NCF数据处理是对论文neural_collaborative_filtering作者所提出的神经网络协同过滤源代码的运行结果，不过在源代码的基础上做了一些更改，运行环境是 python3.6，keras1.2.2
解决传统协同过滤内积过于简单，容易欠拟合的问题，所以用多层神经网络+输出层”的结构替代了矩阵分解模型中简单的内积操作，能够有更多特征交叉和非线形操作。
之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机器学习的分类问题，本次我们利用深度学习框架Tensorflow2.11构建一套基于神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统，解决预测问题，完成一个真正可以落地的项目...编写ncf.py脚本，将数据读入内存并输出： import pandas as pd # set pandas to show all columns without truncation and line...num_countries = len(dataset['video_id'].unique()) 随后定义64个维度针对向量进行处理： embedding_dim = 64 # Create the NCF...最后，奉上视频推荐系统项目代码，与众乡亲同飨：github.com/zcxey2911/NeuralCollaborativeFiltering_NCF_Tensorflow
1.3 NCF 本文先提出了一种通用框架： ? 针对这个通用框架，论文提出了三种不同的实现，三种实现可以用一张图来说明： ?...1.4 模型实验 论文通过三个角度进行了试验： RQ1 我们提出的NCF方法是否胜过 state-of-the-art 的隐性协同过滤方法？...Baselines，论文将NCF方法与下列方法进行了比较：ItemPop，ItemKNN，BPR，eALS。 以下是三个结果的贴图，关于试验结果的解读，由于篇幅的原因，大家可以查看原论文。...简单的结论，即NCF效果好于BaseLine模型，如果不好的话论文也不用写了，哈哈。 RQ2试验结果 ? Figure 6 表示将模型看作一个二分类任务并使用logloss作为损失函数时的训练效果。...2、NCF实战 本文的github地址为：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/recommendation/Basic-NCF-Demo
CISA 正在开发一个风险极高的不良实践目录，尤其是在支持CI或NCF的组织中。...NCF 实践效果 NCF在网络安全和关键基础设施风险管理的联邦政策原则中得到有效利用。在《国家网络战略》《国土安全部网络安全战略》和《保障 5G 国家战略》中都有涉及。...NCF 已被用于支持针对特定灾害的应急响应和恢复。最突出的是借助NCF，应对COVID-19风险管理需求，以及围绕地缘政治紧张局势加剧的安全需求，以及为即将到来的飓风做好应对。...这将成为国家风险管理中心通过利益相关者参与机制开展更广泛工作的模板，最终创建一个更完备的NCF风险登记簿。 每项NCF的准备都涉及子功能和依赖项组成的一系列复杂过程。NCF风险框架构建这种关系。...图：分解NCF 以详细了解其配置（来源：CISA官网） 以下是美国大选NCF的样本分解： 国建关键能力集 最后，是CISA给出的国家关键能力集，可以将其看做是关键基础设施的认定和分类，目前最新版本于2019
在这篇文章中，我们将探讨NFV失败的地方，解释NCF如何弥补NFV的不足之处，并深入了解NCF对现代企业WAN的一些实际好处。 ? 为什么网络功能没有实现虚拟化？...NCF如何在NFV失败的地方取得成功？ 那么是什么让NCF与众不同？为什么他们今天能够为企业创造价值？答案在于NCF本身是为云构建的，旨在最大限度地发挥云化的优势以及充分利用成熟的aaS模型。...只要部署PoP，就可以使用全系列的NCF，并且可以在PoP内部和跨PoP连续动态分配负载。 为了说明NCF的优势，以防火墙更新为例。使用多租户NCF，一次可以更新整个网络中防火墙。...NCF和云原生SD-WAN的优势 要真正了解NCF带来的价值，可以关注SDWaaS，这是一种使用NCF构建的云原生SD-WAN形式。...另一方面，NCF成功地简化了网络复杂性，降低成本。
由于 PyTorch 的纯 Python 式开发风格，其一经面世就受到了 Python 社区的热烈欢迎。Apache MXNet 已经由最初的学术版 [2] 发展为今天的 Apache 孵化项目。...表 6.2.2：NCF 任务混合精度训练与单精度训练的比较。 ? 图 6.2.6：NCF 任务混合精度与单精度训练速度比较（步/秒）。...与 GNMT 任务的性能相似，NCF 任务的训练速度在混合精度下得到提高。 ? 图 6.2.7：NCF 任务混合精度与单精度训练速度对比。 ?...图 6.2.8：NCF 任务混合精度与单精度 GPU 内存使用时对比。 在混合精度下，NCF 训练消耗的 GPU 利用和内存利用时更高。 ?...图 6.2.9：NCF 任务混合精度与单精度 GPU 内存利用时对比。 ? 图 6.2.10：NCF 任务混合精度与单精度 GPU 内存利用时对比。
使vps的网关指定为br0:0配置的ip地址） cd /home/nokvm/resource/ecs-xxx/ cp change.sh modify.sh modify.sh文件修改过的样例： ncf2...=/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-br0:0 /usr/bin/rm -rf $ncf2 /usr/bin/echo DEVICE=br0:0 >>$ncf2.../usr/bin/echo TYPE=Ethernet >>$ncf2 /usr/bin/echo BOOTPROTO=static >>$ncf2 /usr/bin/echo IPADDR=172.16.0.1... >>$ncf2 /usr/bin/echo NETMASK=255.255.248.0 >>$ncf2 /usr/bin/echo ONBOOT=yes >>$ncf2 systemctl restart
def to3dim_csv(): var = ncf.variables['H2O'] #e.g. data for 'H2O' values one,two,three = var.shape...(time,lat,lon) if crit is not None: bool1 = foo(dim1,crit,ncf) #boolean table: ("value important?...,TRUE,FALSE) bool2 = foo(dim2,crit,ncf) bool3 = foo(dim3,crit,ncf) writer.writerow([dim1,dim2,...three): if bool1[i] and bool2[k] and bool3[l]: writer.writerow([ ncf.variables...[dim1][i], ncf.variables[dim2][k], ncf.variables[dim3][
NCF论文原话是“To determine hyper-parameters of NCF methods, we randomly sampled one interaction for each user...这点我觉得是NCF做得不够好的一点，Rendle这篇论文保持和测试集一致的方式更好； image.png 此外，在训练方法上，Rendle文章的MF和NCF论文里的MF有较大不同： Rendle：模型为...6 NCF作者回复 以下是原讨论帖中NCF作者He Xiangnan的回复。...之前NCF论文虽然对比了MF，但对比的MF优化的loss不同：NCF优化的是log loss，MF优化的是eALS和BPR loss，这里是因为论文实验设计时，从发表角度需要和现有方法做严谨对比。...反思：NCF这篇论文是在深度学习尚未席卷推荐领域前做的，受限于许多因素，如上述提到的计算资源、编程框架、可参考的开源包等，探索的过程中走了很多弯路，也忽略了一些baseline或NCF变种的实现。
= 0x4, NCF_HIDDEN = 0x8, NCF_NO_SERVICE = 0x10, NCF_NOT_USER_REMOVABLE... = 0x20, NCF_MULTIPORT_INSTANCED_ADAPTER = 0x40, NCF_HAS_UI = 0x80..., NCF_SINGLE_INSTANCE = 0x100, NCF_FILTER = 0x400, NCF_DONTEXPOSELOWER... = 0x1000, NCF_HIDE_BINDING = 0x2000, NCF_NDIS_PROTOCOL ...= 0x4000, NCF_FIXED_BINDING = 0x20000, NCF_LW_FILTER = 0x40000}
结果：NCF4是MRS中的枢纽基因，可能是PCa的潜在研究目标。...10.MRS核心基因NCF4的鉴定 使用"mgeneSim"功能将NCF4鉴定为MRS中的关键基因。然后探索了NCF4在单细胞数据集GSE141445的12个原发性前列腺癌样本中细胞类型中的表达。...NCF4主要在巨噬细胞中表达，很少在其他细胞中表达。 在TIMER 2.0中进一步利用多种算法来检查免疫细胞浸润与NCF4表达之间的关系。...结果表明，巨噬细胞、巨噬细胞M1和巨噬细胞M2与NCF4表达呈显著正相关。 在TCGA-PRAD队列和CPGEA队列中，NCF4在正常组织中的表达显著高于肿瘤组织。...将NCF4确定为MRS的核心基因。NCF4主要在PCa组织内的巨噬细胞中表达，巨噬细胞在TME中的浸润程度与NCF4的表达呈显著正相关。NCF4高表达的PCa患者预后较差。
Film，NCF）技术，因而导致了其HBM面临一些生产问题，这也是其进度落后的原因之一。...相较之下，SK海力士率先改用批量回流模制底部填充（mass reflow molded underfill，MR-MUF）技术，解决NCF弱点，也成为第一家供应HBM3芯片给英伟达的厂商。...不过，消息称三星并未完全放弃NCF技术，而打算在最新款HBM芯片同时使用NCF、MUF两种技术。 编辑：芯智讯-林子
因此在NCF（Neural Collaborative Filtering）论文中，作者引入深度学习方法对特征之间的相互关系进行非线性的描述是解决该问题的一种方式。...MLP （Multi Layer Perceptron）& NCF ?...MLP理论上能拟合任何函数，在NCF论文中作者用MLP替换点积，将用户向量UserEmbedding和物品向量ItemEmbedding拼接后作为输入。 ? ?...Matrix Factorization Revisited》论文中，完成了对NCF实验的复现，同时在相同数据集上，采用留一法，保留每个用户最后一次点击作为验证。...并且通过HR和NDCG评估点积Dot Product和NCF的效果如下： ? 通过图中的效果，是不是对原有的认知有所怀疑了。
3类约束文件的关系为：用户在设计输入阶段编写UCF文件，然后UCF文件和设计综合后生成NCF文件，最后再经过实现后生成PCF 文件。...NCF约束文件的语法和UCF文件相同，二者的区别在于： UCF文件由用户输入，NCF文件由综合工具自动生成，当二者发生冲突时，以UCF文件为准，这是因为UCF的优先级最高。...一般情况下，用户约束都应在UCF文件中完成，不建议直接修改 NCF文件和PCF文件。...NCF约束文件的语法和UCF文件相同，二者的区别在于： UCF文件由用户输入，NCF文件由综合工具自动生成，当二者发生冲突时，以UCF文件为准，这是因为UCF的优先级最高。...一般情况下，用户约束都应在UCF文件中完成，不建议直接修改 NCF文件和PCF文件。
神经协同过滤(NCF)是一种推荐系统，它利用用户与项目之间先前的交互来提供推荐。...NCF模型是MLPerf 0.5训练基准的一部分，在NCF模型上运行推断时，NVIDIA T4带来的性能是cpu的10倍，能源效率是cpu的20倍。...表3:NCF上的推理 CPU服务器:单插槽Xeon Gold 6240@2.6GHz;内存384 gb的系统;使用Intel的TF Docker容器版本1.13.1在TensorFlow上为NCF使用Intel
为了缓解计算CF差异时所遇到的维度诅咒问题，我们提出采用神经网络，即神经CF（NCF），来有效地最小化差异的上界。...基于NCF，我们建立了CCF-GAN框架，明确地分解了联合分布的CF，从而允许学习具有分类重要性的数据分布和辅助信息。...因此，我们开发了神经网络作为计算CF差异上界的代理，称为神经CF（NCF）度量。基于NCF，我们建立了CCF-GAN，通过明确建模条件分布从联合分布中，实现对图像和不同语义级别辅助信息的分类处理。...因此，不直接在高维空间枚举 ，而是使用第3.2节中提出的NCF网络f(·)来计算(10)中的 。 回顾一下，我们使用上标f来表示所提出的NCF网络计算的ECF。...在实践中，我们将提出的NCF网络实现为鉴别器，以便测量生成器g(·)生成的分布 。算法细节见算法1，流程图见图2。
Liao, Hanwang Zhang, Liqiang Nie, Xia Hu, Tat-Seng Chua； 论文：t.cn/ROuL87r；代码：t.cn/ROuhFZP； WWW 2017，提出NCF...效果好于NCF等，并开源了代码。 7....效果明显好于NCF和CDAE等，并开源了代码。 8....效果好于NCF与CKE等，并开源了代码。 10.
NCF(Neural Collaborative Filtering):神经网络协同过滤 NCF的核心思想可以表示为： , 其中为隐藏层的个数, ,个是权重矩阵,bias向量以及每个层的输出。...我们将NCF的目标函数改为： RULEREC框架 带有rule learning的推荐主要由下面两个子任务组成: (1). 基于商品的关系从知识图谱中进行规则学习; (2)....我们修改了两种推荐算法，一种是经典的矩阵分解算法（BPRMF）和一种基于神经网络的推荐算法（NCF）。...进一步的分析表明，我们基于多任务学习的组合方法（带有BPRMF的和NCF的$RuleRec_{two}）在不同规则数下的性能优于两步法。不同关联规则的组合有助于获得更好的推荐结果。
后台运行 -N: 不执行远程命令 常规alias # 这条命令会在后台运行 alias mstunnel=ssh -L 3306:localhost:3306 root@xxx.xx.xx.xx -NCf...,依次递增(比如端口,域名都变成外部传入什么的,看自己喜好了) # ssh tunnel function sst(){ ssh -L 3306:localhost:3306 root@$1 -NCf...ServerAliveInterval=60 来保持连接的连接这 ssh -o ServerAliveInterval=60 -L 3306:localhost:3306 root@xxxx.xxx.xxx -NCf
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