现有的序列推荐的方法存在以下问题： 如图所示，用户在不同item上的兴趣是呈聚类分布的，这里的意思是用户可能会对美妆、裙子感兴趣，而美妆内部的具体item之间他们存在相似性，而美妆中的item和裙子中的...因此可以理解为在同一行为序列中，不同的item的重要性是不一样的。...足够灵活：可以适用于高维的序列输入，不需要其他专家知识。 可解释性：球形区域显式的反映了用户在隐空间中的兴趣分布。到item的距离反映了对这些item的偏好程度。...得到z之后在采用全连接层使特征点之间进行交互，如下式： h_k=Dropout(PReLU(W^1_Nz_k+b_N^1)) 高阶输出单元需要整合历史序列中的相似行为，并建模用户的兴趣集中度。...在整体学习的过程中，主要涉及了自注意力机制、相似度求解、通过对比学习构建正则项等。
总结感悟：此文献不仅对神经营销，脑机接口等基本概念进行解说、调研和综述，还解释了脑电的几种经典瞬时活动、节律、评价偏好的性能指标以及业内主流算法，并总结前人基于脑电工作的应用场景和所用所用算法及其精确度...使用传统的营销工具，如访谈和问卷，来评估消费者的偏好、需求和购买意图，可能会导致产生有偏见或不正确的结论[3，4]。同样，口头表达偏好可能会产生有意识或无意识的偏见。...为了在消费者神经科学研究中更好地利用脑电图，必须了解消费者偏好背后的心理过程。 这一部分详细介绍了基于EEG的偏好识别，特别是 偏好的神经关联、偏好的预测特征和偏好分类算法。...使用Python信号处理工具箱(MNE)计算功率谱密度， 并使用MNE工具箱中的avgpower函数计算频带上的平均功率以构建特征。...4.4.2 效价 Valence 在本研究中，选择效价作为偏好的衡量标准。强效价反映在额部脑电不对称性的激活上[34]。 在DEAP数据集[58]中，价态和EEG频带之间有很高的相关性，如图5所示。
随着互联网的发展，产品设计需求也随即增多，市面上的原型设计工具都差不多，呈现差异化是当前原型工具从竞争中脱颖而出的关键。...目前，在全球90多个国家和地区，摹客已拥有数百万专业用户和数十万个企业团队，服务了众多领域的头部企业，其中不乏中国最为知名的科技企业、互联网企业和数字化转型中的大中型传统企业。...如果涉及到团队协作，不同产品经理的使用习惯、个人能力不同，输出的原型方案可能大相径庭。根据实际的用户需求，摹客RP推出了更加符合用户需求的场景级组件。...有了这些成熟组件，产品经理不需要再去网络上寻找组件库和图标，并且这些组件有的还自带交互效果，无形中节省了大量的时间和精力。实现了软件安装即可使用，产品经理可以将更多经理专注在产品设计上。...最大的痛点就是动态面板和页面是相互隔离的两个空间，用户需要单独进入动态面板才能进行内容编辑。编辑时首先要通过下拉选择或者逐个切换的方式，定位到具体面板完成编辑。这无疑增加了用户的操作成本。
1.首先配置Anaconda虚拟环境 在Anaconda Prompt中输入 conda create -n pytorch python==3.7 2.在该环境中安装pytorch 因为前面已经安装了...cuda10.0.130和cudnn，安装与之匹配的pytorch版本， 官网中寻找，但是官网对应的命令貌似不太对（会有报错），最后看的是这个回答的命令。...环境中验证是否安装成功 首先在命令行中输入python进入python环境，然后输入命令验证pytorch是否安装成功： import torch print(torch....需要的python版本是3.6，所以没有把tensorflow和pytorch装在一个环境中。...如果要卸载pytorch的话，进入相应环境在命令行中输入如下命令： pip uninstall torch 如果使用的conda命令安装的pytorch，则用如下命令： conda uninstall
今天我们将探讨Python爬虫在SEO中的应用，并进行一些简单的效果分析，帮助大家深入了解这项技术的潜力和价值。 首先，我们必须要了解Python爬虫和SEO的相关知识。...Python爬虫和SEO的结合可以帮助我们更好地理解用户需求、进行关键词研究、监测竞争对手以及优化网站的加载速度和性能。 ...然后，我们可以通过优化代码、压缩图片和减少HTTP请求等技术手段来提升网站性能，从而为用户提供更好的浏览体验。 接下来，让我们通过一个实例来分析Python爬虫在SEO中的应用和效果。...通过比较实施Python爬虫和不使用Python爬虫的SEO策略的结果，我们可以得出结论：Python爬虫在SEO中具有显著的效果和优势。 ...只有在合理、合规的前提下，充分发挥Python爬虫在SEO中的潜力，才能为网站的成功和可持续发展做出贡献。
多语言支持C++、Java、python， C#等， ２. 对分布式系统的支持，涵盖了负载均衡、位置服务、计算节点需要实时启动等特性。 3. ...提供了基于发布-订阅机制的消息组建ICEStorm 一、书写slice文件，然要按照slice规定的语法来实现 Printer.ice module Demo { interface Printer...这种方法还需要额外安装slice2py命令，为了省事没有采用这种方法，我们采用的是在程序中动态的加载slice文件并编译它。 ...三、实现服务端代码 import sys, traceback, Ice # 动态加载slice文件并编译 Ice.loadSlice("....接口实例化一个工作的仆人 object = PrinterI() # 将上述实例化好的仆人添加到适配器中，他的识别码是"SimplePrinter" adapter.add
Redis 高级限流器的 Laravel 实现 在 Laravel 底层的 Redis 组件库中，已经通过 PHP 代码为我们实现了这两种限流器： ?...限定单位时间访问上限 如果想要使用基于时间窗口的限流器限定用户在单位时间内的请求上限，可以这么做： // 定义一个单位时间内限定请求上限的限流器，每 10 秒最多支持 100 个请求 Redis::throttle...另外，需要注意的是不同于路由限流中间件 throttle，这里的 Redis 键不是基于用户标识的，而是基于文章 ID 标识的，所以会统计所有用户针对指定文章详情页的访问次数。...如果用户请求进来获取锁失败，则表示所有锁都被其他请求持有，这就意味着用户并发请求已达上限，如果获取锁超时（默认超时时间是 3s），则在上一层 then 方法中捕获到超时异常，执行其第二个参数对应的异常回调函数...通过限流器限制队列任务处理频率 除了用于处理用户请求频率外，还可以在处理队列任务的时候使用限流器，限定队列任务的处理频率。这一点，在 Laravel 队列文档中已有体现。
在很多博客上都有写卡尔曼滤波的相关文章，但都是花非常大的篇幅来通过一些例子来通俗地讲解卡尔曼滤波，对于不知道其数学原理的读者来说，看完之后依然是一知半解。...本文会先讲解最简单的单变量卡尔曼滤波，让大家知道卡尔曼滤波大致是什么样的，然后再详细地给出公式的推导过程，最后展示卡尔曼滤波在配对交易中的应用。...由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。...卡尔曼滤波在配对交易中的应用 关于什么配对交易，什么是统计套利中的协整，知乎上有非常好的回答，在这里我们只讨论卡尔曼滤波在配对交易中的应用。 在配对交易中，我们构造了如下回归方程 ?...然后利用该方程在样本外进行套利。那么，假如我们这里的a和B是会改变的，那么我们如何动态地去调整回归方程的系数？我们可以使用如下滤波的方式 建立观测方程 ? 建立状态方程 ?
打开word软件，新建一个word文件 写入个人简历信息 保存文件 关闭word软件 同样，在操作文件的整体过程与使用word编写一份简历的过程是很相似的 打开文件，或者新建立一个文件 读/写数据...打开文件 在python，使用open函数，可以打开一个已经存在的文件，或者创建一个新文件 open(文件路径，访问模式) 示例如下： f = open('test.txt', 'w') 说明: 文件路径...例如：C:/Users/chris/AppData/Local/Programs/Python/Python37/python.exe，从电脑的盘符开始，表示的就是一个绝对路径。.../表示的是当前文件夹。 ../test.txt，从当前文件夹的上一级文件夹里查找 test.txt 文件。 .....如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。也就是说，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。r+打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
一、说明 添加视图文件的时候有两种方式：1、通过在xml文件定义layout；2、java代码编写 二、前言说明 1.构造xml文件 2.LayoutInflater 提到addview，首先要了解一下...这个类最主要的功能就是实现将xml表述的layout转化为View的功能。...// 为垂直方向布局 //定义子View中两个元素的布局 ViewGroup.LayoutParams vlp = new ViewGroup.LayoutParams( ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT...控件单击事件 switch (v.getId()) { case R.id.sbtn_navback: this.finish(); break; default: break; } } } 以上这篇基于...Android在布局中动态添加view的两种方法(总结)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。...seaborn模块主要用于数据探索、数据分析和数据可视化，使得我们在Python中创建各种统计图表变得更加容易、简单。以下是seaborn模块的一些主要特点和功能。 美观的默认样式。...seaborn模块提供了多种内置的颜色主题和调色板，可以帮助我们更好地呈现数据；可以基于我们实际的需求，选择合适的颜色主题或自定义调色板。 ...在我们之前的很多博客中，也都介绍过这一模块的具体使用方法与场景，包括基于Python TensorFlow Keras Sequential的深度学习神经网络回归、Python中seaborn pairplot...需要注意的是，由于我希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置seaborn模块，因此首先通过如下的代码进入这一虚拟环境；关于虚拟环境的创建与进入，大家可以参考文章Anaconda创建、使用、
一日一技是一个每天更新的栏目，力图做到让你每天用2分钟的时间掌握一个开发技巧。 ---- 在全新的Ubuntu 18.04中已经自带了Python 3。...但是这个Python环境并不完整，需要补充安装下面几个模块。...sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install python3-pip sudo apt-get install build-essential...libssl-dev libffi-dev python3-dev
在 Laravel 应用中，路由的访问频率限制功能底层使用的就是通过这种机制实现的限流器。...限流中间件在 Laravel 中的使用 我们知道，在 Laravel 项目中，可以通过 RateLimiter 门面的 for 方法来定义限流逻辑比将其应用到路由中（详见路由文档），也可以直接在 Laravel...它是基于缓存系统驱动的，目前的缓存驱动是 Redis，所以最终也是基于 Redis 实现的。...在响应头中，会添加访问上限和剩余可用访问次数字段： 小结 这只是 Redis 限流器的最简单实现版本，除此之外，还可以基于时间窗口和漏斗算法实现更加高级的限流器，Laravel 队列系统中的频率限制功能就是基于这种限流器实现的...，下篇教程，学院君就来给大家介绍如何实现更高级的 Redis 限流器及其在 Laravel 底层的实现源码。
Python中为了方便程序直接生成exe文件，它存在一个pyinstaller库，使用这个库可以直接将.py程序生成exe文件。这个命令不是在windows的命令行中执行的。...对于python3.5以下的版本，可以在cmd命令中直接使用。...然后将鼠标放到下载过的库上面就会出现路径，在我的电脑里面输入路径就会看到下载完的库的文件夹。接下来是重点↓ 将新下载的Pyinstaller文件夹复制到site-packages，并且全部替换 ?...except ImportError: error_no_pip() return main(['uninstall', '-y'] + pkgs) 修改完成后就可以了，基本没有毛病了 到此这篇关于在python3.64...中安装pyinstaller库的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关python3.64安装pyinstaller库内容请搜索ZaLou.Cn
Hanlp是由一系列模型与算法组成的javag工具包，目标是普及自然语言处理再生环境中的应用。...有很多人在安装hanlp的时候会遇到安装失败的情况，下面就是某大神的分享的在python环境中安装失败的解决方法，大家可以借鉴学习以下！...HANLP.jpg 由于要使用hanlp进行分词，而我们的环境是python环境所以得安装pyhanlp，但是安装过程总是出现这样的问题 图1.png 看上去感觉是缺少了visual c++环境，于是安装...visual c++，可查看这个博客www.hankcs.com/nlp/python-calls-hanlp.html 安装完后发现问题并没有解决，初步怀疑应该是 jpype1没有安装成功，于是使用pip...install jpype1发现果然失败，最终手动安装pip install D:\soft\JPype1-0.6.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装成功。
背景： 在学习python的过程中难免会出现python解释器中没有所需要的库，这时我们就要自行的去安装这些库了；当然如果使用的anaconda集成环境的话在安装python一些依赖环境中会简单不少（...ps:推荐大家使用anaconda） 2.安装方法： 安装这些库和依赖环境的方法大体上可以分为三种：1.通过pycharm中安装；2.通过命令行的方式进行安装；3.手动安装 3.方法一：pycharm...] 3.安装的命令为pip install 包的名字 上图以opencv为例子，pip install opencv-python 如果安装的速度比较的慢的换可以使用命令： pip install -i...在其中输入要搜索的包名字： [在这里插入图片描述] 找到安装包根据自身版本需求下载： [在这里插入图片描述] 找到下载文件的本地文件夹： [在这里插入图片描述] 在如图所示的位置输入cmd [在这里插入图片描述...] 右击属性：[在这里插入图片描述] 复制路径 [在这里插入图片描述] 在命令行中输入pip install +文件的路径，譬如我的路径为：C:\Users\胡子旋\Downloads\opencv_python
图：某业务用户数分年龄段曲线（来自腾讯灯塔截图） 动态属性类：当天启动方式、当日拉活渠道、新老用户、当日播放视频数、当日是否领取红包 · 特点：基本上是基于用户当天的一些行为或状态数据，例如启动方式，每天的启动方式都可能变化...图：微视红包业务，按用户当日领取金额分群的有关数据（来自腾讯灯塔截图） 基于运营视角的缓慢变化维度 有没有合适分群方式，可以结合基础属性和动态数据的优势，解决相关问题。...我们引入了数据仓库中缓慢变化维的概念，例如，每天均将用户按照过去1个月领取红包的天数做分段，这样，用户的分群是在缓慢变化，解决了分群一致性问题，监控的指标是短期变化，可以很好的监控出业务异动。 ?...图：按最近1个月（每日向前滚动计算1个月）领取红包天数分层，DAU用户留存曲线 如上图，我们清晰的看到，红包敏感群体（「22-28天」）群组的用户留存率在明显下跌，如果按照领取用户的留存，...，还非常容易找到业务的交集影响和变化 · 红包敏感群体（缓慢变化维中，过去1个月领取红包22-28天），发布渗透率在逐渐提高，这说明红包模块和发布模块，用户产生了较强的交集，也许可以在产品层面迭代
图：某业务用户数分年龄段曲线（来自腾讯灯塔截图） 动态属性类：当天启动方式、当日拉活渠道、新老用户、当日播放视频数、当日是否领取红包。...图：微视红包业务，按用户当日领取金额分群的有关数据（来自腾讯灯塔截图） 基于运营视角的缓慢变化维度 有没有合适分群方式，可以结合基础属性和动态数据的优势，解决相关问题。...我们引入了数据仓库中缓慢变化维的概念，例如，每天均将用户按照过去1个月领取红包的天数做分段，这样，用户的分群是在缓慢变化，解决了分群一致性问题，监控的指标是短期变化，可以很好的监控出业务异动。 ?...红包敏感群体（缓慢变化维中，过去1个月领取红包22-28天），发布渗透率在逐渐提高，这说明红包模块和发布模块，用户产生了较强的交集，也许可以在产品层面迭代，促进2个模块的相互互动。...腾讯NEXT学院 求职干货 | 前辈blog | 前端课程 ↓↓↓点击阅读原文，体验python入门课程 ? 喜欢这样的干货就点个在看吧！
---- 视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3daaa2aaaoeadbxyxg5rfaggdbumaadia.f10002...假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。 传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事件进行分类。...这些成功的关键是使用“LSTM”，这是一种非常特殊的循环神经网络，几乎所有基于循环神经网络的令人兴奋的结果都是用它们实现的。本文将探讨的正是这些 LSTM。...但也有我们需要更多上下文的情况。考虑尝试预测文本“我在中国长大……我说地道的中文”中的最后一个词。...结论 在这个例子中，你已经看到: 如何准备用于LSTM模型的数据 构建一个LSTM模型 如何测试LSTM的预测准确性 使用LSTM对不稳定的时间序列进行建模的优势 ---- 本文摘选《Python用LSTM
HyperLogLog 虽然强大，但是由于没有提供类似 SISMEMBER 之类的包含判断指令，所以无法实现判断某个元素是否在 HyperLogLog 中的功能，对于一些海量信息的过滤处理，比如从推荐文章中去除已读文章...，从爬虫列表中去除已爬取页面等场景，则无法基于 HyperLogLog 实现。...布隆过滤器在爬虫系统中的应用 通过上面的分析，我们可以得出这个结论：布隆过滤器判断不存在的元素一定不存在，而布隆过滤器判断存在的元素则不一定存在（概率很低，误差默认小于 1%）。...安装 phpredis-bloom 扩展包 phpredis 客户端默认是不支持布隆过滤器指令的，需要安装如下这个扩展包才可以在 PHP 客户端中使用布隆过滤器： sail composer require...你可以在队列任务处理完成后，比对 crawl_soources 中的唯一 URL 总数和已爬取 URL 总数来看看误差是多少，我这里这个两个数值分别是 9417/9327，误差率在 1%，和默认值相符，
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