基于uplift模型的营销增益 小O：小H，我们最近在做促销，针对一些群体发放优惠券。老板说有些用户不管发不发券都不会购买 ，就别浪费了。所以有办法识别吗？...本文参考自Uplift模型提升用户增长。...# 模型评估 # 记录活动的base calc_uplift(raw_data) Discount Conversion Uplift: 7.66% ------------------------...:不同类型用户的得分分布图 """ # 预处理 x1 = df[df[y_col]==0][score_col] x2 = df[df[y_col]==1][score_col...因此可以对于高uplift_score的用户进行营销刺激，阈值可基于业务或者数据形式决定。 共勉～
到目前为止，用于log P预测的许多可用工具都基于物理描述符，例如原子类型计数或极性表面积或拓扑描述符。...这里将计算分子的不同物理描述符以及结构指纹，并使用三种不同的回归模型（神经网络，随机森林和支持向量机）对它们的性能进行基准测试。...RDKit计算的log P预测具有较高的均方误差，并且该数据集的确定系数较弱。RDKit的MolLogP实现基于原子贡献。...因此，将首先尝试使用上面生成的RDKit物理描述符训练我们自己的简单logP模型。...toTPATF()), "TPAPF": applyParallel(data_logp.SMILES, lambda m: FeatureGenerator(m).toTPAPF())} 建立具有不同指纹的基线模型
Keras Model模型 Keras 中文文档 Keras 模型 Sequential 顺序模型 Sequential使用方法 一个简单的Sequential示例 构建方法 input shape 输入的形状...Keras 模型 Keras提供的模型，其中分为两类： Sequential 顺序模型 Model 类模型 我们可以通过 from keras.models import Sequential 或者 from...Sequential 顺序模型 ---- 参考Keras文档： https://keras.io/models/sequential/ ---- Sequential 模型结构： 层（layers）的线性堆栈...与Sequential的compile的loss有所不同的是，Model的多个输出可以有多个loss，可以用过一个dict来声明：{'output_a':loss_func_1, 'output_b':...要为多输出模型的不同输出指定不同的度量标准，您还可以传递dict，例如metrics = {‘output_a’：‘accuracy’}。
一、前言 最近在看springcloud的熔断机制的实现，发现底层使用的rxjava实现，就看了下rxjava的使用，发现rxjava使用可也便捷实现前面讲解的定时生产与消费。...二、rxjava版生产消费实现 在简单抽象下要实现的功能，定时器线程间隔3秒生成一个任务，假如任务里面有3个子任务，则消费线程要分3秒，每秒消费一个子任务。 ?...但是我们要模拟是只需要3s的情况，所以使用take方法只获取Observable.interval观察者对象里面的TAG_QUEUE_SIZE=3个元素。...这里保证了生成的观察这对象只会发射出3个元素，并且是间隔1s发出。但是这时候发射出的是0，1，2而不是代码（1）生成的任务。所以使用flatMap方法对元素进行转换，转换为代码（1）生成的元素。...image.png 可知同一个元素在连续的3s内被消费了。 三、总结 rxjava的功能挺强大的，合理的排列他提供的功能可以大大简化我们的开发成本。 作者：加多
基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...# 初选回归模型 model_names = ['BayesianRidge', 'XGBR', 'ElasticNet', 'SVR', 'GBR'] # 不同模型的名称列表 model_br =...model_gbr] pre_y_list = [model.fit(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的...model_gs.fit(X_train, y_train) # 训练交叉检验模型 print('Best score is:', model_gs.best_score_) # 获得交叉检验模型得出的最优得分...= model_gs.best_estimator_ # 获得交叉检验模型得出的最优模型对象 pre_y = model_xgbr.predict(X_test) # 模型评估 优于上次 model_metrics_list
使用模版类实现栈模型的顺序存储需要用到我们之前写好的线性表顺序存储的模版，压栈、出栈、获取栈顶元素、获取栈大小等功能均是使用内部线性表顺序储存的函数实现的。没有什么技术含量，只是将线性表包装了一次。
算法 这个算法比较直白：包含两个部分，一个是PMI，一个是SO-PMI 点互信息算法 PMI w o r d 1 word1 word1， w o r d 2 word2 word2 表示两个不同的词...指一个基准词， P w P_{w} Pw指基准词列表， w o r d word word 指随便一个词； SO-PMI的基本思想是：有两个情感倾向的列表，一个是正向的情感词，一个是负向的情感倾向。...构建情感种子词 在SO-PMI算法中提供基准词 P w o r d P_{word} Pword 的词称为情感种子词，需要自定义，种子词的构建直接决定了最后的效果。...从预料中选择一些主观上明显感觉这个词有强烈的情感倾向的词，然后按照种子词的格式罗列下来就行。...构建专业词典的效果与使用方法 以输出的candi_pos.txt为例，这些内容包括词语,pmi值,情感极性,词的长度,词性，使用情感词典时可以把所有词的权重定为1，也可以使用pmi值作为权重，来判断一句话的整体情感
栈（Stack）也是数据存储的一种方式，我们可以将其理解为一种线性的表，只不过他是前去后继的关系，他只能在线性表的尾部插入和取出数据，这个尾部所指的就是栈的栈顶，而最先被存入的数据则是栈底。...它具有后进先出、先进后出的特性。表示图如下： 【代码实现】 下面代码中，使用顺序线性表实现了一个栈模型，与上图非常类似。...具体代码如下（需要用到线性表顺序存储的相关头文件）： #ifndef _SEQSTACK_H_ #define _SEQSTACK_H_ typedef void SeqStack; //创建栈 SeqStack...item); //出栈 void* SeqStack_Pop(SeqStack* stack); //获取栈顶元素 void* SeqStack_Top(SeqStack* stack); //获取栈的大小...//获取线性表尾部元素 SeqListNode* pNode = SeqList_Get(stack, SeqStack_Size(stack) - 1); return pNode; } //获取栈的大小
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...所有随机种子都是固定的，这意味着这两个模型初始状态都一样。 ? 在我们的第一个实验中，我们只关心最小误差。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。
本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述，主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。 一、中文拼写纠错 定义：给定一个自然语言的句子，识别出其中出错的汉字或词语，并对其进行纠正。...构造候选句子：利用不同策略如规则或者模型，构建原句的修改候选，每一个候选都是对可能存在错误的一处或多处汉字或词语进行替换之后的结果。这一阶段是模型召回率的保证。...论文[4]提出的拼写纠错系统包含三个组件：（1）基于语言模型来生成校正候选句；（2）统计机器翻译模型提供校正候选句；（3）支持向量机（SVM）分类器，以重新排列前两个组件提供的候选句，输出最可能的纠正后的句子...论文[5,6,7,8]也是基于语言模型的纠错。...语言模型在基于统计模型的机器翻译，汉语自动分词和句法分析中有着广泛的应用，目前采用的主要是n元语法模型（n-gram language model）。
Netty的线程模型是其设计中的重要组成部分，它采用了基于Reactor模型的线程模型，为开发者提供了高度可扩展、高并发的网络编程能力。...本文将首先介绍Netty的线程模型，然后详细解析Netty如何基于Reactor模型实现高性能的网络通信。最后，我们将通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和Reactor模型的实际应用。...Worker线程池 |+------------------------+Netty基于Reactor模型的实现Netty的线程模型是基于Reactor模型实现的，Reactor模型是一种事件驱动的设计模式...代码示例下面我们通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现。...基于Reactor模型的设计思想，使得Netty能够以事件驱动的方式处理并发请求，提高了系统的并发处理能力。通过一个简单的代码示例，我们演示了Netty的线程模型和基于Reactor模型的实际应用。
文本分类文本分类是自然语言处理中非常重要的一部分，因为它可以帮助我们在搜索中查找相关内容。文本分类是通过将文本按照一定的特征划分为不同的类别，比如常见的是将新闻文章分为科技、经济、军事等类别。...由于传统方法基于人工标注文本进行分类，因此需要大量人工标注样本，这使得文本分类的效率非常低，也增加了错误分类的可能性。随着深度学习技术的发展，使用模型进行文本分类已经成为可能。...问答系统在当前的问答系统中，主要是基于神经网络模型来构建。对于 BLM而言，它能够以更高的准确率、更好的准确性、更高的效率生成答案。为了达到这些目标，许多 NLP模型都基于深度学习技术。...基于 BLM的问答系统主要是基于模型对问题进行语义理解，然后返回答案。问题通常来自于搜索引擎、分类系统和事实数据库等网站。...悦数图数据库凭借其前沿的图技术，为大语言模型注入了万亿级的丰富上下文，显著提升了模型的回答准确度，为企业级应用提供了强大的支持。
使用 AutoMapper 可以很方便地在不同的模型之间进行转换而减少编写太多的转换代码。不过，如果各个模型之间存在一些差异的话（比如多出或缺少一些属性），简单的配置便不太行。...关于 AutoMapper 的系列文章： 使用 AutoMapper 自动在多个数据模型间进行转换 使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题 属性增加或减少 前面我们所有的例子都是在处理要映射的类型其属性都一一对应的情况...然而，如果所有的属性都是一样的，那我们为什么还要定义多个属性类型呢（Attribute 不一样除外）。正常的开发情况下这些实体类型都会是大部分相同，但也有些许差异的情况。...现在，我们稍微改动一下我们的数据模型，给其中一个增加一个新属性 Description： public class Walterlv1Dao { public string?...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究，认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式，根据这个假设，用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...点击模型的基础是概率图模型，不同假设带来不同的模型。常见行为（event）注明如下： E：某条搜索结果被用户检验的行为。 A ：某条搜索结果吸引到用户的行为。...除了上述模型之外，Guo 等提出了 click chain model (CCM)模型描述用户可能存在的略过 行为;Hu 等尝试区分不同查询意图下用户浏览行为的区别，从而对已有的点击模型进行改进; Chen...可以看到，以上的一系列的点击模型都是基于用户的检验顺序严格从上到下进行一遍以及所有结果具有同质属性这两个基本的假设进行研究的。
不同采样方法对比 序列模型中的束搜索 在此之前，我们首先回顾一下束搜索。...图4 束搜索最终结果 序列模型中的随机采样 从序列模型中采集多个样本有两种经典的方法：基于蒙特卡洛的随机采样和基于蒙特卡洛的束搜索。...因此为了采集到固定数目的不同样本，基于蒙特卡洛的随机采样可能需要远远大于所需样本数的采样次数，使得采样过程十分低效。...基于蒙特卡洛的随机束搜索 基于蒙特卡洛的随机束搜索在采集多个不同样本远比基于蒙特卡洛的随机采样高效。...假设现在束大小为K，基于蒙特卡洛的随机束搜索在束搜索的基础上，把根据下一词的得分挑选前K个得分最高的词的操作替换成根据下一个词分布随机挑选K个不同词。
AIModelRouter AI模型路由，模型的能力有大小之分，有些简单任务，能力小一点的模型也能很好地完成，而有些比较难的或者希望模型做得更好的，则可以选择能力强的模型。为什么要这样做呢？...可以降低AI模型的使用成本，毕竟能力强的模型会更贵一点，省着用挺好的。 Semantic Kernel中可以很简便地使用一个AIModelRouter。...isComplete); } } 来看看现在这个简单的路由规则： image-20250106102824888 当你的提问中包含一个ServiceId的时候，就会选择那个服务ID对应的模型进行回复...，如果不包含就选择第一个服务ID对应的模型进行回复。...实际上这样使用，很容易让AI迷惑，因为我们总是要带上一个ServiceId，如果让AI根据用户的提问，自己决定用哪个模型是更好的。
基于隐变量的推荐模型 ?...这个损失函数由两部分构成，加号前一部分控制着模型的偏差，加号后一部分控制着模型的方差。...，但是实际中有一些用户会给出偏高的评分；有一些物品也会收到偏高的评分，甚至整个平台所有的物品的评分都会有个偏置，基于此，我们修正下我们的损失函数： ?...image 更多的关于这svd相关的，可以参考我之前的文章推荐系统算法之surprise实战，理解结合了代码，分析了不同的算法实现。...总结 本文介绍了基于隐变量原理两种算法：矩阵分解svd和分解机FM，其求解方法有：梯度下降和交替最小二乘法；在介绍完求解方法后，我们讨论svd的一些变种，以及集大成者FM是如何进行多模型融合的。
不同AI大模型在Prompt Engineering（提示工程）的适用原则上存在显著差异。这种差异源于模型架构、训练数据、对齐目标和交互逻辑的不同。...）对结构化输出敏感（如要求「按步骤1-5说明，每步不超过20字」）特殊技巧：# 激活知识检索模式"基于2023年发布的《Nature》论文，解释CRISPR-Cas9的最新突破" # 强制分视角分析...Google PaLM 2特性：多语言优势，强知识密集型任务处理Prompt原则：显式要求数据验证（如「请确认以下陈述是否符合最新医学指南」）需要明确知识时间边界（如「基于2022年前的有效信息回答」）...）自动提示优化器：利用大模型自身优化提示（如GPT-4改写Claude提示）跨模型中间层：开发统一提示语言（如PromptPort标准化协议）掌握这些差异化的Prompt Engineering策略，可使模型输出准确率提升...关键要建立「模型画像」认知，像了解不同专家的专长领域一样对待各AI模型。
Pre-training的框架以获取能够迁移到不同任务上的通用图结构信息表征。...2 GCN 预训练模型框架介绍 如果我们想要利用预训练增强模型的效果，就要借助预训练为节点发掘除了节点自身embedding之外的其他特征，在图数据集上，节点所处的图结构特征很重要，因此本论文中使用三种不同的学习任务以学习图中节点的图结构特征...大致做法如下，首先，使用一个基于注意力机制的aggregator 来获取簇信息的表示： 然后，使用NTN模型作为一个解码器 来评估节点 属于簇 的可能性： 节点 属于簇 的概率可表示为：...本节小结 在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。...举个例子，2.1 节所提到的训练预训练模型过程好比我们在高中阶段所学习的语、数、英、物、化、生等基础学科，主要用于夯实基础知识；而2.2节所提到的预训练模型在特定任务中的特征提取和微调过程，相当于我们在大学期间基于已有的基础知识
模型） 进程Processes 消息Messages 不共享数据(状态)No shared data 重点介绍消息传送型的两种模型Actor和CSP（Communicating Sequential...Process）的各项对比 主要目的：除了常用的Python、Java等用的并发模型之外，还存在这么个东西 先看两段代码 代码示例对比 使用Erlang代码和Go代码分别实现打印服务print_server...Process1在Channel的写入端添加消息，Process2在channel的读取端读取消息 基本特性对比 Actor 基于消息传递message-passing 消息和信箱机制：消息异步发送...保留可变状态但不共享 失败检测和任其崩溃 重点在于发送消息时的实体 CSP 基于消息传递message-passing 顺序进程Sequential processes 通过channel同步通信Synchronous...，就不需要内存共享，也就不需要有锁 Erlang进程之间的唯一交互方式就是消息传递：Erlang中没有像C++那样，进程间拥有多种不同的交互方式（管道、消息队列、存储共享等等）。
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