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推荐系统(七)——SIGIR21不要把流行度偏差一棍子“打死”

并且本文考虑到“不是所有流行偏差都是有害”,流行item可以反映这个item趋势和内在特性。而我们需要缓解是流行偏差对item曝光带来影响。...数据流行一方面可以反映数据本身内在特性和其趋势,用户本身可能就会在心理上倾向于这类商品,因此Z对C有直接影响;另一方面,由于存在Z,他会影响item最终曝光,热门item往往曝光更高。...本文采用分阶段方式,计算不同阶段内局部流行度。 m_i^t=D_i^t/\sum_{j \in I}{D_j^t} m_i^t 表示item i在第t阶段中流行度。...因此本文定义了Drift of Popularity (DP)来定量衡量流行度漂移。如下式,通过JS散度衡量两个阶段之间流行度差异。...m_i^t) ,即根据u,i以及局部流行度来计算当前item推荐概率。

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关于中心化等级制与去中心化网络化组织趋势思考:在21世纪,大型、等级制公司将彻底组织形式即网络所取代

民主社会等级体制,也会像威权社会等级体制一样,出现效率不高情况,因此在今天几乎所有民主国家里,要求权力分散、实现联邦化、私有化和权力委授呼声很高。 公司等级制也遭受了冲击。...大型、等级过度森严公司,出现了大幅衰退——20世纪80年代美国电话电报公司(AT&T)和国际商用机器公司(IBM) 就是典型例子,它们成了规模更小、反应更敏捷、更具灵活性竞争者牺牲品。...商学院教授、企业经营顾问和信息技术专家,都曾着重指出过高度分权管理公司优点,其中还有人称,在21世纪,大型、等级制公司将彻底组织形式即网络所取代。...权力集中、专制公司走向衰落原因,同中央集权、威权主义国家走向衰败原因一样:它们无力应对所置身日益复杂世界对信息需求。...弗里德里希·冯·哈耶克在五十年前一篇经典文章中提出过,集权化等级制企业,在信息处理方面的问题,而为此文奠定基础则是路德维希·冯·米塞斯(Ludwig vonMises) 一篇批评社会主义作品。

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    前端代码质量-圈复杂度原理和实践

    它用图形式表示一个过程内所有基本块执行可能流向, 也能反映一个过程实时执行过程。 下面是一些常见控制流程: ?...P:独立组件数目 前两个,边和节点都是数据结构图中最基本概念: ?...代码复杂复杂度变化趋势 定时任务爬取代码每日代码复杂度、代码行数、函数个数,通过每日数据绘制代码复杂度和代码行数变化趋势折线图。 ? ?...复杂度曲线图可以很快帮你更早发现上面这两个问题,发现它们后,你可能需要重构代码。复杂性趋势对于跟踪你代码重构也很有用。复杂性趋势下降趋势是一个好兆头。...这要么意味着您代码变得更简单(例如,把 if-else 重构为多态解决方案),要么代码更少(将不相关部分提取到了其他模块中)。(下图3) 代码重构后,你还需要继续探索复杂度变化趋势

    1.9K60

    Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之应用机器学习建议

    测试集评估在通过训练集让我们模型学习得出其参数后,对测试集运用该模型,我们有两种方式计算误差 ①对于线性回归模型,我们利用测试集数据计算代价函数J ②对于逻辑回归模型,我们除了可以利用测试数据集来计算代价函数外...(代价函数值) ③选取代价函数值最小模型 ④用步骤3中选出模型对测试集计算得出推广误差( 代价函数值) 4....诊断偏差和方差 高偏差和高方差问题基本上来说是欠拟合和过拟合问题。以下图为例 ? 我们通常会通过将训练集和交叉验证集代价函数误差与多项式次数绘制在同一张图表上来帮助分析: ?...对于交叉验证集,当d较小时,模型拟合程度低,误差较大;但是随着d增长,误差呈现先减小后增大趋势, 转折点是我们模型开始过拟合训练数据集时候。 我们如何判断是方差还是偏差呢?如下图所示 ?...训练集误差和交叉验证集误差近似时: 偏差/欠拟合 交叉验证集误差远大于训练集误差时: 方差/过拟合 5. 正则化和偏差/方差 在我们在训练模型过程中,一般会使用一些正则化方法来防止过拟合。

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    《公差配合与技术测量》试题答案卷

    对于尺寸公差带,代号为A-H基本偏差为(C ) (A) 上偏差, 正值(B) 上偏差,负值(C)下偏差, 正值(D) 下偏差, 负值 2. ...对于基本偏差代号为JS公差带,下列论述中,正确有(c ) (A) 基本偏差只能是上偏差 (B) 基本偏差只能是下偏差 (C) 基本偏差可以是上偏差或下偏差 (D) 不能确定 5. ...下列论述中正确有(A) (A) 对于轴基本偏差,从a~h为上偏差es,且为负值或零  (B) 对于轴,从j~z孔基本偏差均为下偏差,且为正值  (C) 基本偏差数值与公差等级均无关 (D) 基本偏差数值与公差等级均有关...(   √ ) 8.当最大实体要求应用于测要素时,则测要素尺寸公差可补偿给形状误差,形位误差最大允许值应小于给定公差值。...图b为轴线在任意方向直线度,其公差带为直径等于公差值0.02mm圆柱体。 图c为给定平面内测素线对基准素线平行度,其公差带为宽度等于公差值0.02且平行于基准A两平行直线。

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    那些优秀网络爬虫工具介绍,最后亮了!| 码云周刊第 16 期

    3、 SSM (十一) 基于 dubbo 分布式架构 现在越来越多互联网公司还是将自己公司项目进行服务化,这确实是今后项目开发一个趋势,就这个点再凭借之前SSM项目来让第一次接触同学能快速上手...独家译文 4、五大理由从 Python 转到 Go 语言 Python 是非常强大,特别是 Python3 有了异步功能,但是 GO 将完全取代它在大企业中存在… 5、软件复杂性: 命名艺术...码云推荐 1、强力 Java 爬虫 2、便于二次开发爬虫框架 3、分布式爬虫系统 4、Go语言实现高性能爬虫 5、Node.js 爬虫系统 6、人脸识别爬虫 7、全球最大成人网站PornHub...Log4j2, Bootstrap + Jquery 等。...代理路由方式防止抓取并发量过大情况下对方屏蔽; - nodejs none-block 异步环境下抓取性能比较高; - 中央调度器负责网址调度(同一时间片内一定数量抓取任务中根据网站权重来决定派发任务量

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    AI系统实现了自动编程,程序员要被取代了吗?

    在语音识别、自然语言处理等人机交互方面也取得了很大技术进步。未来各行各业不同类型工种逐步由机器代替人作为发展趋势。 ?...原文作者表示,他们用这个系统证明了长久以来假设,那就是功能完备程序确实能够自动生成。作者同时认为,AI Programmer编写程序完全可以超越传统范畴,不受人类时间和智慧局限。...不过通过这篇文章我们确实看到了发展趋势。相信今后会有更多进展帮助我们揭晓答案。...它是由美国J.Holland教授1975年首先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性限定;具有内在隐并行性和更好全局寻优能力;遗传算法这些性质,已被人们广泛地应用于组合优化...---- 往期精选文章 使用虚拟dom和JavaScript构建完全响应式UI框架 扩展 Vue 组件 使用Three.js制作酷炫无比无穷隧道特效 一个治愈JavaScript疲劳学习计划 全栈工程师技能大全

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    增量式PID公式4点疑问和理解

    如上图,有一个人前往目的地A,他用眼睛视觉传感器目测到距离目的地还有100m,即当前与目的地偏差为100,他向双脚输出Δ=100J能量,跑呀跑,10s之后,他又目测了一次,此时距离为40m,即current_error...+(-60)=40J能量,40J能量他刚好以4m/s速度跑呀跑,10s之后,他发现已经到达目的点,此时current_error=0,大脑经过思考得出current_error—last_error...得到偏差变化趋势后,乘以Kp使输出量与error相对变化。这个道理犹如模拟电子电路中,声音信号经过功放管放大输出信号与输入信号相对应线性变化。 三、引进微分控制?...然而,通常情况下,我们被控制量并非纯比例式地变化,如下图: 比例表示变化趋势,微分则表示变化趋势变化率,映射到一个图像曲线中即为导数变化!...在系统中加入微分反映系统偏差信号变化率,能预知偏差变化趋势,具有超前控制作用,提前处理偏差。 四、引进积分控制?

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    2020年用于机器学习5大编程语言及其库

    Matplotlib:这是一个流行python绘图库,用于创建基本图形,如折线图、柱状图、直方图等。...Deeplearning4j:这是一个创新开源分布式深度学习库,它提供了一个广泛支持机器学习算法计算框架。这个库在识别模式、情绪、声音和文本方面非常有用,是专门为商业环境设计。...4:R R是一种非常流行编程语言,用于机器学习中统计计算、分析和可视化。它是一种完美的基于图形语言,用于通过图形来探索统计数据,Facebook、谷歌等数据专业人士广泛使用。...该程序包用于建立基于条件推理算法决策树。这个包也很广泛,减少了训练时间和偏差。...machinelearn.js:它取代了pythonScikitLearn库。它为有监督和无监督学习提供聚类、分解、特征提取模型和实用工具。

    1.7K10

    机器学习-线性回归(Linear Regression)介绍与python实现

    为了提供线性回归基本理解,我们从最基本线性回归版本开始,即简单线性回归。 简单线性回归 简单线性回归是一种使用单个特征预测响应方法。假设这两个变量是线性相关。...这里,e_i是第i次观察中残差。 因此,我们目标是最大限度地减少总残留误差。 我们定义平方误差或成本函数,J为: ? 我们任务是找到j(b_0,b_1)最小b_0和b_1值!...在不进入数学细节情况下,我们在此处提供结果: ? 其中SS_xy是y和x交叉偏差之和: ? 和SS_xx是x平方偏差之和: ?...如已经解释,最小二乘法倾向于确定b',其总残余误差最小化。 我们直接在这里展示结果: ? 其中'代表矩阵转置,而-1代表矩阵逆。...当我们到达本文末尾时,我们将讨论下面的线性回归一些应用。 应用 1.趋势线:趋势线代表一些定量数据随时间变化(如GDP,油价等)。这些趋势通常遵循线性关系。因此,可以应用线性回归来预测未来值。

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    音视频技术开发周刊 | 281

    ChatGPT背后经济账 ChatGPT能否取代Google、百度这样传统搜索引擎?为什么中国不能很快做出ChatGPT?...ChatGPT 教你 AI 绘画之 Midjourney 屠龙刀法第 1 卷 随着 AI 绘画取得了重大突破,横空出世神器 Midjourney 也越来越大家所熟知。...schedule/event/om_vlc/attachments/slides/5695/export/events/attachments/om_vlc/slides/5695/FFmpeg_VLC_js.pdf...阅读/资源推荐 2023年WebRTC趋势:黄金时代不在 随着疫情防控全面放开,混合办公成为主流协作方式,WebRTC作为主流RTC基础技术自然也受到影响。...如何进行规模化主观评估?如何解决不同设备差异带来结果偏差?如何解决评估者差异导致结果偏差?如何对主观评估进行有效管理和调度?如何解释主观评估和客观算法之间一致性?

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    动态权重之多任务不平衡论文 (一)

    然而,配置多任务深度架构搜索空间组合很大,并且设计网络通常会因设计者对不同任务之间关系感知而产生偏差。此外,最先进多任务学习工作保持每个学习任务权重固定,而不是动态和自适应地改变它们。...在这项工作中,ResNet-50用作基本网络。加权损失层是本文新提出,本文提出了一种新训练算法——验证损失趋势算法,以同时联合学习多个属性预测任务。...我们验证损失趋势算法不是平等对待每个预测任务,而是可以动态更新每个任务学习器权重。在后向传播中,加权损失传播以更新基本网络参数。...3.3 验证损失趋势算法 超参\lambda _{j}调优问题 3.2中,超参\lambda _{j}是模型关键,一旦设置了每个任务权重,参数集可以相应地更新。...验证损失趋势算法 为了自动计算超参数\lambda _{j},本文提出了一种高效且有效方法来验证训练过程中损失趋势,以便自动和自适应地协调学习每个属性任务重要性。

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    深度解密setTimeout和setInterval——为setInterval正名!

    这样会导致一个问题就是时间不断延迟,原本是1000ms间隔,再setTimeout无意识延迟下也许会慢慢地跑到总时长2000ms偏差。...修复setTimeout局限性 说到想要修正时间偏差,大家会想到什么?没错!就是获取当前时间操作,通过这个操作,我们就可以每次运行时候修复间隔时间,让总时长不至于偏差太大。...eventloopstack就是一个不定因素,也许stack内task都完成后远远超过了queue中task推入时间,导致每次执行时间都有偏差。...有一组很经典情况就是游离状dom无法回收。以下代码,root已经被删除了,那么root中子元素是否可以回收?...reference-counting 引用计数 这个比较容易理解,就是当前对象是否引用,如果引用标记。最后没有标记则清除。

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    单片机常用14个C语言算法

    C,升序)   基本思想: 1)先在A、B数组中各取第一个元素进行比较,将小元素放入C数组; 2)取小元素所在数组下一个元素与另一数组中上次比较后较大元素比较,重复上述比较过程,直到某个数组先排完...; 基本方法:比较相邻n 和 n - 1时刻两个采样值y(n)和 y(n – 1),根据经验确定两次采样允许最大偏差。...; 对温度 液位等缓慢变化测参数用此法能收到良好滤波效果 ,但是对于流量压力等快速变化参数一般不宜采用中位值滤波法; 基本方法:对某一测参数连续采样 n次(一般 n 取奇数) ,然后再把采样值按大小排列...这种信号特点是信号本身在某一数值范围附近上下波动 ,如测量流量、 液位; 基本方法:按输入N 个采样数据 ,寻找这样一个 Y ,使得 Y 与各个采样值之间偏差平方和最小。...积分时间常数TI越大,积分作用越弱,反之则越强; 微分环节:能反应偏差信号变化趋势(变化速率),并能在偏差信号值变得太大之前,在系统中引入一个有效早期修正信号,从而加快系统动作速度,减小调节时间

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    J. Chem. Inf. Model. | 基于物理信息类药物分子构象生成模型

    图 5 如图5所示,对于一个示例烷烃键,所显示键组件输出是|δij|函数,其中|δij|是针对不同σ值计算。随着|δij|增加,模型预测修正也越大。这种总体趋势是将键合原子拉得更近。...这个分子有一个中心芳香环,连接着四个大取代基。这个芳香环通常无法生成为平面结构,这可能是因为平面性对两个连接苯基方向施加了严格约束,这些约束难以满足。...与使用更现实GFN2-xTB半经验量子力学方法优化基准构象相比,键长存在明显偏差(见图12)。...对CSD数据集生成构象中键合参数进行比较,显示出与QMugs数据集观察到趋势相同,MMFF94键长偏差得到了证实(见图14)。...Physics-informed generative model for drug-like molecule conformers[J].

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    第二章 1.4-1.8 正则化与 Dropout

    这里后面也可以加上 b 正则化参数,即 .但是 Ng 常常胜省略不写,因为 W 已经是一个高维参数矢量,已经可以表达高偏差问题....直观上理解,当 设置很大时,足够大,权重矩阵 w 设置为接近于 0 值,因为正则项十分大,则前一项影响降低到很小....直观上理解就是把多隐藏层单元权重设为 0,于是基本上消除了这些隐藏单元许多影响(如图中所表示样子) 此时这个大大简化了神经网络会变成一个很小网络,小到如同一个逻辑回归单元,但是深度却很大,它会使...高方差状态,如同最右边图接近于左图偏差状态,但是 会存在一个中间值,于是会有接近于"Just right"状态....J 每次迭代后都会下降.因为使用 dropout 方法后我们所优化代价函数 J 实际上并没有明确定义或者很难被计算,所以我们很难绘制出代价函数 J 下降趋势图形. 1.8 其他正则化方法 方法 1

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    编写跨运行时 JavaScript 程序

    浏览器兼容性适配是每个前端开发者必备技能,现在很多开发者都不知道那个 IE 蹂躏年代。 npm、yarn、pnpm、pnpm 7、8… bun!...前端开发者似乎一直摆脱不了’兼容性‘、’跨平台‘、碎片化这些话题。 不过也有好一面,这恰巧说明它生命力非常旺盛,前端开发边界也一而再地拓宽,打脸了前端已死论调。...在当前各种‘过度’工程化蹂躏阶段,显得难得可贵。 Nextjs 配置地狱 我觉得,另外一个比较重要亮点就是向 Web 标准 API 看齐。...它也才发布一年多,在我落笔此刻,它刚好也发布了 1.0 版本。 它宣传点就是 —— 快 它目的很简单,就是为了取代 Node.js,就是要提供一个更快运行时,消灭现在复杂开发乱象。...’ 也是一波潜在趋势

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    R语言、SAS潜类别(分类)轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据

    p=26105  最近我们客户要求撰写关于LCTM研究报告,包括一些图形和统计输出。...然而,对于给定数据集,可以根据类数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型分数 本文说明了LCTM基本用法,用于汇总拟合潜在类轨迹模型对象输出。...模型 A:无随机效应模型 | 固定效应同方差 | - 解释个人轨迹与其平均类轨迹任何偏差仅是由于随机误差 其中假设所有类残差方差相等, 相关视频 ** 拓端 ,赞17 模型 B:具有特定类别残差固定效应模型...和 Molenbergh 基本原理来检查没有随机效应模型中每个 K 类标准化残差图形状。...首先,对于每个参与者,计算分配到每个轨迹类后验概率,并将个体分配到概率最高类。在所有类别中,这些最大后验分配概率 (APPA) 平均值高于 70% 认为是可以接受

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    R语言分位数回归、最小二乘回归OLS北京市GDP影响因素可视化分析

    【10】 对于分位数回归模型,则可采取线性规划法(LP)估计其最小加权绝对偏差,从而得到解释变量回归系数,可表示如下: 求解得: 研究基本内容,拟解决主要问题 研究主要内容: 1.  ...查看数据 读取数据 head(data) σ收敛检验 从变异系数变化趋势来看,在06年以后,波动趋势变小,因此参数逐渐收敛。...qr1$coefficients 与ols回归线段作比较 summary(OLS) OLS(普通二乘回归) 上图是普通二乘回归拟合图,从结果来看大部分点回归预测置信区间所覆盖。...上面的图为分位数回归回归系数变化趋势图,从结果来看居民消费水平相关影响逐渐变化且从负相关变为正相关,说明有正向影响, 社会投资从正相关逐渐变成负相关,说明有负向影响,进出口总额从负相关逐渐变成正相关...基于回归分析的人均GDP 影响因素研究[J] .经济研究导刊. 2013 ( 7) . [2]沈冰. 基于面板数据分位数回归分析——浙江省GDP影响因素[J].

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    因果推断(三)双重差分法(DID)

    因果推断(三)双重差分法(DID) 双重差分法是很简单群体效应估计方法,只需要将样本数据随机分成两组,对其中一组进行干预。在一定程度上减轻了选择偏差带来影响。...DID 因果效应计算:对照组y在干预前后均值差(),实验组y在干预前后均值差(),则因果效应: 假设前提:DID有一个很重要且很严格平行趋势假设,即实验组和对照组在没有干预情况下,结果趋势是一样...# 计算文字y坐标 y_text = df_did.query('dt == 2007 and `class`=="B"')['sales'].values[0] # 绘图查看干预前趋势 fig,...df_did_cal.loc['A', '干预后'] - df_did_cal.loc['A', '干预前']) print(did) 175541.82000000007 总结 在实际业务中,平行趋势假设是很难满足...,因此常常会先进性PSM构造相似的样本,这样两组群体基本上就会符合平行趋势假设了,所以常见以PSM+DID进行因果推断,有兴趣同学可以结合这两期内容自行尝试。

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