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KTV歌曲推荐-因子分解机和DeepFM

前言 今天应该是推荐算法的最后一篇了,因子分解机deepFM。此处跳过了FM和FFM,因为我马上要去干别的了,所以直接用deepFM收尾吧。 先po两篇论文 FM论文 deepFM论文 看完这两篇论文,基本就能理解FM和DeepFM了。为了节省大家的时间我简述一下一些基本思想。 FM因子分解机 在FM出现以前大多使用SVM来做CTR预估,当然还有其他的比如SVD++,PITF,FPMC等,但是这些模型对稀疏矩阵显得捉襟见肘,而且参数规模很大。 那FM解决了什么问题: 更适合做稀疏矩阵的参数计算 减少了需要训练的参数规模,而且特征和参数数量是线性关系 FM可以使用任何真实数据进行计算 其实FM出现主要解决了特征之间的交叉特征关系,此处省略了稀疏矩阵导致的w参数失效的模型直接说最终模型: 这里通过一个向量v的交叉来解决了稀疏矩阵导致的导致参数失效的问题。 那他参数的规模为什么小呢,接下来就是推导后面二次项部分: 从这里可以看出参数的复杂度是线性的O(kn)。 Keras对FM建模 这里是单纯的FM模型代码,这代码是借鉴别人的,我发现有一个问题就是,他最后repeat了二次项,这块我不是太明...

开源分布式ID生成器UidGenerator的技术实现

1、引言 很多人一想到IM应用开发,第一印象就是“长连接”、“socket”、“保活”、“协议”这些关键词,没错,这些确实是IM开发中肯定会涉及的技术范畴。 但,当你真正开始编写第一行代码时,最现实的问题实际上是“聊天消息ID该怎么生成?”这个看似微不足道的小事情。说它看似微不足道,是因为在IM里它太平常了,处处可见它的身影。不过,虽然看似微不足道,但实际却很重要,因为它的生成算法和生成策略的优劣在某种意义上来说,决定了你的IM应用层某些功能实现的难易度。 有签于此,即时通讯网专门整理了“IM消息ID技术专题”系列文章,希望能带给你对这个看似微小但却很重要的技术点有更深刻的理解和最佳实践思路。 本文是专题系列文章的第5篇,专门介绍百度开源的分布式消息ID生成器UidGenerator的算法逻辑、实现思路、重点源码解读等,或许能带给你更多的启发。 2、基本介绍 全局ID(常见的比如:IM聊天系统中的消息ID、电商系统中的订单号、外卖应用中的订单号等)服务是分布式服务中的基础服务,需要保持全局唯一、高效、高可靠性。有些时候还可能要求保持单调,但也并非一定要严格递增或者递减。 全局ID也可以...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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