以下是一些使用 ctr 命令的示例：示例1：下载并运行一个容器使用以下命令从 Docker Hub 下载一个 Ubuntu 容器镜像：sudo ctr images pull docker.io/library.../ubuntu:latest然后，使用以下命令启动一个 Ubuntu 容器：sudo ctr run --rm docker.io/library/ubuntu:latest ubuntu echo "...：sudo ctr snapshot list my-container接下来，您可以使用以下命令来创建一个基于快照的新容器：sudo ctr run --snapshot my-container:my-snapshot...1000然后，使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list您应该会看到一个名为 my-container 的任务。...接下来，您可以使用以下命令来查看任务的日志：sudo ctr tasks logs 将 替换为 my-container 任务的 ID。
ctr 命令行工具提供了一种简单的方式来管理 containerd。常用命令以下是 ctr 命令的一些常用命令：imagesimages 命令用于列出本地镜像。...使用以下命令列出所有本地镜像：sudo ctr images list您还可以使用以下命令下载 Docker Hub 上的镜像：sudo ctr images pull docker.io/library...使用以下命令列出所有正在运行的容器：sudo ctr containers list使用以下命令启动一个容器：sudo ctr containers start 使用以下命令停止一个容器...使用以下命令列出所有正在运行的任务：sudo ctr tasks list使用以下命令查看任务的日志：sudo ctr tasks logs snapshotsnapshot 命令用于管理容器快照...使用以下命令创建容器快照：sudo ctr snapshot create 使用以下命令列出容器快照：sudo ctr snapshot
关注我们，一起学习 标题: AT4CTR: Auxiliary Match Tasks for Enhancing Click-Through Rate Prediction 地址：https://arxiv.org...导读 本文主要是针对CTR预估中数据稀疏性问题提出的相关方法，再原有的ctr预估模型中引入了一个辅助匹配任务，通过对比学习来提高点击率预测精度（AT4CTR）。
3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...CTR=#click#impression CTR=\frac{\#\; click}{\#\; impression} 广告点击率对于在线广告有着重要的作用，在网络中，对于有限的流量，通常要选择出最优质的广告进行投放...，此时，CTR可以作为选择广告和确定广告顺序的一个重要的标准。...但是在计算CTR时，由于数据的稀疏性，利用上述的计算方法得到的CTR通常具有较大的偏差，这样的偏差主要表现在如下的两种情况： 1、例如展示impression的次数很小，如11次，其中，点击的次数也很小...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR
这里便出现了一个重要的概念，便是广告点击率(the click-through rate, CTR)。...3、广告点击率(CTR) 广告点击率CTR是度量一个用户对于一个广告的行为的最好的度量方法，广告点击率可以定义为：对于一个广告的被点击(click)的次数于被展示(impression)的次数的比值。...但是在计算CTR时，由于数据的稀疏性，利用上述的计算方法得到的CTR通常具有较大的偏差，这样的偏差主要表现在如下的两种情况： 1、例如展示impression的次数很小，如11次，其中，点击的次数也很小...(这里的很小是指数值很小)，如11，按照上述的CTR的计算方法，其CTR为11，此时的点击率就被我们估计高了； 2、例如展示的次数很大，但是点击的次数很小，此时，利用上述的方法求得的CTR就会比实际的CTR...二、CTR的平滑方法 1、数据的层次结构——贝叶斯平滑 image.png 其对应的概率图模型为： ?
https://github.com/DSXiangLi/CTR NFM NFM的创新点是在wide&Deep的Deep部分，在Embedding层和全联接层之间加入了BI-Pooling层,也就是Embedding...y = interaction_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM
概述CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。2....深度CTR模型在问题求解上的发展参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
概述 CTR预估是现如今的搜索、推荐以及广告中必不可少的一部分，CTR预估的目标是预估用户点击给定item的概率。...经过这么多年的发展，CTR预估算法得到了较大的改进，从开始的线性模型LR，发展到带有特征交叉的FM算法，随着深度网络的发展，CTR预估也逐渐发展到如今的基于深度模型的CTR预估，期间出现了较大一批成功在业界得到广泛应用的算法模型...在CTR预估方面，相比较于NLP和CV领域，其特征相对是大规模的，且是稀疏的，为了能够使用深度网络对CTR数据建模，需要在结构上做相应的调整，使得数据能够适应深度网络模型。 2....深度CTR模型在问题求解上的发展 参考[4]中给出了近年来深度CTR模型本身的发展，详细介绍了每一个模型在先前工作上的一些改进，下面是我在阅读一些文章后，结合参考[4]给出的深度CTR模型在问题求解思路上的发展...总结 深度学习模型在CTR问题上的探索还在继续，在CTR建模上也有更多更复杂的模型出现，在模型迭代的过程中，挖掘出更多有用的特征也是一条不断探索的道路。
DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...https://github.com/DSXiangLi/CTR Deep Crossing Deep Crossing结构比较简单，和最原始的Embedding+MLP的模型结果相比，差异在于之后跟的不是全连接层而是残差层...那把ResNet放到CTR模型里又有什么特殊的优势呢？老实说感觉像是把那个时期比较牛的框架直接拿来用。。。...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM...CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM ---- 资料 Gang Fu,Mingliang Wang, 2017, Deep & Cross Network for Ad Click
https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和DeepFM相似都拥有Deep和Linear的部分，只不过把DeepFM中用来学习二阶特征交互的...'): y = dense_output + linear_output add_layer_summary( 'output', y ) return y CTR...https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏 LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep...CTR学习笔记&代码实现3-深度ctr模型 FNN->PNN->DeepFM CTR学习笔记&代码实现4-深度ctr模型 NFM/AFM CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing...zhuanlan.zhihu.com/p/79659557 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373 https://github.com/qiaoguan/deep-ctr-prediction
本文是 Google 在 RecSys 2019 上的最新论文，作者采用了目前主流的双塔模型，并基于此设计了一个使用双塔神经网络的建模框架，其中一个塔为 ite...
作者：十方 CTR模型相关论文，大家已经看了很多了，如FNN、DeepFm、XDeepFM等，难免会"审美疲劳"，所以这些模型真的充分挖掘了交叉特征了吗？...这篇论文《MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask》提出了...参考文献 1.MaskNet: Introducing Feature-Wise Multiplication to CTR Ranking Models by Instance-Guided Mask
导语 笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比，并结合自身的使用和理解，梳理出一条CTR预估模型的发展脉络，希望帮助到有需要的同学。 0. 提纲 1. 背景 2....背景 众所周知，广告平台的最终目标是追求收益最大化，以 CPC 广告为例，平台收益既与 CPC 单价有关，又与预测 CTR 有关。...扶持力度用于调节各个广告渠道 ) 互联网公司根据各自业务的特点，研发出了各种各样的 CTR 预估模型及其变种，本文尝试在众多流派和分支中梳理出一条 CTR 预估模型的发展脉络。 2....LR 海量高纬离散特征 (广点通精排) LR（逻辑回归）1可以称之上是 CTR 预估模型的开山鼻祖，也是工业界使用最为广泛的 CTR 预估模型。...通常连续特征会包含：大量的反馈 CTR 特征、表示语义相似的值特征、年龄价格等属性特征。
关注我们，一起学习~ 标题：CL4CTR: A Contrastive Learning Framework for CTR Prediction 地址：https://arxiv.org/pdf/2212.00522....pdf 代码：https://github.com/cl4ctr/cl4ctr 会议：WSDM 2023 学校，公司：复旦，微软 1....本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征，并提出了一个模型不可知的CTR对比学习（CL4CTR）框架，该框架由三个自监督学习信号组成，以规范特征表征学习：对比损失、特征对齐和域一致性。...CL4CTR image.png 2.1 CTR预测任务 CTR预测是一项二分类任务。...在CTR预测任务中，发现同一域的特征类似于正样本对，而不同场的特征则类似于负样本对。因此，本文提出了CTR预测中对比学习的两个新特性，即特征对齐和场均匀性，它们可以在训练过程中正则化特征表征。
one-hot输入都映射到它的低维embedding上 (z_i = [w_i, v_i] *x[start_i:end_i]) , 第一层是由 ([z_1,z_2,...z_n]) 两个常规的全联接层到最终给出CTR...完整代码在这里 https://github.com/DSXiangLi/CTR CTR学习笔记&代码实现系列?...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep ---- 资料 Huifeng Guo et all...."DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction," In IJCAI,2017....multi-field categorical data - - A case study on user response https://daiwk.github.io/posts/dl-dl-ctr-models.html
最近一段日子，怎么在一个大的新闻候选集合（假设有10w条新闻）选出用来做 CTR 预估的小集合（假设是100条新闻）困扰我们已久，昨夜我夜观星象，突来灵感，遂有此文。...废话，不选个小集合 CTR 预估怎么算得过来。好，那么目的一便是确定一个精简的集合以使 CTR 预估能在线上实时响应。再进一步思考，这100条新闻要是怎么样的新闻？...准确率高：具体指这100条新闻的每一条新闻都有一个相比于普通新闻更容易被点击的理由 覆盖率高：具体指100条新闻要覆盖绝大部分上面一点所说的理由（假设有若干个理由），以减小容易被点击新闻没有进入 CTR...这样虽然候选集并不是实时更新，但用户的属性是实时更新的，由于 CTR 预估是实时计算的，这样最终的推荐结果也是实时改变着 参考： http://toutiao.com/i6234278051245457921
背景 这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起。我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中。Wide负责样本中出现的频繁项挖掘，Deep负责样本中未出现的特征泛化。...连续特征的处理 ctr模型大多是在探讨稀疏离散特征的处理，那连续特征应该怎么处理呢？...[48,32,16], config=run_config ) return estimator 完整代码在这里 https://github.com/DSXiangLi/CTR...CTR学习笔记&代码实现系列?...CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM 参考材料 Weinan Zhang, Tianming Du, and Jun Wang.
下图为优化后对照组的点击率提升幅度（对照组 CTR-实验组 CTR）。...灵魂拷问 AUC 与 CTR 关系？ 在模型优化过程中，我们曾遇到过**AUC 很高（或提升很多）但 CTR 效果不理想；或 AUC 提升幅度不大，但 CTR 提升幅度很大的情况，这是为什么呢？...AUC 提升的效果 AUC 的提升与线上 CTR 的效果并不是线性的。一般在项目初期，AUC 的提升很容易，但对 CTR 的贡献一般会很小。...前一节介绍了 AUC 和 CTR 的关系，但实际上影响 CTR 的还有偏差。完全有可能在 AUC 不变的情况下，通过优化偏差来提升 CTR，这是为什么呢？...偏差本身和 CTR 没有直接关系，但是在竞价环境下，偏差可以影响我们竞得的流量质量，从而影响整体 CTR。
CTR预估系列家谱 ? 炼丹之前，先放一张CTR预估系列的家谱，让脉络更加清晰。 （一）FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互进行CTR预估 ?...（二）DSIN：利用用户时序行为中兴趣变化进行CTR预估 ? 2.0 前言 在读本文之前，我们需要先搞清楚两个概念，Sequence和Sessions。...基于用户行为Behavior Sequence进行兴趣特征挖掘的方式目前被用于绝大数的CTR任务中。...相比于常用的AUC，在CTR预估场景中，不同的用户之间存在着差异，这种差异可以理解为一个闲逛的购物者和一个要买小米手机的购物者间的差异。...12.1 背景 CTR预估领域面临着诸多挑战，输入特征的稀疏高维问题，高阶特征的计算复杂度问题等。
加密解密 块加密 AES IGE 模式 ige github例子 分组模式 CTR 模式 CTR 全称为计数器模式（Counter mode），该模式由 Diffe 和 Hellman 设计。
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