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IJCAI 2020 | 推荐深度反馈网络

作者 | 谢若冰 编辑 | 丛 末 1 导语 在推荐系统,用户显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对于被推荐物品偏好。这些反馈信息在推荐系统十分有用。 推荐系统算法往往基于用户与系统交互,这些交互行为可以大致分为以下两类:显式反馈与隐式反馈。 显式反馈从用户对于物品直接态度获取,例如评论一星到五星,或者微信看一看系统“不感兴趣”按钮。 另外,隐式反馈通常是以正反馈形式出现,推荐隐式负反馈存在巨大噪声(未展现信息或者未点击信息并不一定意味着用户不喜欢这些内容)。 在近期深度推荐系统,CTR导向目标受到极大关注。 图1给出了在微信看一看场景三种用户反馈。 由于在实际推荐系统,用户给出主动显式负反馈次数极少,显式负反馈负向信息也极其强烈,所以作者单独在loss强调了这一项,并且给予了较大训练权值。 ?

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反馈延迟网络散射(CS SD)

原文题目:Scattering in Feedback Delay Networks 反馈延迟网络(FDNs)作为递归滤波器被广泛用于人工混响和去相关化领域。 FDNs设计,所面临核心挑战是在不影响计算效率情况下在脉冲响应中产生足够回波密度。 在之前实验,我们已经证明了通过引入所谓延迟反馈矩阵可以增加FDN回波密度,其中每个矩阵条目都是一个标量增益和一个延迟。在这次实验,我们将反馈矩阵推广到任意无损耗滤波器反馈矩阵。 作为特殊案例,我们提出了天鹅绒反馈矩阵,它能以最小计算代价产生密集脉冲响应。此外,FFMs可以用来模拟非镜面反射散射效应。我们在回波密度和模态分布方面证明了FFMs有效性。

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    密文反馈模式 cfb_密码术密文反馈(CFB)

    这是密文反馈(CFB) ,也是块密码一种操作模式。 与一次加密一定数量纯文本或原始文本密码块链接(CBC)模式相反,有时希望或明智做法是立即加密并传输或交换某些纯文本或原始文本值。 时间,密文反馈是密码学一种方法。 像密码块链接(cbc)一样,密文反馈(cfb)也使用了块初始化向量(IV)。 CFB在此使用分组密码作为不同或随机数生成器组件。 CFB主要是一种从密码分析密码学分组密码得出流密码某些特性模式。 通常,在CBC模式下,将IV更改为相同纯文本或原始文本块会导致不同输出。 这是因为Chaining依赖性类似于密码学CBC,因为对一个密文块序列进行重新排序会更改解密输出,因为一个块解密取决于加密术前面几个块解密。 预定IV最初是在加密解密开始时加载

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    声如其闻,DuerOS声音播放

    智能语音设备特点是语音交互成为人机交互重要方式,智能语音设备声音输出摆脱了预置逻辑,成为了响应式反馈,尤其是对声音输入响应。 看DuerOS技能开发》。 ? 那么, 技能是在智能语音设备上如何播放声音呢? 在DuerOS ,主要提供了三种声音播放方式:音视频媒体播放,TTS 合成语音播放 和利用TTS合成媒体及文本混合播放。 ? 音视频媒体播放 点播和资源类技能都采用音视频媒体播放方式。 音视频媒体播放是技能播放声音重要方法,在非资源类技能也有着广泛应用。 ? 小结 声音播放是智能语音设备基础能力,直接播放音视频资源是一种直接声音播放方式,面向动态文本内容声音播放一般采用TTS合成方式实现。

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    uniapp 交互反馈 API【提示框】

    前言 ---- uniapp 交互反馈文档: https://uniapp.dcloud.net.cn/api/ui/prompt.html 消息提示 是项目中不可缺少一个功能,比如: 表单提交成功后提示 uniapp 提供了该 API,详细用法参考官方文档 API - 界面 - 交互反馈 章节 2. toast 消息提示 ---- 使用 uni.showToast 显示消息提示框: uni.showToast options, navigate) } 4. modal 模态弹窗 ---- uni.showModal(object) 模态弹窗 可以只有一个确定按钮,也可以同时有确认和取消按钮,类似于一个 API 整合了 js alert、confirm uni.showModal({ title: '确认删除吗?' ,类似 js alert 弹窗 uni.showModal({ title: '证件已上传,后台审核 ~', showCancel: false, confirmText: "我知道了", success

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    Node.jsMongoDB

    集合(collection):集合类似于数组,在集合可以存放文档。 文档(document):文档数据库最小单位,我们存储和操作内容都是文档。 为Html5文档,添加一个classes:{base:["h6+c3","js","jQuery", "abc"] , core:["三大框架","node.js"]} //MongoDB文档属性值也可以是一个文档 "jQuery", "abc"], core:["三大框架","node.js"]}}}); db.colleges.find(); //11.查询有核心课程为 三大框架 文档 //MongoDB支持直接通过内嵌文档属性进行查询 /12.向name为Html5文档,添加一个新核心课程 "微信小程序" //$push 用于向数组添加一个新元素 //$addToSet 向数组添加一个新元素 , 如果数组已经存在了该元素 mongoose相关概念 mongoose中提供了几个新对象: + Schema(模式对象):Schema对象定义约束了数据库文档结构 + Model:Model对象作为集合所有文档表示

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    coFJ声音正则共现(CS PL)

    本文目的是为本机支持循环数据结构创建和操作编程范式提供坚实基础。 为此,我们描述了coFJ,它是一种类似Java微积分,其中对象可以是无限,方法配备了一个codefinition(另一种主体)。我们提出了一个抽象微积分语义学,它是基于一个具有球推理系统框架。 在具有这种语义coFJ,有限对象上FJ递归方法也可以扩展到无限对象,并通过指定一个codefinition来按照程序员要求进行操作。 我们还描述了一种可直接在编程语言中实现操作语义,并证明了这种语义相对于抽象语义合理性。 Ancona, Pietro Barbieri, Francesco Dagnino, Elena Zucca 原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.14085 coFJ声音正则共现

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    鉴黄界最难音频识别问题,腾讯云给解决了

    一方面,由用户端产生内容(UGC)跨度广泛,质量参差不齐; 另一方面,部分打“擦边球”、违规内容,蒙混在海量音视频,也进一步加剧了内容审核者挑战。 先做个选择题 (答案留言给我们) 根据以下两张语谱图, 猜猜哪张是色情尖叫声? 图A ? 图B ? 双管齐下 显著提升直播平台色情音频实时检出率 看似正常语谱图,实际却是色情尖叫声。 2、色情作为一种人为定义类别,而声音是一种生物特征。同属于色情类别的声音可能从生物特征上来看差别巨大(像色情尖叫声和吮吸声),强制分为一类可能会导致训练不收敛情况,并影响识别准确率。 基于以上几点,腾讯云在正负样本标注尽可能做到多标签区分,比如色情尖叫声、喘息声、吮吸声,专业 AV、UGC 视频等,以确保训练模型能够有效区分正常和色情音频,常见标注如下: ? [ 色情音频样本标注 ] 在长期细化与标注工作,腾讯云累积了一套多标签色情尖叫声、喘息声长达上万小时色情音频数据集,用于音频鉴黄系统训练提升; 同时,针对线上识别数据也持续进行人工抽检覆盖和漏过情况

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    文本获取和搜索引擎反馈模型

    计算出二者距离【基本和VSM一致】,通过这样方式,会得到一个反馈集合。 这里关键在于从反馈集合中提取出一个查询向量,通过如图所示方式添加到查询向量中去【作为反馈】,从而提供更好查询结果 企业微信截图_15626536791496.png 混合模型 所有的反馈结果集合都会来自于反馈模型 ,但是通过词频分析来说,排在最前面的一般都是常用字段集合【the 等】,而这些加入反馈是非常不恰当。 通过加入另外一个集合【背景文档】,混合两个模型,并通过概率来选择哪个集合结果,这个时候,所有的反馈文档集合由混合模型来决定,那么对于在背景文档很少词频,但是在反馈文档很频繁,必定是来源于反馈文档集合 ,背景文档集合本身通过给the等词添加很低频率,那么就可以筛选出反馈文集总过高通用词 企业微信截图_15626537036804.png topic words代表反馈模型,假设有一个源头来控制是取背景字段还是反馈模型字段

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    沉默结构:从环境声音学习场景结构

    从旋转吊扇到滴答作响时钟,当我们穿过场景时,我们听到声音会略有不同。我们询问这些环境声音是否传达了有关 3D 场景结构信息,如果是,它们是否为多式联运模型提供了有用学习信号。 为了研究这一点,我们从各种安静室内场景收集配对音频和 RGB-D 录音数据集。然后,我们训练模型,估计距离附近墙壁,只给音频作为输入。 我们还使用这些录音通过自我监督学习多式联运表示,通过培训网络将图像与其相应声音关联。这些结果表明,环境声音传达了大量有关场景结构信息,并且它是学习多模式特征有用信号。 沉默结构:从环境声音学习场景结构.pdf

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    从灯泡振动恢复声音侧信道攻击

    本研究解释了如何利用灯泡对声音(毫度振动)响应来恢复声音,并为能够从如此小振动恢复声音系统灵敏度规格建立了一个标准。然后评估了灯泡对声音响应,确定影响恢复信号因素,并描述恢复信号行为。 这些频率强烈影响光信号,而不是想要恢复声音结果。从这个实验得出结论,需要过滤。 图片 (3)灯泡对 100-2000Hz 声音响应 在接下来实验测试了台灯灯泡对各种频率响应。这些实验是使用放置在专用支架上灯泡前面的扬声器进行。 0x05 Evaluation 在本节根据从台灯灯泡恢复声音能力来评估攻击性能。 然而,这种对策对于从射频信号恢复声音方法是无效,因为很难防止射频信号泄漏(○ )。

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    Hystrix 基于自反馈调节熔断状态算法原理

    Hystrix 我们可以把熔断器想象为一个保险丝,在电路系统,一般在所有的家电系统连接外部供电线路中间都会加一个保险丝,当外部电压过高,达到保险丝熔点时候,保险丝就会被熔断,从而可以切断家电系统与外部电路联通 Hystrix提供熔断器就有类似功能,当在一定时间段内服务调用方调用服务提供方服务次数达到设定阈值,并且出错次数也达到设置出错阈值,就会进行服务降级,让服务调用方之间执行本地设置降级策略, 但是Hystrix提供熔断器具有自我反馈,自我恢复功能,Hystrix会根据调用接口情况,让熔断器在closed,open,half-open三种状态之间自动切换。 那么有一个问题,用来判断熔断器从closed->open转换数据是哪里来那? 其实这个是HystrixCommandMetrics对象来做,该对象用来存在HystrixCommand一些指标数据,比如接口调用次数,调用接口失败次数等等。

    50840

    使用FreeSWITCH检测声音文件DTMF信息

    在电话通话,通过两个不同频率组合来传递按键信息,如题图中所显示,1209和697两种频率组合就代表1,其它依此类推。 在模拟电话以及传统PSTN,DTMF与声音数据是混在一起,因为它们根本没法分开。在VoIP中常常使用DTMF2833或SIP INFO来传输DTMF,但那不是我们今天要讲内容。 由于DTMF与声音都混在话路,在录音时就也一块将DTMF信息录在了录音文件,如果想从录音文件中提取这些DTMF信息,就需要对声音文件进行分析,也就是今天我们要解决问题。 在本次实验,我按了1234,并挂机。 挂机后找个工具播放一下dtmf.wav,便能听到嘀嘀按键音,虽然每个按键声音不一样,但我们耳朵认不出来,还得借助软件。 是的,但我们还有更简单解决办法。 在FreeSWITCH,不管是播放声音文件还是检测DTMF都需要一个Channel,在没有实际Channel情况下,我们就可以生成一个假Channel。

    1.3K20

    Winafl基于插桩覆盖率反馈原理

    插桩覆盖率反馈原理。 之前曾有人在《初识 Fuzzing 工具 WinAFL》(https://paper.seebug.org/323/#32)“3.2.2 插桩模块”一节简单分析过其插桩原理,但没有找到我想要答案, ,将两者异或结果为该分支key,保存每个分支执行次数,用1字节来储存; 保存分支执行次数实际上是一张大小为64K哈希表,位于共享内存,方便target进程与fuzzer进程之间共享,对应伪代码如下 )是否发生变化来实现 覆盖信息传递原理 先在fuzzer进程先创建命名管道,其中fuzzer_id为随机值: ? 在插桩模块winafl.dll打开前面创建命名管道,然后通过管道与fuzzer主进程进行交互: ? 4.

    1.4K20

    深入浅析Node.js异步

    以点菜吃饭为例子:去饭堂点菜吃饭需要排队等待,在这个过程,阿姨每次只能接待一个人,“点菜-阿姨抖勺装菜-把饭菜给到你”这个过程阿姨并不能接收其他人点菜,这个就是阻塞 I/O;而去餐馆点菜吃饭,去到餐馆就可以跟服务员你要吃番茄炒蛋 那在点菜吃饭这个例子,一个进行 Input/Output 系统就是点餐-后厨(阿姨)处理-上菜这样一个能让你吃上饭系统;点餐就是 Input,上菜就是 Output,在这个例子判断两者是非阻塞型还是阻塞型关键就在于在点菜上菜这个过程能不能接受其它点菜上菜 而 Node.js 它是用来操纵计算机,一些如读取文件之类操作是非常耗时,要是不能进行其它 I/O,那么处理效率就很会很低了,这也是 Node.js 是非阻塞型 I/O 一个原因。 Node.js 事件循环 Node.js 启动时候会初始化由 libuv 提供事件循环,每次事件循环都包含6个阶段,这6个阶段会在每一次事件循环当中按照下图当中顺序反复执行,如下图: image.png Node.js 事件循环在 Node11 版本及之后是和浏览器事件循环运行一致,要注意区分。 Node.js 异步编程规范是第一个参数是 error,后面的才是结果。

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    解析Node.js Stream(流)

    流(Stream)是驱动 Node.js 应用基础概念之一。它是数据处理方法,用于按顺序将输入读写到输出。 流是一种处理读写文件、网络通信或任何端到端信息交换有效方式。 在 Node.js ,通过使用流将数据从其他更小代码段中导入或导出,可以组成功能强大代码段。 转换流: 可以在数据写入和读取时修改或转换数据流。例如,在文件压缩操作,可以向文件写入压缩数据,并从文件读取解压数据。 如果你用过 Node.js,可能已经遇到过流了。 Stream 模块 Node.js stream 模块 是构建所有流 API 基础。 Stream 模块是 Node.js 默认提供内建模块。 unpipe – 当你在可读流上调用unpipe并停止将其输送到目标流时发出。 总结 这就是所有关于流基础知识。 流、管道和链式操作是 Node.js 核心和最强大功能。

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    Node.js内存泄漏分析

    但是,即便有了 GC 机制可以自动释放,但这并不意味这内存泄漏问题不存在了。内存泄漏依旧是开发者们不能绕过一个问题,今天让我们来了解如何分析 Node.js 内存泄漏。 在 V8 ,每次 GC 时,是根据 root 对象 (浏览器环境下 window,Node.js 环境下 global ) 依次梳理对象引用,如果能从 root 引用链到达访问,V8 就会将其标记为可到达对象 了解上述点之后,你就会知道,在 Node.js 内存泄露原因就是本该被清除对象,被可到达对象引用以后,未被正确清除而常驻内存。 内存泄漏几种情况: 一、全局变量 ? 例如,Node.js Agent keepAlive 为 true 时,可能造成内存泄漏。 使用 heapdump 保存内存快照时,只会有 Node.js 环境对象,不会受到干扰(如果使用 node-inspector 的话,快照中会有前端变量干扰)。

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