在R中处理零的while log转换(受其他约束) - 腾讯云开发者社区

例如，在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑，导致次优特征表示。...感觉本文更多的是将旧方法应用于新领域，可能之前没有将这种想法应用于推荐领域的，域一致性和对其约束这些在其他领域（图像等）还是蛮多的。 2....embedding层将输入的稀疏特征转换成稠密的embedding矩阵， E=[e^1;...;e^F]\in \mathbb{R}^{F\times D} ，D为embedding维度。...t_f 是E中特征的索引。如果一个特征被屏蔽，则该特征的表示将被替换为[mask]，这是一个零向量。...可以通过引入两个关键属性（称为对齐和一致性约束）来实现类似的目标，但他们需要构建正样本对和负样本对来优化这两个约束。在CTR预测任务中，发现同一域的特征类似于正样本对，而不同场的特征则类似于负样本对。

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基于sklearn的LogisticRegression二分类实践

，去约束模型，使之尽量简单， λ\lambdaλ 为系数，在sklearn的参数中 C=1/λC = 1/\lambdaC=1/λ 。...L1 范数是指向量中各个元素绝对值之和，也叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization） L1 范数和 L0 范数可以实现稀疏（趋于产生少量特征，其他为0），L1 因具有比 L0 更好的优化求解特性而被广泛应用...), # 对多项式转换后的特征向量做归一化处理，例如（数据-均值）/标准差 ('std_scaler', StandardScaler()), # 用转换后的特征向量做预测...在数据稀释区域，模型的复杂度很高，且受噪声数据影响比较大。...), # 对多项式转换后的特征向量做归一化处理，例如（数据-均值）/标准差 ('std_scaler', StandardScaler()), # 用转换后的特征向量做预测

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度量学习总结(二) | 如何使用度量学习处理高维数据？

在术语频率模型中，两个文档可以具有非常相似的上下文含义，但是可能不一定共享许多相同的单词。因此，两个文档之间的内积可能非常小，甚至为零，从而导致较大的欧几里德距离。...潜在因子模型不是在原始的高维空间中表示对象x，而是提供将x转换为一些低k维空间的映射f。潜因子模型的目标是学习映射f，使得f(A)和f(C)彼此接近。...考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离：其中：低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离...考虑学习受矩阵线性约束的低秩核矩阵的相关问题，LogDet散度被推广到正半定锥，并且证明了两个矩阵是有限的。现在我们提出算法1来解决我们的HDLR公式。...该算法采用循环投影的方法，通过迭代地将当前解投影到单个约束上。该算法不是直接处理d×d矩阵A，而是优化其d×k因子矩阵B。在实践中，可以通过监视对偶变量λ的变化。步骤5-10计算投影参数β。

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tomcat jdbc数据库连接池详解之PoolCleaner

("", x); } } } 而checkAbandoned、checkIdle、testAllIdle的执行是受条件约束的，比如...，要注意的是这部分工作针对的就是使用中的数据库连接，及ConnectionPool类BlockingQueue busy属性！！...//the con been taken out, we can't clean it up //idle跟busy队列中数据可以互相转换...，到底怎么转换的后期文章将会介绍 if (busy.contains(con)) continue;...idle队列中获取的，为了保证连接的有效性需要定期检测这些连接，有些连接可能会被数据库服务端关闭，如果不校验就使用，很可能会使用到无效的连接！

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OFDM通信连路仿真学习

训练序列是在时域上添加的特定的序列；表现形式不同：导频序列表现为频谱上的一根线，散布在整个时频单元（在整个帧中是离散的）。训练序列表现为时域上的时间块，一个或多个连续的符号（集中在帧头并且连续）。...③、其他同步信道（sync channel）的概念一般只在训练序列中涉及，对于导频来说似乎没有；导频的频率应当是与载频有关的或者就是载频的频率；块状导频就相当于训练序列；导频序列常用于载波同步，...2、其他知识有关其他仿真细节原理知识可以参考我之前的博客：OFDM深入学习及MATLAB仿真二、仿真任务及方案 1、仿真任务使用 Matlab 语言，仿真实现 OFDM 基带信号在频率选择性信道条件下的发送与接收.../max(fft_y) 将 FFT 结果进行归一化处理，使得最大值为 1。20*log10 将幅度转换为以分贝为单位的对数尺度。绘制出的图形将显示信号的频域特性。...然后，通过采样操作从反脉冲成型后的信号中提取出每个采样点的样本，以便后续的信号解调和处理。提取后的样本保存在 rx_data2 变量中。

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博客 | 度量学习总结(二) | 如何使用度量学习处理高维数据？

在术语频率模型中，两个文档可以具有非常相似的上下文含义，但是可能不一定共享许多相同的单词。因此，两个文档之间的内积可能非常小，甚至为零，从而导致较大的欧几里德距离。...潜在因子模型不是在原始的高维空间中表示对象x，而是提供将x转换为一些低k维空间的映射f。潜因子模型的目标是学习映射f，使得f(A)和f(C)彼此接近。...低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离b。...考虑学习受矩阵线性约束的低秩核矩阵的相关问题，LogDet散度被推广到正半定锥，并且证明了两个矩阵是有限的。现在我们提出算法1来解决我们的HDLR公式。...该算法采用循环投影的方法，通过迭代地将当前解投影到单个约束上。该算法不是直接处理d×d矩阵A，而是优化其d×k因子矩阵B。在实践中，可以通过监视对偶变量λ的变化。步骤5-10计算投影参数β。

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FasterViT | 英伟达提出分层注意力，达成SOTA性能-吞吐量均衡

因此，以下两种类型算子需要进行精心平衡以最大化吞吐量：受计算量约束的算子称之为math-limited，笔者将其称之为计算约束算子; 受访存迁移约束的算子称之为memory-limited，笔者将其称之为访存约束算子...在分层架构中，特征分辨率会随推理进行而逐渐缩小，如从输入的 224 \times 224 到最后一个stage的 7 \times 7 。...本文方案上图给出了本文所提FasterViT架构示意图，从中可以看到: 在网络的前半部分，特征分辨率比较大，推理效率主要受访存约束，故它仅采用了卷积类操作以充分利用稠密卷积；在网络的后半部分，特征分辨率比较小...Stem 该部分通过两个连续 3\times 3 卷积(stride为2)将输入图像 \mathbf{x} \in \mathbb{R}^{H \times W \times 3} 转换为重叠块，输出维度为...架构，FasterViT具有更快的推理速度；相比其他混合架构，FasterViT具有更高的吞吐量，同时具有更优的Top1性能。

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70页论文，图灵奖得主Yoshua Bengio一作：「生成流网络」拓展深度学习领域

GFlowNets：学习流（flow）研究者充分考虑了 Bengio et al. (2021)中引入的一般性问题，在这些问题中给出了一些关于流的约束或偏好。...对于从终端流（Terminal Flow）估计转换概率，在 Bengio et al. (2021)的设置中，研究者得到了与「作为状态确定性函数的终端奖励函数 R 」相对应的终端流：这样一来就可以扩展框架并以各种方式处理随机奖励...如果有一个像公式 44 中的奖励匹配损失，则终端流 F(s→s_f)的有效目标是预期奖励 E_R[R(s)，因为这是给定 s 时最小化 R(s)上预期损失的值。...如果有一个像公式 43 中的奖励匹配损失，终端流 log F(s→s_f)的 log 有效目标是 log-reward E_R[log R(s)]的预期值。...Z 还提供了与指定了终端转换流的给定终端奖励函数 R 相关联的配分函数（partition function）。

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大话 JavaScript（Speaking JavaScript）：第十一章到第十五章

将空字符串转换为数字时，NaN可能是更好的结果。选择结果 0 是为了帮助处理空的数字输入字段，符合 1990 年代中期其他编程语言的做法。...JavaScript 有两个零，一个正零和一个负零，因为数字的符号和大小存储在不同的位置。在本书的大部分内容中，我假设只有一个零，并且您几乎从不在 JavaScript 中看到有两个零。...维基百科很好地总结了有符号零的利弊：据称，IEEE 754 中包含有符号零使得在一些关键问题中更容易实现数值精度，特别是在计算复杂的初等函数时。...（其他可能性在最佳实践：迭代数组中描述）： var arr = [ 'a', 'b', 'c' ]; for (var i=0; i<arr.length; i++) { console.log...在异常处理中，通常会将紧密耦合的语句分组在一起。如果在执行这些语句时，其中一个导致错误，那么继续执行剩余的语句就没有意义了。相反，您尝试尽可能优雅地从错误中恢复。

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WSDM22「谷歌」更快，更准，更可扩展：利用随机游走做会话推荐

从源用户开始，所有商品的邻近分数可以计算为 uR_{(k)} ，其中u是用户向量，R是k步转移概率矩阵。但是该方法容易受流行度偏差的影响，随着k的增加，热门商品往往具有更高的分数。...计算有**重启的随机游走（RWR）**的平稳分布。他能有效捕获向量间的高阶关系，因为 RWR 除了顺序转换之外还利用了重启，它可以缓解流行度偏差的问题，集中在-step 中的中心节点。...SLIM是这方面的开创新工作，它制定了一个线性模型，该模型约束 B 中的所有元素都是非负且零对角线的。...EASE^R 是对上面工作的改进，只考虑零对角约束和F范数，公式如下， \underset{\mathrm{B}}{\operatorname{argmin}}\|\mathrm{X}-\mathrm{...给定矩阵 X，该模型使用与现有线性模型中使用的相同输入和输出矩阵来制定。同时，放宽了 B 的零对角约束以处理重复的物品消费。当 B 的对角元素被松散惩罚时，它允许我们重复预测与下一个商品相同的商品。

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【干货】雾霾太重？深度神经网络教你如何图像去雾

主要研究方向，机器学习，计算机视觉，图像处理等。导读北京城被中度污染天气包围，到处都是灰蒙蒙一片——雾霾天又来了。...传统去雾方法中也会采用不同尺度的滤波器（均值、中值、最小值）来增强特征在不同尺度下的鲁棒性。...受到Sigmoid和ReLU激励函数的启发，提出双边纠正线性单元（Bilateral Rectified Linear Unit，BReLU），在双边约束的同时，保证局部的线性。 ?...BReLU的非线性回归对应于传统去雾方法中的边缘抑制操作（如DCP和CAP）。双边约束引入先验信息缩小参数搜索空间，使得网络更加容易训练；局部线性避免Sigmoid函数梯度不一致带来的收敛困难。...因此，DehazeNet取得了更好的去雾结果，更多的对比实验和代码资源：项目主页 GitHub代码 BReLU+Caffe 其他复现（1）；（2） ?

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R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长

预测公式如下其中yt是按季度季节性调整后的实际美国GDP的对数增长，x3t是月度总就业非农业工资的对数增长。首先，我们加载数据并执行必要的转换。...)) * 100R> xg log(x)) * 100 最后两行用于均衡样本大小，样本大小在原始数据中有所不同。...我们只需在数据的开头和结尾添加其他NA值即可。数据的图形表示如图3所示。...HAR-RV隐含约束有关的零假设在0.05的显着性水平上被拒绝，而指数Almon滞后约束足够的零假设则不能被拒绝。 ...“混合频率数据的预测。” 在MP Clements中，DF Hendry（编），《牛津经济预测手册》，第225–245页。

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R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长

其中yt是按季度季节性调整后的实际GDP的对数增长，x3t是月度总就业非农业工资的对数增长。首先，我们加载数据并执行转换。...(y)) * 100 R> xg log(x)) * 100 最后两行用于均衡样本大小，样本大小在原始数据中有所不同。...我们只需在数据的开头和结尾添加其他NA值即可。数据的图形表示如图所示。要指定midas_r函数的模型，我们以下等效形式重写它： ? ?...HAR-RV隐含约束有关的零假设在0.05的显着性水平上被拒绝，而指数Almon滞后约束的零假设则不能被拒绝。...“混合频率数据的预测。” 在MP Clements中，DF Hendry（编），《牛津经济预测手册》，第225–245页。 ?

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【Kotlin 协程】协程取消 ② ( CPU 密集型协程任务取消 | 使用 isActive 判定协程状态 | 使用 ensureActive 函数取消协程 | 使用 yield 函数取消协程 )

一、CPU 密集型协程任务取消 ---- 在协程中 , 定义在 kotlinx.coroutines 包下的 suspend 挂起函数是可以取消的 ; 但是有一种协程任务 , CPU 密集型协程任务..., 大量的临时数据会丢失 , 因此在协程中 , 无法直接取消 CPU 密集型协程任务 , 这是对协程的保护措施 ; CPU 密集型协程任务取消示例 : 在下面的协程任务中 , 循环 10000000...| 取消中 | 已取消 ) 代码示例 : 在下面的代码中 , 执行 CPU 密集型任务 , 循环 10000000 次进行运算 , 然后在每次循环时 , 都调用 isActive 判定当前的协程是否被取消...---- 在协程中 , 可以执行 ensureActive() 函数 , 在该函数中会自自动判定当前的 isActive 状态 , 如果当前处于取消中状态 , 自动抛出 CancellationException...yieldContext = YieldContext() cont.dispatchYield(context + yieldContext, Unit) // 仅能在已有的无约束循环中屈服的无约束调度程序的特殊情况

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SQL语言元素（一）

数字中只能使用一个小数点字符。该小数点只能用于数字的基数部分，不能用于指数部分。小数点后不需要数字。允许前导零和尾随零。...注意：在嵌入式SQL中，不允许在字符串文字中使用以##开头的一些字符序列，如“使用嵌入式SQL”一章的“文字值”中所述。此限制不适用于其他SQL调用，例如动态SQL。...在SQL中，NULL始终是表示数据值因任何原因未指定或不存在的首选方式。 SQL零长度字符串(空字符串)由两个单引号字符指定。空字符串(")与空字符串是不同的。...注意:不建议使用SQL零长度字符串作为字段输入值或字段默认值。使用NULL表示数据值的缺失。在SQL编码中应避免使用SQL零长度字符串。...长度不计算尾随空格; 所有其他长度函数都计算末尾的空格。 null 处理 NOT NULL数据约束要求字段必须接收一个数据值; 不允许指定NULL而不是值。这个约束不阻止使用空字符串值。

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R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长|附代码数据

首先，我们加载数据并执行转换。...(y)) * 100 R> xg log(x)) * 100 最后两行用于均衡样本大小，样本大小在原始数据中有所不同。...我们只需在数据的开头和结尾添加其他NA值即可。数据的图形表示如图所示。...HAR-RV隐含约束有关的零假设在0.05的显着性水平上被拒绝，而指数Almon滞后约束的零假设则不能被拒绝。...“混合频率数据的预测。” 在MP Clements中，DF Hendry（编），《牛津经济预测手册》，第225–245页。 ---- 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整资料。

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Java魔法堂：深入正则表达式API

拆分字符串三、 java.util.regex包从jdk1.5开始正则表达式相关API就集中存放在该包下，且为其他类中表达式相关方法提供基础处理能力。 1. ...表达式中的元字符将当作普通字符处理 String quote(String s); 表达式属性： // 以\n作为换行符，内嵌为(?...静态方法： // 将入参s中的\和$元字符转换为普通字符，并返回处理后的s字符串。...子表达式) ，命名分组，该类型的分组将纳入匹配对象的group属性中，并且可以在group属性值中通过name值来获取该分组的值。 [d]. (?...子表达式A) ，零宽负向先行断言（也称为预搜索不匹配）。例如匹配字符串"abcd"中的c和d的正则表达式可以是 \w(?!\w{2}) 3.

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编程语言：类型系统的本质

类型系统通过两种方式分配类型：程序员在代码中指定类型，或者类型系统根据上下文，隐式推断出某个元素的类型。类型系统允许在类型之间进行某些转换，而阻止其他类型的转换。...编译器在转换代码时进行类型检查，而运行时在执行代码时进行类型检查。编译器中负责实施类型规则的组件叫作类型检查器。...类型限制了变量的取值范围，所以在一些情况中，运行时错误就被转换成了编译时错误。不可变性是类型施加的一种数据属性，保证了值在不应该发生变化时不会发生变化。...一等函数将函数赋值给变量，并像处理类型系统中的其他值一样处理它们，就得到了所谓的一等函数。...这意味着语言将函数视为“一等公民”，赋予它们与其他值相同的权利：它们有类型，可被赋值给变量，可作为实参传递，可被检查是否有效，以及在兼容的情况下可被转换为其他类型。

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【LeetCode 周赛】很有意思的 T2 题

那么我们的问题就转换为是否存在 k，使得 nums1 - k*nums2 的二进制位中 1 的个数为 k。...，但事实上我们依然可以通过操作 4 次来清零（-1、-4、-8 ⇒ 将 -8 拆分为 2 次 -4，总的操作次数就是 -1、-4、-4、-4）；最少操作次数：每次将二进制位中的 1 消除；最多操作次数...综上所述，令 x 为 num1 - k * num2，y 为 x 二进制位中 1 的个数，从 1 开始枚举 k，那么当满足 y ≤ k 且 x ≥ k 时，必然可以通过 k 次操作清零。...== 0 时，操作次数直接等于 num1 二进制位中 1 的个数，最大操作次数是 log(num1)；当 num2 > 0 或 num2 在 k ≥ bitCount(x) 时终止，...最大操作次数是 log(x)。

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method_FISTA(Fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)

该例子使用L1范数作为惩罚项，是希望x尽量稀疏（非零元素个数尽可能少），即b是A的一个稀疏表示。||Ax-b||2约束条件，即重构误差最小。...有无约束的优化问题如下：梯度下降法基于这样的观察：如果实值函数F(x)在点a处可微且有定义，那么函数F(x)在点a沿着梯度相反的方向-∇F(a)下降最快。　　...这时，对于任意的L>=L(f)，有：基于此，在点xk附近可以把函数值近似为：在梯度下降的每一步迭代中，将点xk-1处的近似函数取得最小值的点作为下一次迭代的起始点xk，这就是所谓的proximal...带回溯的FISTA算法基本迭代步骤如下：值得注意的是，在每一步迭代中，计算近似函数的起止点时，FISTA使用前两次迭代过程的结果xk-1,xk-1，对其进行简单的线性组合生成下一次迭代的近似函数起始点...基于卷积定理，两个函数在时域的卷积相当于频域的相乘，那么我们只需要求出b和R的傅里叶变换，然后相除得到I的傅里叶变换，再将其恢复到时域。

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WSDM23 | CL4CTR：用于CTR预测的对比学习框架

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