一些比较重要的文章我们通常会设置为推荐，但是即使都是推荐的文章，也分重要程度的，如何把最重要的放到第一，把相对不重要的排序到后面呢？...首先来看下我写的推荐位文章列表代码 {pc:content action="position" posid="2" order="listorder DESC" num="10"} {if $data}...) { $this->db->update(array('listorder'=>$listorder),array('id'=>$id)); } 在上面的后面加上 //更改推荐位排序开始...this->db->update(array('listorder'=>$listorder),array('id'=>$id,modelid=>$modelid)); } } //更改推荐位排序结束...现在才算是完美的解决了，PHPCMS推荐位文章列表手动排序的问题。
内容推荐位列表（position）： {pc:content action="position" posid="2" order="id DESC" num="5"} {loop $data $key...$val} {$val['title']} {/loop} {/pc} 当前分类文章推荐 {pc:content action="position
{php $listrv = string2array($v[video_thumbulr]);} {loop $listrv $rv} {if $n<=3}<...
位运算是大学的《计算机组成原理》学习的内容，而我们学习工作中很少用过位操作，经常阅读源码时人可能会偶尔看到使用位运算（因为直接使用位运算符效率更高），在此顺便把位运算做个简单的总结。...我个人经常总结、不断反思做更好的自己：善于总结、不断反思做更好的自己_hguisu的博客-CSDN博客 一、位运算简介 ---- 1、什么是位运算 所谓位运算，就是对一个比特（Bit）位进行操作。...C语言提供了六种位运算符： 运算符 & | ^ ~ > 说明 按位与 按位或 按位异或 取反 左移 右移 2、按位与运算...使特定位翻转找一个数，对应X要翻转的各位，该数的对应位为1，其余位为零，此数与X对应位异或即可。...) == status.getValue())) { list.add(att); } } return list; } 通过位运算记录多状态的缺点是不好在数据库直接做查询
作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 关于多模态和推荐系统融合的文章，我们之前有分享过一期：BOOM！推荐系统遇上多模态信息。...有关DIN模型不做赘述，传送门：注意力机制用于推荐系统问题(DIN，DIEN，BERT4Rec，PRM)。其主要是一种基于Attention的模型。...本篇文章的作者认为现有的推荐系统技术对模型网络结构的优化较多，但对丰富推荐模型特征的研究较少，即不能很好的利用多模态信息。...这篇文章与多模态信息的结合点是，现有的CTR预测工作只关注于从单模态特征进行的两两交互建模，但很少有人去利用广泛可用的多模态特性，一般来说多模态信息可以为模型提供更多的补充信息，而这是无法单独通过单模态建模获得的...因此，如何在不影响多模态特征性能的情况下，有效地缓解多模态特征所引入的稀疏性问题是解决该问题的关键。因此作者提出的解决方案会很有意思，利用Hypergraph超图来解决这一问题。
今天在搞Phpcms做站时，需要在列表页、首页调用文章列表调用文章的点击量和评论排行，那么怎么才能做到在Phpcms v9首页、频道页、列表页、推荐位等页面获取文章浏览量和评论统计呢？...原因起于phpcms官方默认的模版没有在列表页面调用过文章点击量和评论数量，而且文章的内页调用浏览量hit的方法不适用于列表页。 下面是具体的代码，分享在此。...一、Phpcms列表页面取得文章点击量及评论数量： {pc:content action="lists" catid="$catid" num="25" order="id DESC" page="$page...$r[title]} 点击:{$views} 评论数:{if $comment_total}{$comment_total}{else}0{/if} {/loop} {$pages} {/pc} 二、Phpcms...推荐位取得文章点击量及评论数量： {pc:content action="position" posid="2" order="listorder DESC" num="4"} {php $categorys
我个人喜欢把PHPCMS当作博客来用，而作为一个博客，怎能少了文章置顶功能呢？其中用PHPCMS实现置顶功能非常简单，无非是修改下推荐位的名称为置顶，然后在文章列表中推送需要置顶的文章罢了。...凡是设置了推荐位的文章，不管你设置的推荐ID是1，2，还是3，在数据库中posids的值都会变成1，没有设置推荐的文章则为0，这下明白我为什么要那么做了吧！
炼丹笔记干货 作者：九羽 在微信视视频号推荐算法大赛中，给出来融合了OCR、ASR、图像、文字的多模态的内容理解特征向量Feed Embedding，共512维向量。...可见，多模态Embedding在推荐系统后续发展中的重要性，在本文之前，炼丹笔记也探讨类似的问题，包括《推荐融合GNN，图谱、多模态竟取得了如此惊艳的效果》和《多模态推荐之用户评论篇》，新关注的同学对具体细节感兴趣的可以直接点击标题跳转了解...MKGAT可以拆解为两个子模块，多模态embeding模块和推荐模块。在介绍各个子模块前，我们先介绍两个小的模块： 多模态图谱实体编码器：给不同类型实体编码。...怎样在传统的搜索引擎和推荐系统中引入这些多模信息，更好地服务消费者，值得相关从业者深入探讨。...（1）本方案中一共用到了两个版本的 ImageBERT模型： ImageBERT-A：将Segment Embedding统一编码为0，不对图片特征和Query文本单独进行编码，在[CLS]位输出
本来打算一次更新完的。。感觉还是太多了，后面再分享吧，先分享一部分 EasyCode MybatisCodeHelper 这玩意功能太离谱了，随便举几个 官网地...
在这项工作中，我们提出了一种新的多行为多视图对比学习推荐（MMCLR）框架，包括三个新的对比学习任务，分别用于解决上述挑战。 多行为对比学习旨在使同一用户在每个视图中的不同用户单行为表示相似。...在这种情况下，其他行为（例如，点击，加购物车）可以为理解用户偏好提供额外的信息，从不同方面反映用户多样化和多粒度的偏好。 多行为推荐(MBR)综合考虑了不同类型的行为，因而能更好的学习到用户的偏好。...近几年，对比学习（CL）在推荐系统中展现了它的力量，它极大地缓解了数据稀疏和流行度偏差问题。我们发现对比学习天然适用于对多行为和多视图用户表示之间的粗粒度共性和细粒度差异进行建模。...为了解决上述挑战，我们提出了一种新颖的多行为多视图对比学习推荐（MMCLR）框架。具体来说，MMCLR 包含一个序列编码模块和一个图编码模块，分别用于学习用户多行为下的用户表示。...具体的我们提出了一种多行为多视图的对比学习框架，他能够帮助模型更好的建模用户不同行为类型和不同视图的复杂关系。实验证明我们的模型能够显著的提升在目标行为上的推荐效果。
从本文开始，对推荐系统的各个研究方向进行一些梳理。本文梳理用户多兴趣建模方向的一些经典论文。 √ 1....那么如何更好的理解用户的兴趣呢，多兴趣是一个方向，尽管目前做的还不是那么尽如人意，理论上，多兴趣配合多样性策略 (比如MMR、DPP等)，以及E&E(利用&探索)机制，是可以提升推荐的多样性和发现性，更好的满足用户兴趣...在多兴趣提取层，使用Multi-head Self-Attention在优化后的序列中提取多兴趣。 ComiRec ComiRec[3]，可调控的多兴趣推荐框架，阿里于2020年发表在KDD。...在本文中，我们提出了一种用于序列推荐的新型可调控多兴趣框架，称为 ComiRec。...我们的多兴趣模块从用户行为序列中捕获多个兴趣，可用于从大规模商品池中检索候选商品，然后将这些商品输入聚合模块以获得整体推荐结果，聚合模块可以利用可控因素来平衡推荐的准确性和多样性。
作者 | 张鑫 编辑 | 庞超 今天要给大家介绍的是一篇来自清华大学与微软亚研合作的的一篇关于多视图学习新闻推荐系统的论文“Neural News Recommendation with Attentive...一、研究背景 现有的新闻推荐方法通常基于单个新闻信息（例如标题）来学习这些表示，这可能是不够的。...在真实数据集上进行的大量实验表明，我们的方法可以有效地提高新闻推荐的效果。...在作者的方法中，多视图学习框架和注意力网络的有效性 四、总结 在本文中，提出了一种基于注意多视图学习的神经网络新闻推荐方法。本文的方法是一个新闻编码器和一个用户编码器。...在新闻编码器，我们提出了一个多视图学习框架，通过合并标题来学习统一的新闻表达方式，，主体和类别是新闻的不同观点。
58app首页推荐业务 ( 多品类推荐 ) 主要面临的挑战在于： 如何满足用户对于不同品类的兴趣？( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配？...兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战：强兴趣下的多业务融合。 常见的推荐系统，如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系，然后通过适当的算法进行匹配。...业务流量分配策略 这个优化主要针对第二个挑战：多业务之间的流量均衡 实际业务需求： 由于58首页信息流是多品类混合推荐的场景，推荐的结果既要满足用户个性化需求，又要满足在整体上各业务的占比与58实际业务流量比例相符合...突出实时兴趣： 第一推荐位根据用户的最新实时行为直选，比如上图中用户最新的实时行为是招聘，捕捉到这个信息后在短时间内集中推荐招聘帖。该策略强调了实时兴趣，点击效果提升0.7%。...目前负责 APP 首页业务信息流推荐，致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级，支持流量分发，优化连接效率，提升用户体验。 今天的分享就到这里，谢谢大家。
摄像头的安装点位是保障监控系统有效性和安全性的关键。选择适当的摄像头安装点位可以最大限度地提高监控范围和监控效果，以便于及时掌握重要信息和事态发展。...在本文中，我们将为大家分享一些优质干货，推荐几个摄像头的安装点位。图片1、入口处：将摄像头安装在建筑物或门廊的入口处，可以有效监控进出人员和车辆。...此外，这些安装点位可以监测人员活动并帮助维护秩序。3、重要设备区域：安装摄像头于重要设备区域，如服务器房、配电室等，可以确保对关键设备进行24小时监控。...图片摄像头安装点位的选择直接关系到监控系统的效果和价值。...业内做的比较好的几家如海康、旭帆、大华等等，大家可以自行进行比对，其中，性价比最高的应是旭帆科技的Easy系列，干货推荐的这几个点位旨在为您提供参考，帮助您在安装摄像头时做出明智的决策，提升安全性和监控的效果
1.jpeg 壹起航作为一站式有效果的互联网整合营销服务商，在seo优化、网站营销推广领域服务过大量的网站客户，这些客户的网站基本都是直接或间接地采用cms制作，如果你一定要选择一个CMS系统去推荐的话...2、Phpcms 虽然phpcms在2020年关站了，真心很遗憾，但是不妨碍phpcms是一款很优秀的cms系统，PHPCMS的后台界面最为美观，很有大型门户后台的风范，对数据控制能力比很多cms强很多...，和pageadmin一样，可以做到自定义字段都是搜索条件，而且速度快，后台的数据控制灵活性Phpcms比dedecms强很多，phpcms曾经是小编最常用的cms系统。...3、DedeCms DedeCms为什么放在后面推荐，因为其漏洞实在是有一点多，团队和创始人出走，不可避免的因素导致主程序几年不能更新，漏洞百出，但是其模板便宜，网上免费模板资源也多，在低端市场还是有很多客户
10w篇文章,每天发10篇那也要发三年.一般情况下个人站长的站都很小,10w数据以下,再加上dedecms的seo做的非常人性化,所以有这么多的追随者....目前没有什么大站采用phpcms,在2007版的时候,phpcms的官方演示是个错位的,让人一看就罢手,官方网站都搞不定,还搞别的?...2008推出的只是测试版,同样bug不断,一位测试者这样评论过:绝对不能建站!...下面我从几个方面比较一下: seo: dedecms>phpcms>ecms 负载: phpcms>ecms>dedecms 门户站: phpcms>ecms>dedecms 专业站: ecms>...dedecms>phpcms 易用性:dedecms>phpcms>ecms 扩展性:ecms>phpcms>dedecms 安全性:ecms>dedecms>phpcms 稳定性: ecms>
今天我给大家推荐一个多层多标签文本分类工具包--NeuralClassifier。它是腾讯开源的文本分类项目，是可以快速实现分层多标签分类任务的神经模型。...Binary-class text classifcation：二分类任务 Multi-class text classification：多分类任务 Multi-label text classification：多标签任务...Hiearchical (multi-label) text classification (HMC)：多层多标签任务 项目的整体框架 项目的整体架构如下图所示： 先看最底层的输入层，这里可以是词、...多层多标签的任务 在实际场景中，我们经常遇到的不是单纯的多分类问题，而是一个比较复杂的分类体系。对应本项目的分类体系文件位于 data/rcv1.taxonomy，以树的形式展示。...，配置多标签任务：("label_type": "multi_label")，具有层级结构 ("hierarchical": true)。
Sanchez是一个命令行应用程序，是为处理地球同步卫星的灰阶红外图像而设计，但也可用于重新投影全彩色图像，还可以将Himawari-8、GOES-16、GOES-17等多静止卫星观测合成为一张全球观测...多静止卫星合成图像 Sanchez可以使用颜色查找表，根据像素强度，生成IR彩色增强图(如下图)。 IR Colour enhancement Sanchez属于个人项目，目前仍处于开发阶段。
推荐系统的效果好坏，体现在推荐结果的用户满意度上，按不同的应用场景，其量化的评价指标包括点击率、成交转化率、停留时间增幅等。为了实现优秀的推荐效果，众多的推荐算法被提出，并在业界使用。...但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...为什么需要融合推荐算法 推荐系统需要面对的应用场景往往存在非常大的差异，例如热门/冷门的内容、新/老用户，时效性强/弱的结果等，这些不同的上下文环境中，不同推荐算法往往都存在不同的适用场景。...基于用户的协同过滤在推荐结果的新颖性方面有一定的优势，但是推荐结果的相关性较弱，而且容易受潮流影响，推荐大众热门物品。同时新用户或低活跃用户也会遇到用户冷启动的棘手问题。...常见的多模型融合算法 达观数据的众多实践发现，多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？
6、《网站分析实战》 47人推荐 ?...9、《概率论与数理统计》 23人推荐 ?...10、《数据挖掘与数据化运营实践》 23人推荐 ?...6、《麦克拉夫商务与经济统计学》 44人推荐 ?...为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免.
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