例如，我在某宝上浏览了几件黑色女式羽绒服，系统根据内容过滤算法直接提取 “黑色”、“羽绒服”、“女式” 等 item 特征，在这个应用场景下，item 具体为 “物品”。...通过对物品进行多次关联性分析，发现我多次在某宝中的点击之间的关联性，从而生成推荐结果，将“女式羽绒服” 推荐到我的某宝首页中。...r_ui 也可以表示隐式反馈，例如用户观看了视频，或者从网上商店购买了一件商品，或者任何类似的行为。本文主要考虑隐式反馈的情况，对于 r_ui 的预测可以表示为： ?...在这篇文章中，作者表示将会继续探索基于模拟器的对真实世界场景的分析，以持续异步的方式（在线学习）从客户端收集更新。此外，对通信有效载荷和通信效率的分析有助于评估此类系统在实际场景中的应用效果。...结果表明，FL-MV-DSSM 在保持通用性的前提下，可以可靠地用于冷起动推荐系统。此外，FL-MV-DSSM 对新用户具有良好的冷启动预测性能，这对于隐私保护的推荐服务具有重要的意义。
使用这种方法，我们可以根据历史数据预测未来的价值。这种方法在大多数情况下可行，但是如果这个时间序列更加随机化呢？如果一个时间序列主要是基于当前事件的推测，而不是具有一定的内在模式呢？...在稍后的章节中我将详细介绍这些术语。 因素3：公众的认知也是另一重要影响因素。购买越多，需求越多，数字货币价格就越高。...在我的 GitHub（http://t.cn/RHkejZB）上可以看到一个完整的 EDA，接下来，我将介绍一个预测硬币未来价格的模型的统计方法。 如何建立模型？ 在本节中，我们将深入探讨方法论。...最终我选用了 3 个特征的模型。 3. 建立模型 在本项目中，我们使用 ARIMAX 模型来预测 XEM 的未来价格。...在 100 小时以内，预测结果是可以接受的，超过 100 小时后就不能看了。 这是我的第一个数据科学项目，还有很大的改进空间。
在DevOps Master中讲持续交付一课，其中讲到发布频率的篇章，中文版里面的翻译是这样的（来源于精益企业）： ? 英文版本是这样的（原版书）： ?...我在课堂讲过，灰度发布这个术语貌似是不存在的，但 一直没有去看英文原书。于是今天就去认真查了一下什么是dark lauching？...so I'll mostly use that in this post :-) 其实dark lauching，就是不改变客户端程序（变更）的情况下，启动了新的功能，类似特性开关，当打开之后，用户变可以使用新的功能
选择正确的环境来编写和调试 Python 代码可能具有挑战性，但 PyCharm 是一个很好的选择，从其他选项中脱颖而出。 下面的文章将深入探讨PyCharm是否是你的Python编程的正确选择。...此外，它可以在多种平台上使用，包括Windows，Linux和macOS。...远程开发 - PyCharm 允许您开发和调试在远程计算机、虚拟机和容器上运行的代码。...调试 - PyCharm 包含一个内置调试器，允许您单步执行代码、设置断点和检查变量，从而更轻松地查找和修复代码中的错误。...版本控制集成 - PyCharm支持广泛的版本控制系统，如Git，Mercurial和SVN，使得使用存储在版本控制存储库中的代码变得容易。
问： 假设我有这个脚本： export.bash #!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
♣ 题目部分 在Oracle中，“OR扩展”可以有查询转换吗？
PythonLearn Python抛出异常【1】 程序运行过程中 Python解释器遇到一个错误 会停止程序的运行 并且提示一些错误信息 这个 就是异常 程序停止并且提示错误信息的动作叫做抛出异常...抛出异常原因 主动捕获异常 可以增加健壮性 抛出异常的种类 AssertionError ，断言失败抛出异常； AttributeError ，找不到属性抛出异常； ValueError ， 参数值不正确...ArithmeticError 算术错误的基类 ZeroDivisionError 算数错误的子类，除法或模运算的第二个参数是零 BufferError 缓冲区错误 注意 如果不确定需要打印异常种类 只是单纯不想让程序暂停 可以使用基类...,会直接进入except中执行下方代码 try中错行下方的代码不会被运行 except…as… 是固定的语法格式 打印traceback信息 finally 后的代码不管是否抛出异常都会执行 except...的原理 调用sys中 exc.info 方法返回基本信息 所以抛出异常的第一步拓展可以在这里开始 注意 每个关键字下方的代码都是独立的(所有的变量都是局部变量) 基本拓展:sys.exc.info
♣ 题目部分 在Oracle中，模糊查询可以使用索引吗?...如果字符串ABC在原字符串中位置不固定，那么可以通过改写SQL进行优化。改写的方法主要是通过先使用子查询查询出需要的字段，然后在外层嵌套，这样就可以使用到索引了。...'AA%') filter(REVERSE(SUBSTR("TABLE_NAME",1,LENGTH("TABLE_NAME")-4)) LIKE 'AA%') --如果字符串ABC在原字符串中位置不固定...，那么可以通过改写SQL进行优化。...7 sorts (memory) 0 sorts (disk) 3 rows processed & 说明： 有关模糊查询LIKE的更多内容可以参考我的
2013-02-08 9:44:15 上孙安俊(359***041) 请问大家一个问题，业务用例的研究组织可以在同一个建设系统中可以变化吗？...2013-02-08 9:44:51 潘加宇(3504847) 没有必要变化了 2013-02-08 9:46:55 潘加宇(3504847) 这个划定的范围，能把你要改进的场景被包在里头就可以。...2013-02-08 9:51:42 潘加宇(3504847) 部门就可以了，把这些场景组织到部门的用例下面 2013-02-08 9:54:44 潘加宇(3504847) 既然改进的范围波及整个部门，...2013-02-08 10:14:41 上李帅(958**7) 意味着缺少了资源 2013-02-08 10:25:47 上孙安俊(359***041) 请假与加班是相对的，可以进行调休 2013-02...-08 11:04:09 潘加宇(3504847) 我上面讲的不知道是否理解了？
在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。 在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。...我们可以把时间序列预测看作是一个有序的机器学习回归问题，把时间序列数据转换成一组特征值和相应的真值或目标值。...在本文的最后，我将给出一些如何处理这个问题的提示，以使模型更好，但我们可以看到，随着训练时间的增加，模型损失在减少，这是一个很好的迹象，表明模型正在学习。...在以后的一篇文章中，我将包括时间序列数据的各种模型评估指标。但在这种情况下，我们将使用MAE作为度量标准。...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。
不可能的事 我的函数组件中里可以随便写，很多同学看到这句话的时候，脑海里应该浮现的四个字是：怎么可能？因为我们印象中的函数组件，是不能直接使用异步的，而且必须返回一段 Jsx 代码。...1.jpg 那么今天我将打破这个规定，在我们认为是组件的函数里做一些意想不到的事情。接下来跟着我的思路往下看吧。...到此为止，可以总结出： componentDidCatch 通过 try{}catch(e){} 捕获到异常，如果我们在渲染过程中，throw 出来的普通对象，也会被捕获到。...在 React 中 Susponse 是什么呢？那么正常情况下组件染是一气呵成的，在 Susponse 模式下的组件渲染就变成了可以先悬停下来。 首先解释为什么悬停？...我相信不久之后，随着 React 18 发布，Susponse 将崭露头角，未来可期。 关注公众号持续分享前端好文～ 参考文章 「React进阶」漫谈React异步组件前世与今生
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...微信公众号： 吴甜甜的博客 我的个人网站： wutiantian.github.io ---- 在Ubuntu 18中安装Pycharm及创建Pycharm快捷方式 一、在Ubuntu18.04中安装...图片2 点击专业版下载 2.将下载的这个安装包解压安装 tar -xzf pycharm-professional-2019.1.3.tar.gz -C /opt/ 进入解压后的bin目录中.../pycharm.sh 安装pycharm 2019 完成 二、在Ubuntu18.04中创建Pycharm的快捷方式 1.终端进入此路径：cd /usr/share/applications 2....Terminal=false Startup WMClass=jetbrains-pycharm 5.编辑完毕，保存并退出后，修改文件权限： chmod u+x pycharm.desktop 6.在系统搜索处输入
在识别过程中，大多数EEG研究所获得的ERP强度都呈现出从咸到甜的递减规律(咸>酸>苦>甜)。因此，这些强度差异可以用于对特定味觉辨别的研究。...，喝到自己喜爱的咖啡时顾客EEG显示出了积极的反应，于是推测EEG信号从α到θ范围的变化预测了消费者的口味和品牌选择偏好。...有研究发现，蔗糖和阿斯巴甜、甜菊等甜味剂在味觉刺激诱发ERP中激活的脑区和潜伏期等数据都没有显著性差异，因此，阿斯巴甜和甜叶菊可以作为蔗糖的理想替代品，除以上研究外，EEG还可用于观察视觉刺激诱发味觉感知的效果...当行业为特定的受众(比如老奶奶人)设计/开发食品时，通过BCI技术可以从特定的客户群体中收集最直观的感官体验数据，相比传统的数据收集手段，这种方式更高效且在消费群体中接受度更高，且对直观信号(神经活动)...的测量可以在更大程度上降低感官分析的偏差。
♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下的Redo文件可以放在节点本地吗？ ♣ 答案部分 不能。...同单实例的系统一样，在RAC环境中，每个节点实例都需要至少两组Redo日志文件，且每个节点实例有自己独立的Redo日志线程（由初始化参数THREAD定义），例如： SQL> SELECT B.THREAD...4 STALE +DATA/lhrdb/onlinelog/group_4.266.660615543 52428800 YES INACTIVE RAC环境中的...Redo日志文件必须部署到共享存储中，而且需要保证可被集群内的所有节点实例访问到。...当某个节点实例进行实例恢复或介质恢复的时候，该节点上的实例将可以应用集群下所有节点实例上的Redo日志文件，从而保证恢复可以在任意可用节点进行。
public Test(int count, string name) : this(count) { DoSomethingWithName(name); } } 在...C++ 也可以这么做么？...回答 在 C++11 中可以， class Foo { public: Foo(char x, int y) {} Foo(int y) : Foo('a', y) {} }; 但在 C++11...版本之前是不可以的，不过你可以通过两种方式来模拟实现（可以参见 the C++ FAQ entry）， 可以通过默认参数将多个函数合为一， class Foo { public: Foo(char
在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。 损失函数的简要介绍 损失函数有助于优化神经网络的参数。...通过神经网络将目标(实际)值与预测值进行匹配，再经过损失函数就可以计算出损失。然后，我们使用梯度下降法来优化网络权重，以使损失最小化。这就是我们训练神经网络的方式。...均方误差 当你执行回归任务时，可以选择该损失函数。顾名思义，这种损失是通过计算实际(目标)值和预测值之间的平方差的平均值来计算的。...例如，你有一个神经网络，通过该网络可以获取一些与房屋有关的数据并预测其价格。在这种情况下，你可以使用MSE(均方误差)损失。基本上，在输出为实数的情况下，应使用此损失函数。 ?...为了在训练时提供目标值，你必须对它们进行一次one-hot编码。如果图像是猫，则目标向量将为(1，0)，如果图像是狗，则目标向量将为(0，1)。
不确定性量化（Uncertainty quantification，UQ）问题是自主药物设计中的重要问题。通过量化模型预测的置信水平，可以定量表示预测的可靠性，以帮助研究人员进行分子推理和实验设计。...图1 Softmax函数给出的概率不能被可靠地视为是预测的置信度 图1B显示的是模型在训练集和测试集上给出的概率。可以看出，该模型在训练部分拟合良好，但在测试部分给出了过于自信的错误预测。...相应地，UQ的概念更广泛，可以指用于确定预测是否可靠的所有方法。因此，UQ 在概念上涵盖了AD定义方法。...因此，预测的不确定性在总预测不确定性中的比例可以用来估计一个模型是否达到了可能的MAA。...为了增加化学多样性，他们采用了混合AL查询策略，该策略结合了预测的对接分数和不确定性，以指导迭代过程中的样本选择，这是UQ在AL应用中的独特方法。
（上图中“count”为目标值） 在上面的数据中，count不仅取决于它以前的值，还取决于其他特征。因此，要预测即将到来的count值，我们必须考虑包括目标列在内的所有列来对目标值进行预测。...[如果您愿意，您可以将频率转换为“B”[工作日]或“D”，因为我们不会使用日期，我只是保持它的现状。] 这里我们试图预测“Open”列的未来值，因此“Open”是这里的目标列。...： N_past是我们在预测下一个目标值时将在过去查看的步骤数。...这里使用30，意味着将使用过去的30个值(包括目标列在内的所有特性)来预测第31个目标值。 因此，在trainX中我们会有所有的特征值，而在trainY中我们只有目标值。...，每个数组共有 30 行和 5 列， 在每个数组的 trainY 中，我们都有下一个目标值来训练模型。
特别是，是否有办法以某种方式结合其他数据进行预测？我觉得这是一个非常普遍的问题，所以我写出这个问题并附上一些不错的想法。 简单模型 做了许多理论性学习，我希望可以在实践中尝试一下。...因此，我们向模型中输入多种变量，然后来预测目标（用户是否购买此产品）。 我尝试了几种不同模型，其中最有效的是你能想到的一个非常基础的模型：线性回归。...输入的是一些0-1变量，表示用户在浏览网页的过程中，是否点击了某页面，本次模型中一共有70个不同的页面（其中一些比较特殊的页面只有很少的用户点击）。预测得到一个二分类结果，表示用户是否购买该产品。...如果我们针对更大量数据绘制出转化率和置信区间图像，可以看到用预测值得到的不确定性会持续变小。 ? 结论 这篇文章的结论非常有趣，值得思考。这个模型的一个缺点是方差的变化存在偏差。...预测的转化率可能有更严格的置信区间，但它不再保证收敛到“正确”的值。这是可以接受的吗?我不知道。另一个问题是，随着时间的推移，数据分布会发生变化。例如，购买产品的页面转移流变化。
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