10 2019 档案
摘要：主动学习(Active Learning)介绍 我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候，往往是训练样本规模越大，分类的效果就越好。但是在现实生活的很多场景中，标记样本的获取是比较困难的，这需要领域内的专家来进行人工标注，所花费的时间成本和经济成本都是很大的。而且，如果训练样本的规模过于庞大，训练
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摘要：《凤翔轩》 诸葛亮 凤翱翔于千仞兮，非梧不栖 士伏处于一方兮，非主不依 乐躬耕于垄亩兮，吾爱吾庐聊寄傲于琴书兮，以待天时 鹏奋飞于北溟兮，击水千里 展经纶于天下兮，开创镃基（zi第一声，一种农具，在这里象征基业，注） 救生灵于涂炭兮，到处平夷立功名于金石兮，拂袖而归
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摘要：参考： https://blog.csdn.net/Snoopy_Yuan/article/details/75808006
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摘要：1、时间序列基本规则法-周期因子法 提取时间序列的周期性特征进行预测，参考：时间序列规则法快速入门 计算周期因子factors 计算base 预测=base*factors 观察序列，当序列存在周期性时，可以用周期因子法做为baseline 在天池竞赛-资金流入流出预测-挑战Baseline-天池大
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摘要：截取完整网页图片的方法：https://sspai.com/post/42193 要想使用截图功能，你需要首先确保 Chrome 已升级至 59 或更高版本。在想要截图的网页中，首先按下 ⌘Command + ⌥Option + I（Windows 为 F12）快捷键，召唤出调试界面。 按下 ⌘Co
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摘要：LSTM和双向LSTM讲解及实践 目录 RNN的长期依赖问题LSTM原理讲解双向LSTM原理讲解Keras实现LSTM和双向LSTM 一、RNN的长期依赖问题 在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过程中会有长期依赖的问题，这是由于RNN模型在训练时会遇到梯度消失(大部分情况)或者梯度爆炸(很
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摘要：比较： https://www.jianshu.com/p/3774d46b665e https://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/82821782 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9715610.h
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摘要：如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？ 思考 解决思路 由于有的消息队列有过期失效的机制，造成了大量的消息丢失。这种情况只能将丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，然后重新灌入mq里面去。 大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 几千万条数据在MQ里积压了七
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摘要：一．互联网广告特征工程 博文《互联网广告综述之点击率系统》论述了互联网广告的点击率系统，可以看到，其中的logistic regression模型是比较简单而且实用的，其训练方法虽然有多种，但目标是一致的，训练结果对效果的影响是比较大，但是训练方法本身，对效果的影响却不是决定性的，因为训练的是每个特
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摘要：Navicat 下载地址： https://blog.csdn.net/u013600314/article/details/80605981 Navicat 连接Mysql 的方法：https://jingyan.baidu.com/article/656db9182612cbe380249c78
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摘要：使用Multi-head Self-Attention进行自动特征学习的CTR模型 https://blog.csdn.net/u012151283/article/details/85310370 nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解 https://zhuanlan
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摘要：multi-head attention ■ 论文 | Attention Is All You Need ■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/224 ■ 源码 | https://github.com/Kyubyong/transformer ■
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摘要：过去的首页推荐更多的是在相关性推荐的单一数据目标上进行优化，如今天猫首页的推荐系统不仅仅考虑推荐结果的相关性，还在推荐结果的发现性、多样性等方面上做了更深度的优化，"效率和体验并重"成为天猫首页新的优化目标。Graph Embedding、Transformer、深度学习、知识图谱等新的技术已先后在
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摘要：ReadFromJDQ3 1）消费JDQ的必要信息，通过参数传入，有6个参数 2）获取flink JDQ3的鉴权客户端 3）根据鉴权客户端获取消费属性的配置 4）构建应用环境ENV和checkpoint机制 5）构建JDQ3（基于kafka）对应的消费客户端，flink用来消费实时订单消息 6) 根
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摘要：在解决es入库问题上，之前使用过rest方式，经过一段时间的测试发现千万级别的数据会存在10至上百条数据的丢失问题， 在需要保证数据的准确性的场景下，rest方式并不能保证结果的准确性，因此采用了elasticsearch的BulkProcessor方式来进行数据入库， 实际上采用es客户端不同，r
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摘要：1.redis是什么？ redis（remote dictionary server）:是一个以key-value形式存储于内存中的数据库. 提供了 String / List / Set / Sort Set /Hash 五种数据结构。 服务器在断电之后，仍然可以恢复到断电之前的状态。 简言之：R
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