-01-27 09:00

图像检索研究进展：浅层、深层特征及特征融合笔记

Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键快捷键加粗Ctrl+B斜体Ctrl+I引用Ctrl+Q插入链接Ctr

binlin1209·2023-01-26 19:08

初始广告业

广告行业术语：cpa按照行为付费cpc按照点击付费cpd（t）按照天展示付费roi投入产出比ctr点击通过率ssp销售方程序化平台dsp需求方程序化平台cps按照销售付费cpm每千次展示付费rtb实时竞价媒介宣传媒体媒介

Tank_c8cd·2023-01-26 18:59

【深度推荐算法】DataWhale组队学习Task01: DeepCrossing

点击率预测，即CTR预估。CT

点点菇凉·2023-01-26 08:00

TTY列下的tty和pts/1,pts/1,pts/2代表的含义

使用w命令或ps-s可以看到TTYtty[1-6]就是你用ctr+alt+f[1-6]所看到的那个终端;即虚拟控制台。其他的是外部终端和网络终端。

bb4c4bc608e3·2023-01-26 01:05

Jupyter notebook更换工作目录

可以直接按快捷键Ctr+F查找c.NotebookApp.notebook_dir，把改代码修改为：c.NotebookApp

菜鸟1号！！·2023-01-23 10:23

FFM

FFM理论与实践在CTR/CVR预估任务中，FFM（Field-awareFactorizationMachine）与FM模型表现非常亮眼。

MusicDancing·2023-01-21 07:04

【打卡】广告-信息流跨域ctr预估（待更新）

本赛题希望选手基于广告日志数据，用户基本信息和跨域数据优化广告ctr预估准确率。目标域为广告域，源域为信息流推荐域，

YKbsmn·2023-01-19 18:36

【搜索/推荐排序】FM，FFM，AFM,PNN,DeepFM:进行CTR和CVR预估

用于：进行CTR和CVR预估点击率CTR（click-throughrate

叶落叶子·2023-01-17 22:09

CTR 预测理论（四）：集成学习之模型融合与随机森林(Random Forest)

集成学习与随机森林(RandomForest)在KDDCUP、Kaggle、天池等数据挖掘比赛中，常常用到集成学习。使用了集成学习后，模型的效果往往有很大的进步。本文将介绍常见的集成学习方法，包括但不限于：集成学习为什么有效VotingLinearBlendingStackingBagging随机森林1.集成学习如果硬要把集成学习进一步分类，可以分为两类，一种是把强分类器进行强强联合，使得融合后的

dby_freedom·2023-01-17 14:38

2021年「顶会论文」特征交叉相关CTR模型汇总

缄默笔记·2023-01-16 04:47

学习腾讯的NLP文本分类

背景：照例先说背景，笔者是O厂数据挖掘工程师一枚，负责广告标签挖掘工作，实质就是给广告主大大找最适合投放广告的一批手机用户，考核指标主要有点击率CTR、下载率、注册率、首日ROI(就是当天用户注册充值的金额比上广告主大大的成本

数据拾光者·2023-01-15 15:08

Github上超火的Python开源项目-对经典论文进行复现

酔清风·2023-01-14 09:39

深度学习baseline模型_深度学习分布式训练及CTR预估模型应用

今天刚写好第一个项目，用Paddle做广告CTR预估，来源于Kaggle的

weixin_39788969·2023-01-13 15:27

CTR模型演变史

CTR预估模型（以下简称CTR模型）的发展也可谓一日千里，从2010年之前千篇一律的逻辑回归（LogisticRegression，LR），进化到因子分解机（FactorizationMachine，FM

远洋之帆·2023-01-13 15:55

FATE —— 二.4.2 Criteo上的联邦经典CTR模型训练

在本教程中，我们将向您展示如何开发水平联合推荐模型。我们使用第三方库torchrechub调用一些经典的推荐模型，如FM、DeepFM等，并使用它在FATE中构建联邦任务。在数据集方面，我们使用了经过采样和预处理的Criteo数据集，共有50K个数据。为了方便起见，在本教程中，所有客户端都使用相同的数据集。安装Torch-rechub（推荐）我们将从以下位置使用Torch-rechub：https

MMM881·2023-01-13 15:22

PNN神经网络

**一、导入Embedding+MLP结构是DNN应用在CTR预估的标准模式。通常，NN层之间都使用“addoperation”，通过激活函数来引入非线性。

perfect Yang·2023-01-11 09:05

Product-based Neural Networks

PNN(Product-basedNeuralNetworks)motivationPNN网络结构IPNNOPNN网络结构图PNN*三、EXPERIMENTS四、相关部分五、参考一、背景：基于DNN的ctr

不吃鱼的喵_sweet·2023-01-11 09:05

PNN网络（Product-based Neural Network）

1.概述PNN（Product-basedNeuralNetwork）是在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型，PNN的网络结构对传统的FNN（FeedforwardNeuralNetwork

zhiyong_will·2023-01-11 09:04

FM系列—DeepFFM、DeepFM 结构详解

在CTR中，

zhong_ddbb·2023-01-09 13:45

8、DeepFM介绍

nsq1101·2023-01-09 13:14

【推荐系统】DeepFM模型分析

CTR预测任务中，高阶特征和低阶特征的学习都非常的重要。推荐模型

littlemichelle·2023-01-09 13:12

啊花什么花·2023-01-09 13:11

DeepFM模型理论和实践

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。

人鱼线·2023-01-09 13:40

DeepFM模型介绍

DeepFM实践场景FM模型DeepFM模型代码实践场景CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率，在特征工程中，二阶特征的交叉非常重要，但是人为的特征交叉及其繁琐，且需要很多领域和业务经验

舟·2023-01-09 13:07

CTR深度学习模型之 DeepFM 模型解读

CTR系列文章：广告点击率(CTR)预测经典模型GBDT+LR理解与实践（附数据+代码）CTR经典模型串讲：FM/FFM/双线性FFM相关推导与理解CTR深度学习模型之DeepFM模型解读【CTR模型】

VariableX·2023-01-09 13:06

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