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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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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。