transform模型做推荐

transform你不知道的那些事

transform是诸多css3新特性中最打动我的,因为它让方方正正的box module变得真实了. transform通过一组函数实现了对盒子大小.位置.角度的2D或者3D变换.不过很长时间内,我对以下问题都想不太明白: 1.尺寸缩放scale与zoom变换有何不同,为什么被scale的盒子里的内容不会错位,但zoom不是. 2.位移(transform:translate)与相对定位.绝对定位(position:relative | absolute)有何关系? 3.在实际项目中发现,位图

【机器学习笔记之五】用ARIMA模型做需求预测用ARIMA模型做需求预测

本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例常见问题? 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列.生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温... 随机过程的特征有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随着时间变化,则此过程是非平稳的:相反,如果随机过程的特征不随时间而变化,就称此过程是平稳的.下图所示,左边非稳定,右边稳定. 非平稳时间序

mahout做推荐时uid，pid为string类型

很幸运找到这篇文件,解了燃眉之急. http://blog.csdn.net/pan12jian/article/details/38703569 mahout做推荐的输入只能是long类型,但在某些网站中,存储的数据不是long类型,是string类型. 现在的手机APP,每个手机都有其device_id,也是string类型.如果能以string类型作为uid,即使用户不注册,不登录.只要采用device_id作为其uid,也可以做精准推荐. mahout提供了一个接口,能把string转为

DL4NLP —— 序列标注：BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别

三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named

用CSS3的transform来做一个立方体

有一次上数据结构课老师布置了一个用队列的思想通过js和Html来做一个“跳舞配对”的网页,当时那个跳舞的部分用了css3里面transform的相关属性做了个个让图片无限翻转的效果,可能正是由于这个效果,让我想到了--可以不可以通过transform来弄个3D的立方体呢?后来慢慢的去做,遇到好多问题,下面把这次小尝试记录下,等到日后有灵感再去弄... 代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <

[转] 如何用kaldi训练好的模型做特定任务的在线识别

转自:http://blog.csdn.net/inger_h/article/details/52789339 在已经训练好模型的情况下,需要针对一个新任务做在线识别应该怎么做呢? 一种情况是,用已有的声学模型和新训练的语言模型. 语言模型可以同srilm等工具训练,但是怎样将语言模型与DNN声学模型结合一起来进行识别的. SRILM可以用来训练ARPA格式的LM,假设train.txt是语料,wordlist是词汇,假设语言模型的字典和识别器的字典一样,可以按如下办法训练LM ngram-c

案例（一）利用机器算法RFM模型做用户价值分析

一.案例背景在产品迭代过程中,通常需要根据用户的属性进行归类,也就是通过分析数据,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益. 本案例是基于某互联网公司的实际用户购票数据为研究对象,对用户购票的时间,购买的金额进行了采集,每个用户用手机号来区别唯一性.数据分析人员根据用户购买的时间和金额,通过建立RFM模型,来计算出用户最近最近一次购买的打分,用户购买频率的打分,用户购买金额的打分,然后根据三个分数进行一个加权打分,和综合打分.业务人员可以根据用户的打分情况,对不同的用户进行个

如何将一个div水平垂直居中？4种方法做推荐

方案一: div绝对定位水平垂直居中[margin:auto实现绝对定位元素的居中], 兼容性:,IE7及之前版本不支持 div{ width: 200px; height: 200px; background: green; position:absolute; left:0; top: 0; bottom: 0; right: 0; margin: auto; } 方案二: div绝对定位水平垂直居中[margin 负间距] 这或许是当前最流行的使用方法. div{ width:20

HTML5 动画用 animation transform transition 做的两个例子

1,左右移动,自我翻转的圆 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>移动的圆</title> <style type="text/css"> html, body { margin: 0; padding: 0; background: #ffffff; outline: none; letter-spa

pytorch 加载训练好的模型做inference

前提: 模型参数和结构是分别保存的 1. 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2.加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ( { k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load(config.model_path, map_location=config.device).items() } ) model = self.model.

如何将一个div水平垂直居中？6种方法做推荐

方案一: div绝对定位水平垂直居中[margin:auto实现绝对定位元素的居中], 兼容性:,IE7及之前版本不支持 div{ width: 200px; height: 200px; background: green; position:absolute; left:0; top: 0; bottom: 0; right: 0; margin: auto; } 方案二: div绝对定位水平垂直居中[margin 负间距] 这或许是当前最流行的使用方法. div{ width:20

PerPoly Collision（用物体本身模型做碰撞）

打开static mesh editor,在static mesh settings里找到collision complexity选项,选择最后一项: Use Complex collision as simple. Perpoly Collision非常占用cpu资源,同时,两个perpoly collision 的mesh不能相互作用启用任何collision complexity选项都会导致已有的碰撞失效

从0开始做垂直O2O个性化推荐-以58到家美甲为例

从0开始做垂直O2O个性化推荐上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q

深度召回模型在QQ看点推荐中的应用实践

本文由云+社区发表作者:腾讯技术工程导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本

pytorch做seq2seq注意力模型的翻译

以下是对pytorch 1.0版本的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): # -*- coding: utf-8 -*- """ Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention ************************************************************* **Author**: `Sean

吃透论文——推荐算法不可不看的DeepFM模型

大家好,我们今天继续来剖析一些推荐广告领域的论文. 今天选择的这篇叫做DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction,翻译过来就是DeepFM:一个基于深度神经网络的FM模型.这篇paper的作者来自哈工大和华为,不得不说在人工智能领域的很多论文都是国产的,作为从业者还是非常欣喜能看到这点的. 通过名字我们也能看得出来,今天的这篇paper本质上其实是FM模型的一个进阶或者说是优化版本.如果对FM模型

ARIMA模型——本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型！！！如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理!ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach