ffm

javacpp-FFmpeg系列之1：视频拉流解码成YUVJ420P，并保存为jpg图片

支持视频拉流解码并转换为YUV、BGR24或RGB24等图像像素数据javacpp-FFmpeg系列之3：图像数据转换（BGR与BufferdImage互转，RGB与BufferdImage互转）补充：javacpp-FFm
weixin_30267785·2020-08-14 14:28

FFmpeg 小记

——wikipedia组成ffm
ffiirree·2020-08-14 13:15

推荐系统与深度学习千字文——FFM模型原理

上一篇我们讲解了FM模型：推荐系统与深度学习（一）——FM模型原理从FM的公式我们可以看出：FM中每个特征所对应的向量是唯一的：Vi是Xi的向量化表达，多个特征相乘的时候，只需要将Vi相乘，这一模型的优势在于考虑高维特征组合的情况下最小化运算量，但是问题也是有的：这一模型没有考虑各个特征之间的关系，而不同特征之间的关系恰巧是不一样的。例如：Publisher与Advertisor可能是正相关/强相
livan1234·2020-08-13 15:37

ffmpeg音视频合并拆分压缩

aacffmpeg-i3.mp4-vn-y-acodeccopy3.m4a提取视频（ExtractVideo）ffmpeg-iinput_file-vcodeccopy-anoutput_file_video合并音视频:ffm
SHUIPING_YANG·2020-08-12 15:54

基于FFmpeg的经过Neon加速的可显示转码进度的安卓视频转码器

转码进度功能实现在工程jni目录ffm
jz199479·2020-08-10 17:39

NDK编译FFmpeg-4.1.4 & JNI部署

相关工具：Android-ndk-r14bFFmpeg-4.1.4Androidstudio3.4.3macOS10.14.6FFm
赵伯业·2020-08-10 13:08

深入理解FFM原理与实践

FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。
周建丁·2020-08-10 06:06

FFmpeg之Hello World

功能需求通过FFm
ericbars·2020-08-09 20:00

在 Ubuntu 下使用 Android NDK r4b 编译 FFmpeg 0.6.3

我总结了一下导致编译失败几个原因：Google提供的NDK有BUG，需要修改build-binary.mk文件编译方法太复杂，或许还需要修改FFmpeg的源代码文章作者使用的FFm
weinyZhou·2020-08-09 13:13

php学习读取视频文件来获取视频属性的信息

ob_start();passthru(sprintf(KC_FFMPEG_PATH,$file));$info=ob_get_contents();ob_end_clean();//通过使用输出缓冲，获取到ffm
hby_00·2020-08-08 16:59

使用ffmpeg实现合并多个音频为一个音频的方法

ffmpeg的filter功能来进行这个操作，而且效果很好amerge也可以实现，但是这里就介绍一下使用amix来做的方法ffmpeg的filter功能强大的功能能够满足几乎所有的音视频操作，包括合并音频ffm
weixin_33963189·2020-08-08 00:29

机器学习初探

2.从基础看起，先学习基础模型，lr模型，gbdt模型，fm模型，ffm模型，现在有很多开源的代码，最好是c++的，并用公开的数据集进行训练，深入理解数学公式的每个细节，多看，多跑。如果有
土狼num1·2020-08-07 19:41

Kaggle Click-Through Rate Prediction 点击率预测/CTR预估

目前，点击率一般都小于1%常用的CTR预估算法有FM,FFM,DeepFM数据集数据来源于kaggle赛题Avazu：Click
Avada__Kedavra·2020-08-05 20:45

推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践：https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践
维尼弹着肖邦的夜曲·2020-08-05 03:02

FFM算法

FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。
James_Bobo·2020-08-04 21:38

基于QT和FFmpeg开发流媒体播放器对H.264码流进行解码播放

#ifndefINT64_C#defineINT64_C#defineUINT64_C#endif//引入ffmpeg头文件//由于我们建立的是C++的工程//编译的时候使用的C++的编译器编译//而FFM
我这个人很任性的·2020-08-04 17:55

SIGIR 2020 | 第四范式提出深度稀疏网络模型，显著提升高维稀疏表数据分类效果...

第四范式提出了全新的深度神经网络表数据分类模型——深度稀疏网络（DeepSparseNetwork，又名NON），通过充分捕捉特征域内信息、刻画特征域间潜在相互作用、深度融合特征域交互操作的输出，获得超过LR、GBDT等常用算法以及FFM
PaperWeekly·2020-08-02 23:01

linux环境下ffmpeg交叉编译android库

编译流程：1.编写buildforAndroid脚本2.进入FFm
Android Coder·2020-08-01 08:46

javacpp-FFmpeg系列之2：通用拉流解码器，支持视频拉流解码并转换为YUV、BGR24或RGB24等图像像素数据...

支持视频拉流解码并转换为YUV、BGR24或RGB24等图像像素数据javacpp-FFmpeg系列之3：图像数据转换（BGR与BufferdImage互转，RGB与BufferdImage互转）补充：javacpp-FFm
weixin_30412013·2020-08-01 03:02

Linux下通过源码安装大规模稀疏性数据机器学习库xlearn（支持LR、FM、FFM）

（作者：陈玓玏）因为想尝试一下FM算法，所以在网上找了很久的开源库，找到了这个xlearn。这个是北大的肖臻研究员和马超博士他们课题组一起开发的，17年才发布，是用C++写的，还没有发布windows版本，只有Linux和mac能用。github下载地址：https://github.com/aksnzhy/xlearn中文文档：https://xlearn-doc-cn.readthedocs.
小白白白又白cdllp·2020-07-30 21:43

Ubuntu16.04环境下Python下xlearn机器学习库的配置

http://www.sohu.com/a/206728248_206784在机器学习里，除了深度学习和树模型(GBDT,RF)之外，如何高效地处理高维稀疏数据也是非常重要的课题，SparseLR,FM,FFM
vslyu·2020-07-30 20:35

xlearn安装与实战

xlearn的优势：1.通用性好，包括主流的算法（lr,fm,ffm等），用户不用再切换于不同软件之间２.性能好,测试xLearn可以比libfm快13倍，比libffm和liblinear快5倍3.易用性和灵活性
linxid·2020-07-30 19:18

【CTR模型】TensorFlow2.0 的 DeepFM 实现与实战(附代码+数据)

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·2020-07-28 20:35

编译osg3.70插件ffmpeg，播放视频

gb1af0e23a3Copyright(c)2000-2018theFFmpegdevelopers会报以下错误：1>------已启动生成:项目:Pluginsffmpeg,配置:Debugx64------1>FFm
lawest·2020-07-28 01:01

FFMPEG 日志输出控制

用到的函数及头文件#include"libavutil/log.h"av_log_set_level(AV_LOG_QUIET);1).FFMPEG打印日志的函数FFM
ShellCollector·2020-07-28 00:24

CV中的特征融合SFAM、ASFF、BiFPN、Hyper column

MLFPN包括三个模块：FFM（特征融合模块），TUM（瘦U型模块），SFAM（尺度特征聚合模块）。先看MLFPN的整体流程：FFMv1
yx868xy·2020-07-16 17:28

maven 项目加载本地JAR包

DartifactId=-Dversion=-Dpackaging=示例：mvninstall:install-file-Dfile=F:\jave-ffmpegjave-1.0.2.jar-DgroupId=ffm
零丶度·2020-07-14 17:24

centos安装FFmpeg

则可以按照下面的步骤源码安装下载ffmpegmkdir/usr/local/src/ffmpegcd/usr/local/src/ffmpegwgethttps://ffmpeg.org/releases/ffm
锐牙子·2020-07-13 21:49

做音视频开发，你读对书了吗？（内有福利）

《FFmpeg从入门到精通》：FFm
LiveVideoStack_·2020-07-13 16:15

iOS技术点列表

Objective-CRuntimeRunLoop等基础原理iOS算法与数据结构常用框架YYText、AFNetwork、SDWebImage、FMDB设计模式多线程并发iOS动画热更新、热修复iOS底层音视频编解码、ffm
iOSWater·2020-07-13 05:56

集成ijkplayer视频直播框架

一、下载ijkplayer下载地址:https://github.com/Bilibili/ijkplayer二、编译ijkplayer编译其实就是编译ffm
米_豆腐·2020-07-12 23:30

DeepFM算法

推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践：https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践
MiracleJQ·2020-07-12 07:07

gitlab 分支合并 冲突处理

（4）执行：gitmerge--no-ffm
magic_kid_2010·2020-07-11 12:13

有关csv格式的数据转换成libsvm格式的数据

coding:utf-8-*-"""CreatedonSatMay1321:50:032017@author:Administrator"""importpandasaspdimporttimedefdf2ffm
Biorad·2020-07-11 11:11

点击日志数据转换成FFM数据格式——CSV2FFM

在用FFM数据时，肯定会问几个问题：1-ffm数据是啥意思，特征中的数据是啥意思啊，例如1:2:0,3:5:1，这种数据本来的真实数据是啥？2-如何将真实数据转成这种格式？
VideoRecommendation·2020-07-10 16:52

FM/FFM自动化特征工程+GBDT

利用FM/FFM做自动化特征工程，利用GBDT进行预测。
tide1994·2020-07-08 20:26

csv 转 ffm

1.FFM介绍FFM最初的概念来自Yu-ChinJuan与其比赛队员，是他们借鉴了来自MichaelJahrer的论文中的field概念提出了FM的升级版模型。
tide1994·2020-07-08 20:26

RS Meet DL(59)-FM家族的新朋友FAT-DeepFFM

FieldAttentiveDeepField-awareFactorizationMachine》文章下载地址是：https://arxiv.org/abs/1905.06336从本系列的第一篇开始，咱们已经陆续介绍过FM模型、FFM
悄悄的努力·2020-07-08 18:26

ffmpeg安装及使用（含CentOS安装）

下载ffm
白丁妄语·2020-07-08 12:12

10.Eclipse下Ndk开发（ffmpeg解码）

文件以及so文件拷贝到项目jni目录下，创建Android.mk文件和Application.mk文件，创建native方法，使用Javah命令得到头文件拷贝进入jni目录下36968046.png[FFm
任振铭·2020-07-08 00:38

机器学习系列--GBDT算法总结与源码分析

三个台湾人得了比赛的第一名，他们使用的是FFM算法(这个后面再做总结)，在他们比赛的代码中，使用了GBDT算法进行了特征的处理。
horizonheart·2020-07-07 09:50

Linux Centos8下安装FFmpeg

2.安装：准备软件：ffm
java彼岸花·2020-07-06 18:00

从 FFM 到 DeepFFM，推荐排序模型到底哪家强？

FM和FFM模型是最近几年提出的模型，拥有在数据量较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性。
asd8705·2020-07-04 11:04

从一阶线性模型到FFM

前言说到CTR,CVR预估，最近几年无论是kaggle比赛，还是推荐算法、计算广告中，使用FFM模型可以是一种标准通用的解决方案，因为传统的模型在遇到离散的类别特征时，一般都是想方设法将其连续化，如做IdEmbedding
ppp8300885·2020-07-02 14:08

逻辑回归（LR）个人学习总结篇

写作计划线性模型LR(没有考虑特征间的关联)——>LR+多项式模型（特征组合，不适用于特征稀疏场景，泛化能力弱）——>FM（适用于稀疏特征场景*，泛化能力强）——>FFM【省去零值特征，提高FFM模型训练和预测的速度
LeadAI学院·2020-07-02 07:18

GNU assembler not found, install/update gas-preprocessor

makesureyouareusingthelatestversionfromGit.Ifthelatestversionfails,reporttheproblemtotheffmpeg-user@ffm
iOS大神进阶·2020-07-01 01:00

个人总结：推荐算法 从MF(LFM) 到 FM FFM Wide&Deep DeepFM

FM在推荐系统中，经常会碰到电影评分这样高度稀疏的数据，在之前的个人总结：推荐算法篇（附协同过滤等）综述的基于模型的协同过滤中，提到了FunkSVD(LFM，LatentFactorModel)，通过设置隐含特征，进行矩阵分解，来实现对未知评分的预测。这里FM，和LFM一样，也是隐变量模型。问题背景传统逻辑回归认为特征直接是相互独立的，但是很多情况下特征之间的依赖关系不可忽视，因此需进行特征组合，
yyhhlancelot·2020-06-30 11:42

推荐系统-FFM(Field-aware Factorization Machine)模型

FFM(Field-awareFactorizationMachine)模型可以解决这个问题。FFM模型是在FM模型基础上发展出来的算法。在FFM模型中引入了类别的概念，即field。
菜鸡不得行·2020-06-30 07:17

FM与FFM的区别

FM与FFMFM：旨在解决稀疏数据下的特征组合问题，具有线性的计算复杂度；（矩阵分解方式处理参数，不仅能减少参数数量，还能处理由于稀疏性带来的参数不好训练的问题）一般的线性模型压根没有考虑特征间的关联(组合)。为了表述特征间的相关性，我们采用多项式模型。观察大量的样本数据可以发现，某些特征经过关联之后，与label之间的相关性就会提高。例如，“USA”与“Thanksgiving”、“China”
AI_盲·2020-06-30 04:53

深入理解FFM原理与实践

美团点评团队关于FM和FFM的经典好文，可惜现在找不到他那篇文章的原出处了，转载保存下来，大家也可以看看。
Xtyscut·2020-06-30 03:46
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