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运算应用:保存状态标识应用

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运算(因为直接使用运算符效率更高),在此顺便把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、运算简介 ---- 1、什么是运算 所谓运算,就是对一个比特(Bit)进行操作。...C语言提供了六种运算符: 运算符    &    |    ^    ~    > 说明    按与    按或    按异或    取反    左移    右移 2、按与运算...使特定位翻转找一个数,对应X要翻转的各位,该数的对应为1,其余为零,此数与X对应异或即可。...) == status.getValue())) { list.add(att); } } return list; } 通过位运算记录状态的缺点是不好在数据库直接做查询

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模态遇上推荐系统

作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 关于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,即不能很好的利用模态信息。...这篇文章与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模态特性,一般来说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,如何在不影响模态特征性能的情况下,有效地缓解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。

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Phpcms V9 栏目列表调用文章点击量及评论数量方法

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

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推荐系统遇上模态Embedding

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、文字的模态的内容理解特征向量Feed Embedding,共512维向量。...可见,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、模态竟取得了如此惊艳的效果》和《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,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: 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]输出

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视图多行为对比学习推荐系统

在这项工作中,我们提出了一种新的多行为视图对比学习推荐(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。

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推荐系统之用户兴趣建模(一)

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,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,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...在兴趣提取层,使用Multi-head Self-Attention在优化后的序列中提取兴趣。 ComiRec ComiRec[3],可调控的兴趣推荐框架,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兴趣框架,称为 ComiRec。...我们的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。

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IJCAI|视图学习新闻推荐系统

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,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。

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业务融合推荐策略实践与思考

58app首页推荐业务 ( 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:业务之间的流量均衡 实际业务需求: 由于58首页信息流是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,致力于通过融合业务、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。

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优质干货盘点:摄像头安装点推荐

摄像头的安装点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。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

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企业网站建设常用CMS建站系统推荐

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,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,在低端市场还是有很多客户

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GitHub 项目推荐 | 多层标签文本分类

今天我给大家推荐一个多层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:标签任务...Hiearchical (multi-label) text classification (HMC):多层标签任务 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。...,配置标签任务:("label_type": "multi_label"),具有层级结构 ("hierarchical": true)。

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模型融合推荐算法——从原理到实践

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。...常见的模型融合算法 达观数据的众多实践发现,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?

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