本文所提方法针对召回阶段所用方法。之前的工作考虑的是如何缓解流行偏差带来的问题，包括IPS，causal embedding等，而本文考虑的是直接缓解流行偏差而不是流行偏差带来的影响。并且本文考虑到“不是所有流行偏差都是有害的”，流行的item可以反映这个item的趋势和内在特性。而我们需要缓解的是流行偏差对item曝光带来的影响。
一开始见到PID计算公式时总会问“为什么是这样子的一道公式”，为了理解那几道公式，当时将其未简化前的公式活生生地算了一遍，现在想来，这样的演算过程固然有助于理解，但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定抽象了解后再进行演算则会理解的更快！
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html
随着人工智能技术的快速进展，人工智能时代的序幕已经揭起，目前深度学习在图像处理方面的能力已经接近于人，甚至在某些方面已经超过人的识别能力。在语音识别、自然语言处理等人机交互方面也取得了很大的技术进步。未来各行各业的不同类型工种逐步由机器代替人作为发展趋势。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ChatGPT背后的经济账 ChatGPT能否取代Google、百度这样的传统搜索引擎？为什么中国不能很快做出ChatGPT？当前，对这些问题的探讨大多囿于大型语言模型（LLM）的技术可行性，忽略或者非常粗糙地估计了实现这些目标背后的经济成本，从而造成对LLM的开发和应用偏离实际的误判。 一文读懂：有关ChatGPT的十个问题 根据 Similarweb 的数据，今年1 月，平均每天约有 130
针对上面的问题，本文的主角 圈复杂度 重磅登场，本文将从圈复杂度原理出发，介绍圈复杂度的计算方法、如何降低代码的圈复杂度，如何获取圈复杂度，以及圈复杂度在公司项目的实践应用。
JavaScript可以说是世界上最流行的脚本语言之一了，它是一种运行在浏览器中的解释型的编程语言。在我们的电脑、手机、平板上浏览的所有的网页，以及无数基于HTML5的手机App中，交互逻辑都是由JavaScript驱动的。
当学习的算法时候，考虑的是如何选择参数来使得训练误差最小化。在模型建立的过程中很容易遇到过拟合的问题，那么如何评估模型是否过拟合呢？
万物有开始就有结束。而如今 PHP 也步入了暮年。在这个时代，长盛不衰的唯一方法就是无可取代。
重复定时器，JS有一个方法叫做setInterval专门为此而生，但是大家diss他的理由很多，比如跳帧，比如容易内存泄漏，是个没人爱的孩子。而且setTimeout完全可以通过自身迭代实现重复定时的效果，因此setIntervval更加无人问津，而且对他退避三舍，感觉用setInterval就很low。But！setInverval真的不如setTimeout吗？请大家跟着笔者一起来一步步探索吧！
前不久，Strve.js 刚刚发布了一个大版本5.6.2，最大的特性就是支持JSX语法，让 Strve.js 编码方式更加多样。另外，我还将 Strve.js 发布到 js-framework-benchmark 这个 JavaScript 框架榜单项目上，并获得了对于我来说不错的排名。因为当时 Chrome 的版本还在114，没有发布新的官方版本(Official results)，所以只能先看快照结果(Snapshot of the results)，快照结果可能针对混合浏览器版本，每个基准测试的运行次数可能有所不同，所以结果有些偏差。
如果你是机器学习的新手，你可能会想我应该学什么编程语言?不同的人使用不同的编程语言，但在这些流行的高级编程语言中，哪一种最适合机器学习? 机器学习是技术领域发展最快的领域之一，其发展速度呈指数级增长。
22年11月14日，Deno发布了v1.28，距离他第一个稳定版本v1.0.0发布（2020年5月13日）已过去2年。
你有两年以上的前端开发经验吗？你会用 Sass 和 Autoprefixer 等高级的CSS辅助技能吗？你的 JavaScript 知识是否融汇贯通，你是否喜欢使用 Gulp ， npm 和 jQue
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机系统能够模拟人类的思维和行为，实现类似于人类智慧的能力。它是一种复杂的技术，通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，使计算机能够自主地进行学习、分析、识别和决策等任务，从而实现人与计算机之间的智能交互。
前端一年，人间三年，技术迭代之快，一般人还真的很难跟上。前端开发者似乎一直摆脱不了’兼容性‘、’跨平台‘、碎片化的这些话题。
技术干货 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 2、使用 Vue2 和 Yii2 进行前后端分离开发 3、 SSM (十一) 基于 dubbo 的分布式架构 4、五大理由从 Python 转到 Go 语言 5、软件的复杂性: 命名的艺术 技术分享 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 在SpringMVC中主要是围绕着DispatcherServlet来设计，可以把它当做指挥中心。这里先说明一下SpringMVC文档给出的执行流程，然后是我们稍微具体的执行流程，最后是流程大致的源码跟踪。 2、使
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson（1999）关于商业周期的章节，但也介绍了一些较新的方法，例如汉密尔顿（2018）替代HP滤波器，小波滤波和经验模态分解。
上一篇博客已经讲了什么是数据，人们常常将数据和信息混同起来，那么信息是什么？信息是关于世界、人和事的描述，它比数据来的抽象。信息既可以是我们人类创造的，如通话记录，也可以是天然存在的客观事实，如地球质量。但信息有时候隐藏在事物的背后，需要挖掘和测量才能看到。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 数盟 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。 但是，深层网络架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外
---- 新智元报道 来源：reddit 编辑：LRS 【新智元导读】attention is all you need是绝对的真理吗？自从Transformer面世以来，采用CNN等传统模型与注意力进行结合就成了新的创新方向。但苹果的华人研究员提出，attention也并不是必须的，并且时间复杂度更低！ 2017年，一篇神奇的论文Attention is All You Need横空出世，目前已有两万多个引用，为后续的BERT，GPT类模型提供了基础的Transformer模型，在NLP，CV等
Stackoverflows上的趋势图显示Java从2015年以后走下坡路，而Kotlin开始上升。该图形中的Java趋势不断下降，Java很容易失去其作为一种非常流行的编程语言的地位。
doublering，携程高级算法工程师，关注自然语言处理、LLMs、时序预测等领域。
美国白宫发布了一份万众期待的文件，题为“为人工智能发展的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）”。该报告由美国总统办公室和美国国家科学技术委员会（National Science and Technology Council Committee on Technology，NSTC）发布，共有58页，围绕美国政府计划如何应对人工智能的发展阐述了研究，并提供了论证和建议。 该报告由美国国家科学技术委员会机器学习与人工智能分委会编制
金融学理论和计算机技术的不断革新，带来了基于数据处理与数据分析的量化投资策略的蓬勃发展，量化模型成为了预测市场和指导投资的有力工具。然而证券市场是一个复杂的非线性动力系统,利用传统的时间序列预测技术存在很大的局限性。好在，近十几年发展起来的神经网络预测理论的发展，在对非线性系统的预测和建模中表现突出，那么神经网络的应用能带量化模型飞吗？利用人工智能进行投资到底靠不靠谱？ 本文为实例数据+解答，通过对Simplex Asset Management 的经理Yoshinori Nomura12大追问，带你
双重差分法是很简单的群体效应估计方法，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的影响。
你有两年以上的前端开发经验吗？你会用 Sass 和 Autoprefixer 等高级的CSS辅助技能吗？你的 JavaScript 知识是否融汇贯通，你是否喜欢使用 Gulp ， npm 和 jQuery ？如果是这样，根据 Ashley Nolan 的前端问卷调查，你是一个典型的前端开发工程师。 谎言，该死的谎言，统计数字和调查问卷 愚人码头注：谎言，该死的谎言，统计数字（英文：Lies, damned lies, and statistics），是一句著名的西方谚语。主要描述数字的说服能力，特别是用来讽
译者 | 愚人码头 链接 | http://www.css88.com/archives/7175 简介 你有两年以上的前端开发经验吗？你会用 Sass 和 Autoprefixer 等高级的CSS辅助技能吗？你的 JavaScript 知识是否融汇贯通，你是否喜欢使用 Gulp ， npm 和 jQuery ？如果是这样，根据 Ashley Nolan 的前端问卷调查，你是一个典型的前端开发工程师。 谎言，该死的谎言，统计数字和调查问卷 作者注：谎言，该死的谎言，统计数字（英文：Lies, damned
本文讨论了线性回归的基础知识及其在Python编程语言中的实现。线性回归是一种统计方法，用于建模具有给定自变量集的因变量之间的关系。注意：在本文中，为简单起见，我们将因变量作为响应和自变量引用作为特征。为了提供线性回归的基本理解，我们从最基本的线性回归版本开始，即简单线性回归。
「WeOpen Insight」是腾源会推出的「开源趋势与开源洞见」内容专栏，不定期为读者呈现开源圈内的第一手快讯，洞察开源技术发展的风向标，预见未来趋势。 10 月开源头条 GitHub Copilot 发明者：程序员永远不会被取代 马斯克审查 Twitter 工程师代码，曾计划开源 Twitter 算法 IBM「吞并」红帽存储产品线 2022 年最佳开源软件出炉，28 个项目获奖 第 17 届中国 Linux 内核大会 CLK 举办 微软全球客户数据泄露，涉及 111 个国家 / 地区 Linux
近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。
之前有整理过一篇：因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 不过，那时候刚刚开始学，只能慢慢理解，所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里的笔记。
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson（1999）关于商业周期的章节，但也介绍了一些较新的方法，例如汉密尔顿（2018）替代HP滤波器，小波滤波和经验模式分解。
近年来，Transformer在时间序列预测方面得到了快速的发展。但是在设计上并没有充分利用时间序列数据的特性，因此存在一些基本的局限性（不可分解、低效）。为此本文提出了一种新的时间序列Transformer结构，其中，用模块化分解块重新设计了Transformer体系结构，以便它能够学会将时间序列数据分解为可解释的时间序列组受；经典指数平滑方法的启发，提出了新的指数平滑注意(ESA)和频率注意(FA)来取代vanilla Transformer中的自注意机制，从而提高了精度和效率。
导读：近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。
作者：Gregory Piatetsky 机器之心编译 近日，著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。此外，机器之心在文末发起了一个投票，快选出你心中最美的深度学习框架吧。 这份投票结果既有预料之内，也有预料之外的部分。数据显示，Python 作为机器学习常用的编程语言正在不断扩大领先优势，R 语言的使用率
近年来，各种机器学习天气预测模型（MLWPs）在中期天气预报方面表现出了强大的性能，这被定义为从给定初始条件下生成10天预报的任务。MLWPs通常在ECMWF的ERA5数据集（Hersbach等人，2020年）上进行训练，并在关键指标上超过了通常被认为是数值天气预报（NWP）领域最先进技术的ECMWF IFS模型（Haiden等人，2018年）。多种模型结构都成功地生成了高质量的10天预报，其中突出的模型包括FourCastNet（Pathak等人，2022年）、Pangu-Weather（Bi等人，2023年）、GraphCast（Lam等人，2022年）和FuXi（Chen等人，2023年），这些模型在ERA5数据集（Hersbach等人，2020年）提供的原生0.25
.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.
我们必须仔细考虑数据可以如何个性化智慧城市体验的方式，以及在智慧城市环境中利用AI和ML带来的偏见和隐私问题。
近日，据The Information报道，两位知情人士透露，微软正准备推出新版本必应搜索引擎，使用聊天机器人ChatGPT背后的人工智能来回答一些搜索查询，而非仅仅显示链接列表。
作者 | 陈梓豪 审稿 | 余梁 今天给大家介绍是Nature Structural & Molecular Biology上的一篇文章correspondence“Can AlphaFold2 pr
作者：张玉宏，博士 摘自：CSDN 随着各种技术发展，很多人都在吹捧大数据。然而如同股市一样，越是高涨，越是需要警醒，在大数据热火朝天前行的路上，多一点反思，多一份冷静，或许能让这路走的更好、更远。本文的10个小故事，或许能让你有所得。 自2011年以来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷中国。毋庸置疑，大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮，不仅是信息领域，经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据，准备在其中逐得一席之地。 中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略
中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略的高度，他表示【1】，数据是与物质、能源一样重要的战略资源。从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，在数据技术与产业上的落后，将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
人工智能 (AI) 已经接管了世界，并且不会在 2023 年停止，因为它将完全自动化供应链、虚拟协助等。
选自arXiv 机器之心编译 深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的五项正则化与七项优化策略，并重点解释了当前最为流行的 Adam 优化算法。本文主体介绍和简要分析基于南洋理工的概述论文，而 Adam 方法的具体介绍基于 14 年的 Adam 论文。 近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运
某种程度上来说，它可能是一个事实，JavaScript已经参与到应用级技术方向的各个方面，在后端，移动端，桌面端都存在它的身影。甚至连mongo shell都是支持JS语言的。
Bootstrap 曾经风头无两，是人们入门前端的首选 CSS 框架，很多写后端的程序员的 side project 也经常使用它来搭建项目主页、demo 等等。 历经三年开发，前端框架 Bootstrap 4 正式发布了。然而今天的 Web 世界已经和当初 Mark Otto 发布 Bootstrap 时的情况大为不同，一些开发者由此质疑它的更新是否还有意义。 V4 版本的主要更新有： 改进的网格系统（默认情况下为 Flexbox） 现在使用 Sass（取代了 Less） 不支持 IE8、IE9 和
自2011年以来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷中国。毋庸置疑，大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮，不仅是信息领域，经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据，准备在其中逐得一席之地。 中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略的高度，他表示【1】，数据是与物质、能源一样重要的战略资源。从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，在数据技术与产业上的落后，将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。 在这样的认知下，“大数据”日趋变成大家“耳熟能详”的热词。图1所示的是谷
但不可否认的是，在过去的一两年，开源在全球呈高速发展趋势，越来越成为跨越国界和语言的共识。
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