（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...然后，该模型试图找到可用于预测用户对项目的预期偏好的潜在因素。...我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。...coding 3.1 分割数据集 数据集 tab分割 代码分割数据集 分割结果 3.2 预测评 预测代码 预测结果 3.3 MovieLens数据集推荐 数据集推荐代码...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...然后，该模型试图找到可用于预测用户对项目的预期偏好的潜在因素。...我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。...coding 3.1 分割数据集 数据集 tab分割 [1240] 代码分割数据集 [1240] 分割结果 [1240] 3.2 预测评分 预测代码 [1240] 预测结果 [1240] 3.3 MovieLens...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
狂拽屌指数：★★★★☆ 实用指数：★★ 推荐 33 个 IDEA 最牛配置，再次提高生产力！
这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2....预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。 3. 方法综述 时间序列预测法分为传统的时间序列预测方法和机器学习方法。...为提高预测的精度，机器学习算法被引入时序预测，此类方法根据具体的应用场景，选取可能影响预测值的features，将这些features引入模型，应用机器学习的分类/回归模型来进行预测。...展望 大数据时代的时序预测得到越来越多的关注，能够准确预测趋势是时序预测的基础应用，其他场景如异常检测等也应用了时序预测方法，我们期待时序预测能够有更多的应用场景，比如通过精准预测，发现可能出现的突发事件以提高应对措施...；加入空间维度，产生时空组合下的预测，提高预测的实际应用价值，比如通过预测滴滴打车某一地区的打车人数，引导用户和出租车，产生更好的资源利用；精准的金融预测，如预测理财通的买入买出数额，以帮助管理者合理指定策略等
任务： 罪名预测：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测被告人被判的罪名； 法条推荐：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分，预测本案涉及的相关法条； 刑期预测：根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分...，预测被告人的刑期长短。......" } 该论述出现的粗体属于'走私、贩卖、运输、制造毒品'，预测结果是(目前贩毒未遂属于争议，国内从重判罚一般认定毒品进入交易环节即为贩毒) ['走私、贩卖、运输、制造毒品', '盗窃'] ，...3.预测模块 按照大赛要求将分词、转成序号列表、文本长度统一和模型预测等步骤封装在predictor文件夹中 from predictor import Predictorcontent = ['菏泽市牡丹区人民检察院指控...，被告人侯某于2014年10月14日晨2时许，' '在菏泽市牡丹区万福办事处赵庄社区罗马皇宫KTV，因琐事对点歌员张某实施殴打，' '致张某双侧鼻骨骨折、上颌骨额突骨折，经法医鉴定，被害人张某的损伤程度为轻伤二级
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tO3VC7X23rtxKzoNX3SeYQ 2019年双11成交额镇楼 从2009年开始，10年下来，阿里巴巴逐步把每年的双十一打造成了一年一度的狂欢节...下面贴图我个人看到的几组预测 数据化管理：黄成明老师—2571亿 （数据来源：2019-11-9公众号更新文章） 华商情报网：2700亿 （数据来源：2019-08-27 商情 2019...相较于最后一位微博网友的数据造假论，我更愿意选择相信，之所以这个数据分布这么完美，是基于阿里自己的分析师针对某种算法制定了这个销售目标，在既有销售目标下，去提供资源，协同各方来达成这个目标，包括但不限于：垄断供应商资源，全球双11...的推出，双11预购拉长至20天囤积销售额，合伙人盖楼游戏盘活老用户，其他电商平台和农村市场下沉拉新1亿新用户等（当然也不可否认，2684是有水分的，包含了刷单、退单等数据噪音） ---- 从这场盛大狂欢的数据中...战略大于数据，所谓的弹性预测订单只不过是在战术层的加分，战略层输了，再优秀的战术没什么用的！
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。
机器学习（二十二）——推荐系统基础理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。...即需要预测出用户对每种类型电影的喜好程度矩阵θ，进而在已知某种用户未打分的电影的特征x的情况下，用θTx预测用户可能给该电影打分的分值。...这样，对于每一个新用户，在还没进行评价之前，会预测其对每个电影的评价是均值，这也就表示给新用户推荐电影时，会按均值，把均值较高的电影推荐给用户，这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统，可以算是一个引子，只介绍了推荐系统的一些基础思想，对于真正完整的推荐系统，还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。
一年一度的双11，我们喜欢买买买，更乐意看到全民双11会创作怎样的销售奇迹。2019年是第11个双11，希望我们的梦想一一实现，再创销售奇迹。 等不及，我们一起预测2019天猫双11销售额。...次双11的销售额（GMV）会低估。...： 4.1，用一元线性回归预测（我知道上图看明显是曲线，因为数量小，可以试试预测值） tianmao <- data.frame(times=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), gmv=c...predict(md, x0, interval="confidence", level=0.95) 在置信度为95%的条件下预测gmv区间：[1627.233， 2399.937] 4.2，非线性的广义相加模型预测...5，结合一元线性回归模型的预测 和 相加模型的预测 提前恭喜天猫2019年第11次双11大卖 天猫销售额保底：2013.585亿 有望创作新高：2583.387亿 最可能的销售额：2298.486亿
=x0'); %求解常微分方程 x=subs(x,{'a','b','x0'},{abhat(1),abhat(2),x1(1)}); %代入参数值 yuce=subs(x,'t',0:14) %计算预测值...digits(6); x=vpa(x) %显示微分方程的解，为了提高计算精度，把该语句放在计算预测值之后 yuce(16)=yuce(15); x1_all=[x1,9.92,10.71]; epsilon
下面，来自Trellix高级研究中心团队的网络安全专家和威胁研究人员汇总了他们对趋势、策略和威胁的预测，随着2024年的步伐渐进，组织应该牢记这些预测，以保持敏锐的目光向前发展。...最近几个月，我们已经观察到基于Golang的恶意软件呈增加趋势，因此，预测2024基于这些语言开发的恶意软件将显著激增。 6.
推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...Bandit算法如何同推荐系统中的EE问题联系起来呢？...该算法在每次推荐时，总是乐观的认为每个老虎机能够得到的收益是p' + ∆。..., T): # 依次进行T次试验 # 选择一个老虎机，并得到是否吐钱的结果 item, reward = UCB(t, N) total_reward += reward # 一共有多少客人接受了推荐
1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
导读：上篇文章推荐算法｜FM模型python中介绍了如何用FM模型解决二分类问题，本次我们介绍FM模型与softmax结合，解决多分类问题的原理逻辑。...即对每个样本x都会计算得到C个结果，对应该样本预测为相应类别的概率。...交叉熵表达式为： 其中，y为真实分类结果向量，p为预测概率。...4 FM与softmax多分类预测推导原理 综上，我们可以得到FM与softmax结合，并计算得到交叉熵的整个链路： 图三：FM多分类并计算出交叉熵过程 其中， 接下来就是要求参数的偏导，即：...： 推荐算法概述 推荐算法｜矩阵分解模型
Datawhale干货 作者：鱼佬，武汉大学硕士，Datawhale成员 与报纸、杂志、电视、广播这些传统的传播媒体广告相比，新生的互联网广告拥有天然优势：它能够追踪、研究用户的偏好，并在此基础上进行精准广告推荐和营销...实践背景 赛题背景 广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模，如果只是使用广告域数据，用户行为数据稀疏，行为类型相对单一。...目标域为广告域，源域为信息流推荐域，通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据，进行用户兴趣建模，帮助广告域ctr的精准预估。...']].to_csv('submission.csv',index=None) 实践提升 我们完成了广告信息流跨域ctr预估实践的baseline任务，接下来可以从以下几个方向思考： 继续尝试不同的预测模型或特征工程来提升模型预测的准确度...尝试模型融合等策略 查阅广告信息流跨域ctr预估预测相关资料，获取其他模型构建方法
推荐人： 丁珂 腾讯公司副总裁 推荐语： 移动互联网时代的到来，彻底改变了人们的生活方式。...2015 年云安全六大预测 来源 ： scmagazine.com 节选 ： 《Six cloud security predictions for 2015》 作者 ： David Canellos...云安全问题实际上是不断变化的，我对此提出的2015年云安全市场预测如下。...由于针对威胁的防护会封装云应用和基础设施，CASB投资将成为各项云投资的保留曲目——高德纳咨询公司甚至预测，它们会“在2017年成为SaaS部署的重要组成部分”。...另外，DNSPOD云主机双节钜惠，5折抢购中，点击下方阅读原文了解活动详情。
本次推荐的热带气旋风速预测比赛由NASA在2020年举办。此次比赛旨在利用风暴生命周期内观测的卫星图像来估计不同时刻的风速。
导读：上一期推荐算法｜FM模型预测多分类原理简介中介绍了FM进行多分类预测的原理，这一篇我们就来看下如何通过python实现。...error += 1 else: continue return result,float(error) / allItem 往期推荐...： 推荐算法概述 推荐算法｜矩阵分解模型
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