本篇文章把之前一个月学习的网络特征交叉的文章结合自己平时实践的经验梳理一遍,方便今后学习回顾。
本篇文章把神经网络特征交叉的文章结合自己平时实践的经验梳理一遍，方便今后学习回顾。
此次为大家分享的是来自Nature Communiations 上的一篇题为”Predicting the structure of large protein complexes using AlphaFold and Monte Carlo tree search” 的文章，来自斯德哥尔摩大学生物化学和生物物理系的Patrick Bryant团队。
大家好，今天选择的论文是一篇FM的升级论文，叫做Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks。翻译过来叫做注意力FM：通过Attention网络学习特征交互的权重。
在CTR预估任务中，对模型特征的探索是一个重要的分支方向，尤其是特征的交叉，从早起的线性模型Logistic Regression开始，研究者在其中加入了人工的交叉特征，对最终的预估效果起到了正向的效果，但是人工的方式毕竟需要大量的人力，能否自动挖掘出特征的交叉成了研究的重要方向，随着Factorization Machines[1]的提出，模型能够自动处理二阶的特征交叉，极大减轻了人工交叉的工作量。
这一节我们总结FM另外两个远亲NFM，AFM。NFM和AFM都是针对Wide&Deep 中Deep部分的改造。上一章PNN用到了向量内积外积来提取特征交互信息，总共向量乘积就这几种，这不NFM就带着element-wise(hadamard) product来了。AFM则是引入了注意力机制把NFM的等权求和变成了加权求和。
在CTR预估中，为了解决稀疏特征的问题，学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系，无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系，因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系。
本系列已经写了二十篇了，但推荐系统的东西还有很多值得探索和学习的地方。不过在这之前，我们先静下心来，一起回顾下之前学习到的东西！
两固体表面间的粘着对微机电系统的发展意义重大。在微纳尺度下，机械系统主要受表面效应的影响而非惯性效应。粘着是微机电系统在制造和使用中失效的一个主要原因。随着微机电系统进一步微型化，研究如何避免粘着失效也成为提升系统可靠性的迫切要求
今天给大家介绍的文章标题是：《FAT-DeepFFM: Field Attentive Deep Field-aware Factorization Machine》 文章下载地址是：https://arxiv.org/abs/1905.06336
Attention-over-Attention Field-Aware Factorization Machine
xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息，而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM，AFM更进了一步。在看两个model前建议对DeepFM, Deep&Cross, AFM，NFM都有简单了解，不熟悉的可以看下文章最后其他model的博客链接。
今天我们一起回顾一下近3年来的所有主流深度学习CTR模型，也是我工作之余的知识总结，希望能帮大家梳理推荐系统、计算广告领域在深度学习方面的前沿进展。
最近在做将网页内容输出成pdf文档方面的一个项目，找了好多类，php_pdflib,fpdf,HTML_topdf等等，不过最终还是发现这个好用，究其汉字处理方面发现了写一篇文章，就抄过来了，以供大家参考。
作者/凯霞 显微镜有着悠久的历史，1590年由荷兰的詹森父子所首创，是人类最伟大的发明之一，是人类进入原子时代的标志。显微镜作为科研和医疗领域重要的分析仪器，随着科学进步，对显微镜性能要求提高。而人工智能（AI）的引入，可帮助显微镜看的更清晰，更快的处理更多的数据，更实时、精确、自动化等。 近年来，有很多企业、科研机构和高校投入大量精力，致力于AI应用于显微镜研究。当前，显微镜智能化技术发展迅速。 本文将从显微镜基本概述，AI应用于显微镜研究进展，智能显微镜研究企业及机构，未来机遇与挑战等几个方面进行综述。
壳聚糖是一种生物衍生的带正电荷多糖，具有优良的生物相容性和降解性能，近年来，由于其优良的成膜性能和良好的光学性能，壳聚糖膜在角膜组织工程及角膜修复材料研究领域得到越来越广泛重视。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debiasmp.weixin.qq.com
今天我们继续来聊FM，不过不是单纯聊FM的原理了，而是聊聊更深层次的方法论，以及FM家族的一些改进策略。
自动特征交叉模型包括：FM系列（FM、FFM、AFM）、Embedding+MLP（FNN、PNN、NFM、ONN）、双路并行（Wide&Deep、DeepFM、DCN、xDeepFM、AutoINT）
本文介绍了CTR预估中常用的模型，包括基于LR、基于FM、基于DeepFM、基于FNN、基于PNN、基于DeepFM、基于AFM等模型。这些模型在电商、新闻、社交、广告等多个场景中均有广泛应用，并且不断优化和更新。同时，文章还对CTR预估模型的未来研究方向进行了探讨，包括强化学习、多任务学习、迁移学习、领域自适应等方面，以便进一步提高CTR预估的精度和鲁棒性。
深度学习凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在NLP、图像、语音等众多领域取得了重大突破。在广告领域，预测用户点击率（Click Through Rate，简称CTR）领域近年也有大量关于深度学习方面的研究，仅这两年就出现了不少于二十多种方法。本文就近几年CTR预估领域中学术界的经典方法进行探究， 并比较各自之间模型设计的初衷和各自优缺点。通过十种不同CTR深度模型的比较，不同的模型本质上都可以由基础的底层组件组成。
显然，细胞内凝聚物的物质性质可以有很大的变化。这些结构可以在连续体上呈现出高度流动和液态，也可以更粘稠、粘弹性或多孔固体或凝胶。这些变化的物质状态可能是由于凝聚过程中涉及的特定分子组分，以及液滴的时间和成熟度以及淬灭深度，即系统在两相范围内的深度所导致的。RNA的存在—无论是特定的还是非特定序列—都可以影响液滴的物质性质；然而，RNA是使液滴流动化还是固化，这取决于具体的条件和环境，可能是由于价态和静电效应的贡献。在几个环境中，已经证明，随着时间的推移，或者在促进稳定蛋白质相互作用的突变或阻止蛋白质与RNA结合的能力的突变下，液滴变得更像固体。此外，在更像凝胶的状态下，固态是否可逆是需要考虑的一个重要特性，因为不可逆性对生理学和病理学的可能影响非常重要。尽管关于可以在重组系统中检测到的物理状态的描述越来越多，但某一特定物质状态在细胞中的实际功能仍然不清楚。特定的粘度或粘弹性在进化过程中被选择的程度，或者是凝聚成分的紧急性质，并不一定为结构的功能调整，这还不清楚。因此，仍然很重要的是要表征和操纵液态或凝胶状的隔室的物质状态，最终的目标是理解物质状态与功能是否以及如何相关。
此处我们假设模型训练的大的框架已经固定，同时数据采样的方式也基本已经确定，接下来就是对模型结构进行深入的优化。关于模型结构的优化这块几乎是做不完的做不完的，从最新诸多论文结构来看，也可以划分为非常多块，此处仅仅列举下面三大模块的优化；
之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式，这一节我们换新的思路来看特征交互。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。
大家好，上一篇文章当中我们介绍了Embedding对于推荐系统模型的作用，介绍了FFM和AFM的基本原理。今天我们继续来介绍FM，介绍一下FM之后的几个重要的迭代版本，以及它的发展方向。
在广告、推荐系统CTR预估问题上，早期的完全规则方法被过渡到以LR为代表的机器学习方法，为了充分发挥组合特征的价值，在相当长一段时间里，业界热衷于使用LR+人工特征工程。但人工组合特征成本高昂 ，在不同任务上也难以复用。2010年FM因子分解方法的出现解决了人工组合特征的困境，2014年Facebook提出的GBDT+LR也给出了一种利用树模型特点构建组合特征的思路。不过随着深度学习的崛起，2015年以后，借助非线性自动组合特征能力的深度模型，开始成为业内的主流。从经典DNN到结合浅层的Wide&Deep，用于CTR预估的深度模型在近些年间百花盛开，各种交叉特征建模方法层出不穷，Attention机制也从其他研究领域引入，帮助更好的适应业务，提升模型的解释性。在这进化路线之下，核心问题离不开解决数据高维稀疏难题，自动化组合特征，模型可解释。我们梳理了近些年CTR预估问题中有代表性的模型研究/应用成果，并对部分经典模型的实现原理进行详细剖析，落成文字作为学习过程的记录。
多年以后，当资深算法专家们看着无缝对接用户需求的广告收入节节攀升时，他们可能会想起自己之前痛苦推导FM与深度学习公式的某个夜晚……
因子分解机（Factorization Machines，FM）及其变种已经在推荐系统中得到了广泛的应用，本文就FM的系列模型进行简单总结。
在计算广告和推荐系统中，点击率（Click Through Rate，以下简称CTR）预估是一个重要问题。在CTR预估任务中（以下简称CTR任务），我们通常利用user信息、item信息和context信息来预测user对item的CTR。
导语 | 推荐系统无论在工业界还是学术界都被广泛研究，有不少关于召回和排序的工作，但是对于用户画像的研究少之又少。下文将就微信看一看推荐系统中如何构建用户兴趣标签展开讨论，希望与大家一同交流。文章作者：闫肃，微信搜索应用部研发工程师。
由于new创建的对象是在运行时确立的，所以有着具体情况具体分析的优点，那么什么叫做具体情况具体分析呢？我觉得c++ primer plus的一个例子十分贴切——比如你在度假，已经做好每天的参观计划，可突然有一天天气不好或你心情不好，此时你就不想参观了，如果此时是在编译状态，系统是不允许的，你必须按照计划去参观，但运行时状态，系统是允许的，此时你就可以呆在酒店尽情的玩耍了。用new创建数组也有此优点，即数组长度可以根据情况而定。
复旦大学计算机科学技术学院研究团队，提出了跨任务、多维度图像增强基础 AI 模型 UniFMIR，实现了对现有荧光显微成像极限的突破，并为荧光显微镜图像增强提供了一个通用的解决方案。
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1、Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 作者：Peiliang Li, Xiaozhi Chen, Shaojie Shen 论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.09738
最近在师姐机器上跑实验的时候，想利用matplotlib包来绘制损失曲线图，安装过程中碰到了一些小麻烦，感觉之前好像也碰到过类似的问题，网上一搜什么numpy、matplotlib、pillow包版本冲突啊，然后就是各种尝试，直至重装Anaconda，当时特头疼，最后无意中解决了，今天又碰到了类似的问题，这次记录下来防止忘记
Apache Kafka是一个分布式数据流处理平台，可以实时发布、订阅、存储和处理数据流。Kafka Connect是一种用于在kafka和其他系统之间可扩展、可靠的流式传输数据的工具。攻击者可以利用基于SASLJAAS 配置和SASL 协议的任意Kafka客户端，对Kafka Connect worker 创建或修改连接器时，通过构造特殊的配置，进行JNDI 注入来实现远程代码执行。
在验证kafka属性时不能使用scala默认的类，需要指定kafka带的类 createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder]其中StringDecoder必须是kafka.serializer.StringDecoder
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习自出现以来，不断改变着人工智能领域的技术发展，推荐系统领域的研究同样也受到了深远的影响。 一方面，研究人员利用深度学习技术提升传统推荐算法的能力；另一方面，研究人员尝试用深度学习的思想来设计新的推荐算法。 基于深度学习的推荐算法研究不仅在学术界百花齐放，目前也受到了工业界的重视和广泛采用。深度学习具有强大的表征学习和函数拟合能力，它能在众多方面改革传统的推荐算法，如协同过滤、特征交互、图表示学习、序列推荐、知识融合及深度强化学习。下面将介绍推荐系
百度了一下说是版本不一致导致的。于是重新检查各个jar包，发现spark-sql-kafka的版本是2.2，而spark的版本是2.3，修改spark-sql-kafka的版本后，顺利执行。
可以看到提供的内容，对应进行maven pom文件去掉flink-connector-kafka就可以了，引用flink-sql-connector就可以解决这个问题。
以下kafka集群的节点分别是node01,node02,node03 习题一： 在kafka集群中创建student主题 副本为2个，分区为3个 生产者设置： 设置key的序列化为 org.apache.kafka.common.serialization. StringSerializer 设置value的序列化为org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer 其他都是默认设置 消费者设置： 消费者组id为test 设置key
导读：本文来自社区用户武舞悟老师在 IDEA 中逐步排查 Dinky 使用 Flink kafka 连接器问题的经验分享。
本文介绍的是IJCAI-19的一篇论文，题目为《CFM: Convolutional Factorization Machines for Context-Aware Recommendation》，将卷积神经网络和因子分解机FM相结合，提出了CFM模型，一起来学习下！ 论文下载地址：https://www.ijcai.org/Proceedings/2019/0545.pdf
1、pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
上一篇文章我们使用Spark对MySQL进行读写，实际上Spark在工作中更多的是充当实时流计算框架 引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>3.0.0-preview</version>
java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/kafka/common/serialization/ByteArrayDeserializer at org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer09.setDeserializer(FlinkKafkaConsumer09.java:271) at org.apache.flink.streamin
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