1、推荐系统涉及的知识 电子商务业务知识、网站架构运营、机器学习算法、数学建模、大数据平台… 2、推荐系统涉及的常见算法 聚类、关联模式挖掘、大规模矩阵运算、文本挖掘、复杂网络和图论计算等… 3...、混合推荐系统...... Ⅲ、基于使用何种数据分类 基于用户行为的推荐系统、基于用户标签的推荐系统、基于社交网络数据的推荐系统、基于上下文信息的推荐系统...... 4、实现协同过滤的步骤 ①收集用户偏好数据...，如评分、投票、转发、评论、点击流等数据 ②找到相似用户或物品 ③计算推荐结果 基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，实现方法有基于邻域、基于隐语义模型、基于图的随机游走算法等，目前使用最多的是基于邻域的推荐算法...实现基于邻域的算法思路举例： 推荐数据准备：用户id、物品id、偏好值 --- 把数据看成空间中的向量 (1)建立物品的同现矩阵 (2)建立用户对物品的评分矩阵 (3)矩阵计算推荐结果 ---...推荐结果 = 同现矩阵*评分矩阵 相似度计算：皮尔逊相关系数、欧式距离、同现相似度、余弦夹角… 邻域的圈定：固定数量的邻居、基于相似度门槛的邻居… 考虑因素：推荐算法选型、数据量、算法检验
来源：网络技术联盟站 链接：https://www.wljslmz.cn/20077.html 作为一名网络工程师，每天我们都需要处理很多奇怪的问题，为了帮助工程师找出根本原因，Wireshark 成了工程师日常工作中的得力助手...： 捕获长度是网络捕获工具实际捕获并存储到 CaptureFile 中的每一帧的数据量。...可以看到帧的默认大小是262144B，为了优化它，我建议将它设置在80-200之间： 这样就可以使得帧包括TCP层、网络层和数据链路层数据包更小，便于分析的效率。...2.设置颜色规则 当你完成捕捉后，如何找到你真正想要的是一个问题，要找到这些数据包，用不同颜色突出显示这些数据包是一个不错的选择。 那么怎么设置呢？...点击导航栏的【视图】： 选择点击【着色规则】： 可以看到，一些预定义的颜色规则已经存在，就如同现在看到的一样： 灰色代表：TCP SYN/FIN 红色代表：TCP RST 淡紫色代表：TCP 双击编辑
Co-occurrence Matrix(同现矩阵)和User Preference Vector(用户评分向量)相乘得到的这个Recommended Vector(推荐向量) 基于全量数据的统计，产生同现矩阵...思路: 通过历史订单交易记录 ,计算得出每一件商品相对其他商品同时出现在同一订单的次数 so：每件商品都有自己相对全部商品的同现列表 用户会对部分商品有过加入购物车，购买等实际操作，经过计算会得到用户对这部分商品的评分向量列表...使用用户评分向量列表中的分值： 依次乘以每一件商品同现列表中该分值的代表物品的同现值 求和便是该物品的推荐向量 ?...去除重复数据 计算用户评分向量 key：用户 value：商品：评分 列表 计算同现矩阵 将每个用户的平分向量列表中的商品，两两组合输出（笛卡儿积），sum次数 key：商品A：商品B key...：商品B：商品A value：1 计算乘积 按商品分组 同现矩阵：A商品同现列表 评分矩阵：所有用户对A商品的评分 乘机逻辑：不同同现商品下，A商品的乘机
它可以将来自多个相机视图的特征体积聚合到机器人的自我中心框架中，从而让机器人能更好地理解周围的环境。...测试的结果显示，使用神经体积记忆（NVM）对腿部运动进行训练后，机器人在复杂的地形上的表现要明显优于之前的技术。...此外，消融实验的结果显示，神经体积记忆中存储的内容捕获了足够的几何信息来重构3D场景。 现实世界中的实验 为了在模拟之外的不同现实世界场景中进行验证，团队在室内和室外场景中都进行了实验 。...解码器的视觉重建 第一幅图显示机器人在环境中移动，第二幅图是输入的视觉观察结果，第三幅图是使用3D特征体积和预估画面合成的视觉观察效果。...对于输入的视觉观察，研究团队对图像应用了大量的数据增强来提高模型的鲁棒性。 作者介绍 Ruihan Yan Ruihan Yan是加州大学圣地亚哥分校的二年级博士生。
然而不管是万字长文，还是简短对话，它们的组成都是有限种类的字符：26个英文字母，10个数字，几千个汉字，诸如此类。...在寻优过程中，往往还需要结合文字的外观统计特征以及语言模型（若干字的同现概率）。可见，这里切分、识别和后处理存在深度耦合，导致实际系统中的串识别模块往往堆砌了非常复杂和可读性差的算法。...此外，这一序列学习模型还使得训练数据的标注难度大为降低，便于收集更大规模的训练数据。...图5：谷歌的Attention OCR实现端到端的文字检测识别 从流程图中可以看到，该网络输入为同一标志牌的四张不同角度拍摄的图像，经过Inception-V3网络(CNN的一种)对图像编码后形成特征图...该方法可以同时对语言和图像序列建模，可以适应大小、位置分布不均匀的文字排版，不需要标注文本框的位置，真正实现了端到端的文字检测识别。 实践中，我们利用公开的FSNS数据集复现该论文的结果。
SGNS模型和PPMI模型分别是这两类表示的典型方法。 SGNS模型通过浅层神经网络训练低维密集向量, 这种方法也被称为神经嵌入方法。...多种上下文特征 ---- ---- 三种上下文特征：词、ngram和字符，这三种上下文特征经常在词向量表示的文献中出现。 大多数单词表示方法主要利用词与词之间的共现统计数据，即使用词作为上下文特征。...受语言模型问题的启发，我们在上下文中引入了ngram特征。词与词和词与ngram的共现统计数据通常一起用来训练。对于中国人来说，字符通常表达强烈的语义。...在最后，我们使用词与词和词与ngram共现统计数据来学习单词向量。字符的ngram的长度通常在1到4之间。 除了单词，ngram和字符之外，还有其他对词向量产生影响的特征。...例如，使用整个文本作为上下文特征可以将更多的内容信息融入到词向量; 使用依赖关系解析作为上下文特征可以为词向量添加语法约束。本项目考虑了17种同现类型。
神经网络是一种基于人脑结构的非线性计算模型，能够根据其它数据样本，学习执行分类、预测、决策、可视化等多种任务。...作者创建了一种循环神经网络，可以在没有人类设计特征的情况下用于文本分类。...作者还将这种文本分类模型同现存的文本分类方法进行了比较，比如词袋模型、支持向量机、LDA和递归神经网络等，结果显示他们的模型性能要优于传统的方法。...序列到序列模型 通常，序列到序列模型包含两个循环神经网络：一个编码器用于处理输入，一个解码器用于生成输出。编码器和解码器可以使用相同或不同的参数。...Word2vec 会用比较大的文本语料库作为输入，生成一个向量空间。语料库中的每个词汇都包含该空间内的对应向量。来自语料库中相同语境中的词汇会在向量空间中处于相邻的位置。
项目链接：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors 该项目提供使用不同表征（稀疏和密集）、上下文特征（单词、n-gram、字符等）以及语料库训练的中文词向量...多种共现信息 开发者发布了在不同的共现（co-occurrence）统计数据上的词向量。目标和上下文向量在相关的论文中一般称为输入和输出向量。 在这一部分中，我们可以获取词层面之上的任意语言单元向量。...SGANS 模型（word2vec 工具包中的模型）和 PPMI 模型分别是这两种表征的典型案例。SGNS 模型通过一个浅层神经网络学习低维度的密集向量，这也称为神经嵌入方法。...为此，开发者考虑使用词-词和词-字符的共现统计来学习词向量。字符级的 n-gram 的长度范围是从 1 到 4（个字符特征）。...例如，使用整个文本作为上下文特征能将更多的主题信息引入到词嵌入向量中，使用依存关系解析树作为上下文特征能为词向量添加语法信息等。本项目考虑了 17 种同现类型。
前言 作为推荐系统 这一系列的第二篇文章，我们今天主要来聊一聊目前比较流行的一种推荐算法——协同过滤； 当然，这里我们只讲理论，并不会涉及到相关代码或者相关框架的使用，在这一系列的后续文章，如果可能，...协同过滤是什么 顾名思义，协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。...，其与 高维空间中的原点组成一个表示其的唯一向量，两个用户的相似度就可以用他们两个向量之间的夹角来确定，夹角越小，越相似 其他 可以参考一下这个文章这个文章 同现度 最后，我们再来说一个比较low...，但是也简单的算法，也是本次实践的算法：同现度 即，当两个用户同时购买了同一个商品，那么他们相似度 +1 那么我们就可以计算出用户之间的相似度了，可以得到如下一个列表 user A B C...，数据特征选取，特征的权重等等等等。
协同过滤中，相似度矩阵维护难度大【m * m，n*n】 2.解决思路 使用隐向量【潜在信息】给原矩阵分解 3.潜在问题 矩阵是稀疏的 隐含特征不可知，是通过训练模型，让模型自行学习 4.矩阵分解的方式...统计组合数并映射成矩阵(即同现矩阵) 结果 代码 6.2.3.4计算物品之间的相似度 根据公式 分子: 同时喜欢电影i与电影j的用户数 分母: 喜欢电影i的用户数 利用上述所求...6.3 针对6.2改进 在代码更换数据集为movielens后，采用6.2过程发现，跑一晚也未抛出结果，对此检查发现，忽视掉了数据集矩阵为0时，是矩阵为空的情况，而不等同于评分为0，所以不可通过...P的副本，因为我们需要更新它，但使用旧的值更新Q P_i = self.P[i, :][:] self.P[i, :] += self.alpha *...P的副本，因为我们需要更新它，但使用旧的值更新Q Q_i = self.Q[i, :][:].T self.Q[i, :].T += self.alpha
收藏行为，或者发表了某些评论，给某个物品打了多少分等等，这些都可以用来作为数据供推荐算法使用，服务于推荐算法。...需要特别指出的在于，不同的数据准确性不同，在使用时需要考虑到噪音所带来的影响。 ...关于相似度的计算，现有的几种基本方法都是基于向量（Vector）的，其实也就是计算两个向量的距离，距离越近相似度越大。...在推荐的场景中，在用户 - 物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度。...算法流程： 构建用户–>物品的倒排； 构建物品与物品的同现矩阵； 计算物品之间的相似度，即计算相似矩阵； 根据用户的历史记录，给用户推荐物品； 算法流程1 构建用户–>物品的倒排 如下表，行表示用户，列表示物品
研究背景 随着便携式拍摄设备的普及以及自媒体、网络直播平台的兴起，数字视频迎来了爆炸式的增长。视频的有效编目和检索成为迫在眉睫的需求。...； 然后，通过CNN层提取图像特征，利用Map-to-Sequence形成特征向量，输出 为的feature map。...语言模型又称为n-gram模型，通过统计词库中字的同现概率，可以确定哪个字序列出现的可能性更大。N-gram中的n代表统计的词（字）序列的长度，n越大，模型越复杂。...作为对于深度学习方法应用在实际业务中的一次粗浅尝试，我们有两点心得： 关于方法选择，要从问题出发，具体分析难点在哪里，选择最简单有效的方法，避免贪大求新，本末倒置； 关于数据合成，合成数据用于训练，实际数据用于微调和测试...，可谓是训练深度学习网络性价比最高的方式。
GloVe：词语表达的全局矢量 语义相关度能够从词语同现次数个概念来观察 ?...基于神经网络的KB嵌入式方法的经验比较：参数少表现更佳；双线性操作符十分关键；建模时，乘法要优于加法；pre-trained 短语和嵌入式向量对于表现十分关键。 ? 霍恩子句的最小化规则 ?...极具挑战性的语言任务可能会导致重大失误 ? 问题配对有三种方法：通过释义进行语义分析；使用源于单词校对结果的单词表创造短语配对特征；把问题用向量表示。 ? 镶嵌子图模式 ? ?...使用DSSM确定推理链 ? 深度学习的回答和问题数据集。 ? 把原始版本和匿名版本进行了比较。 ? 神经网络模式中Attentive Reader的具体运行结构图。 ?...对所有的问题进行了全面的检查，发现问题在于需用智能的方法创建大规模的受监督数据以及弄清楚理解程度问题。此外好的消息是实体能平等地进行工作且Attentive Reader模式表现最好。
数据显示，全球有24个国家在大力投资发展区块链技术，90多个中央银行已经开始讨论发展和应用区块链技术，超过90个大型跨国公司已经加入了区块链技术联盟。...，其业务涉及国际区块链投资、审计、科技开发，行业应用和网络基础设施等服务。...Sam Lee对第一财经记者表示，Blockchain Global正在创建全世界最大的专注于区块链技术的研发中心。...目前，比特币是区块链技术应用最成功的案例。Coin Desk数据显示，2017年比特币价格暴涨超过1900%。...“区块链技术的发展会带动比特币向更好的方向发展，但也会面临着来自方方面面的挑战，需要考虑和理解各个国家所面临的不同现实问题，因此我们还有很长的路要走。”
乱码的出现往往是编解码不匹配导致。所谓编码就是将字符映射到二进制数据的过程，而解码则是将二进制数据还原为字符的过程。如果编码和解码的不匹配时，就会出现乱码。...例如，如果使用UTF-8编码保存文件，但使用GBK解码，则原本的中文字符可能会被误读为乱码。 建议 为了避免乱码问题，开发者可以采取以下几种方法来确保正确的编码转换和字符串处理。...但是开发者不能限制业务——业务中不使用中文，但开发者能做的是进行转换，如上文中的将含有中文的QString转换为html字符串，最后显示时再html转换为带有中文的QString。...使用统一的编码格式：在处理字符串时，确保使用统一的编码格式。UTF-8是当前互联网最常用的字符编码格式，它兼容ASCII且能表示几乎所有语言的字符。...总结 总的来说，中文乱码问题并非一个过时的话题，反而是日常开发中时常遇到的一个实际问题。在尽量避免使用中文的基础上，需要确保编码和解码的一致性，以确保字符的正确显示和处理，避免出现乱码的情况。
产品可以根据销售者进行分类 在Evolution上，有一些顶级类别（“药品”，“数字商品”，“欺诈相关”等）细分为特定于产品的页面。每个页面包含不同供应商的几个列表。...我根据供应商同现关系在产品之间建立了一个图表，即每个节点对应于一种产品，其边权重由同时出售两种事件产品的供应商数量定义。...我使用 基于随机块模型的分层边缘 实现来生成以下Evolution产品网络的可视化： 代码片段 importimport pandaspandas asas pdpd importimport...节点使用随机块模型进行聚类，并且同一聚类中的节点被分配相同的颜色。图的上半部分（对应于毒品）和下半部分（对应于非毒品，即武器/黑客/信用卡/等）之间有明显的分界。...由于某些原因，典型的例子是“购买尿布的顾客也购买啤酒”。 我们没有来自Evolution上公开帖子的抓取的客户数据。
95% 的 HTTPS 连接处于风险中 据最近的 Netcraft study 报告数据显示，当前多达 95% 的服务器所运行的 HTTPS 没有正确地设置 HSTS 或其它配置，以至于将 HTTPS...更值得注意的是，Netcraft 在三年前进行的同样扫描，不正确配置的 HSTS 比例仍同现在一样。这表明 Web 管理员们并没有学会或被告知如何正确地设置 HSTS。...针对这些不安全的站点的最容易的攻击场景是 HTTPS 降级攻击，攻击者可以选择多种方式来迫使一个看起来安全的 HTTPS 连接根本不使用数据加密或使用更弱的算法，这样攻击者就可以进行数据窃取了。...据安全研究人员称，在这 95% 的没有正确设置 HSTS 的站点中，有很多银行和金融机构的网站。...你可以通过下面一行配置激活你的 HSTS 不需要费脑筋，你只需要将下述的一行配置添加到你的 HTTPS 服务器配置中即可实现 HSTS。
增强包括对一段内容进行各种各样的修改，从重新裁剪照片到改变录音的音调。创建不被这些变化愚弄的 AI 是很重要的。AugLy 通过提供复杂的数据增强工具来创建样本以训练和测试不同的系统。...我们汇集了来自不同现有库的许多扩展，以及一些我们自己编写的以前不存在的扩展。...例如，我们的一个扩展功能可以将图片或视频叠加到社交媒体界面上，使其看起来像是用户在 Facebook 这样的社交网络上截取的图片或视频，然后重新分享。...通过使用 AugLy 数据增强 AI 模型，当有人上传了已知的侵权内容，如歌曲或视频时，他们能够识别出来。 利用 AugLy 训练模型检测近似复制内容，意味着我们可以主动防止用户上传已知的侵权内容。...例如，SimSearchNet，是一个基于卷积神经网络的模型，我们专门用来检测近似精确的复制的，就使用了 AugLy 来增强训练。
数据的保持与对象的清除 R所创建、操作的实体是对象。对象可以是变量、数组、字符串、函数以及由这些元素组成的其它结构； > objects() 用来显示目前存储在R中的对象的名字。...数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...逻辑值和因子在数据帧中保持不变，字符向量将被强制转化为因子，其水平是字符向量中所出现的值； 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度，而矩阵结构应当具有相同的行大小。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
