特征选择 (feature_selection)
原文：https://www.cnblogs.com/stevenlk/p/6543628.html
参看：https://www.cnblogs.com/pinard/category/894692.html
特征选择 (feature_selection)
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1. 移除低方差的特征 (Removing fea...
基于图结构的实时推荐算法SWING的工程实现
基于图结构的实时推荐算法SWING的工程实现
wheatx 关注
2018.05.31 15:25* 字数 1931 阅读 116评论 2喜欢 0
以前在组内分享过实时Item-based CF的架构实现，主要是参考了Tencent的一篇paper《TencentRec: Real-time Stream Recommendation in Practice》，今天要分享的Swing算法来...
Learning to Rank入门小结
Table of Contents
1 前言
2 LTR流程
3 训练数据的获取4 特征抽取
3.1 人工标注
3.2 搜索日志
3.3 公共数据集
5 模型训练
5.1 训练方法
5.1.1 Pointwise
5.1.2 Pairwise
5.1.3 Listwise
6 效果评估7 参考
6.1 NDCG（Normalized Di...
机器学习第4章ValueError：Masked array must be 1-D
这个问题是在前面的学习也遇到过，但是当时并没有记录下来，所以这次遇到的时候又查了一遍资料，为了方便下次遇到问题时可以解决，就在此记录下来。这里可以看出出问题的地方是在drawScatter函数里面，然后又查了一下，Masked arrays must be 1-D的大概意思是必须一维的。解决方法：查看回这个函数的定义是在Recommend_Lib.py文件里面。把函数修改为：也就是在第一个参数，和...
numpy.linalg.svd函数
函数：np.linalg.svd(a,full_matrices=1,compute_uv=1)。参数：a是一个形如(M,N)矩阵full_matrices的取值是为0或者1，默认值为1，这时u的大小为(M,M)，v的大小为(N,N) 。否则u的大小为(M,K)，v的大小为(K,N) ，K=min(M,N)。compute_uv的取值是为0或者1，默认值为1，表示计算u,s,v。为0的时候只计算s...
numpy.linalg,eig(a)函数
函数：numpy.linalg.eig(a)参数:a：想要计算奇异值和右奇异值的方阵。返回值：w：特征值。每个特征值根据它的多重性重复。这个数组将是复杂类型，除非虚数部分为0。当传进的参数a是实数时，得到的特征值是实数。v：特征向量。例子：当我们想要求解一个非方阵的奇异值之前，我们需要先把这个矩阵转换为方阵。>>> from numpy import *
>>>...
numpy.linspace函数
函数：：numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)参数：start：scalar类型（个人理解是标量的意思，这不是一个具体的数据类型，而是指某一些数据类型，比如int,float,bool,long,str等等都属于sclar类型）。这个数参数表示这个序列的开始值。stop：scalar类型。如果...
make工具的使用和Makefile文件的编写
- makefile文件的语法结构
目标1：依赖文件列表
<\tab>命令1
<\tab>命令2
…
<\tab>命令n
目标2：依赖文件列表
<\tab>命令1
<\tab>命令2
…
<\tab>命令n
* 请务必注意，在命令前面必须有t...
Windows 沙箱开发踩坑
最近在开发oj沙箱，因为在linux下面的一大把，而在windows下的基本都很简陋或者不会用，所以就打算自己写一个.于是途中遇坑无数 1. Windows内核作业 (JOB OBJECT) 这个东西看上去十分美好,但是几乎除了《Windows核心编程》上那几个过时的例子和完全没有实例的MSDN文档之外,就没有几个像样的教程了. WOC!!! 我表示非常无奈.所以建议大家还是不要去碰这个鬼东西,比cgroup还难用.我在做的时候,可以限制内存和时间,但是内核作业明明应该已经结束的时候,却无法受
2018-2019-1 20165309 《信息安全系统设计基础》第一周学习总结
学习目标 熟悉Linux系统下的开发环境 熟悉vi的基本操作 熟悉gcc编译器的基本原理 熟练使用gcc编译器的常用选项 熟练使用gdb调试技术 熟悉makefile基本原理及语法规范 掌握静态库和动态库的生成与调用方法 理解C程序中模块的概仿，模块分解的“高内聚，低耦合”的原则 了解链接的概念
2018-2019-1 20165322 《信息安全系统设计基础》第一周学习总结
课堂笔记及学习笔记 测试一 用Vi输入图中代码，并用gcc编译 通过在src目录下输入命令行gcc -I/头文件所在路径 *.c -o ../bin main完成编译。 在Vi中使用K查找printf的帮助文档 在文件夹中的终端输入vim main.c，再次敲击回车进入该函数的编辑界面。 将光标移动到printf语句上，然后输入大写K显示帮助文档。 测试二 用gcc进行预处理，编译，汇编，链接vi输入的代码 预处理：gcc -E hello.c -o hello.i 编译:gcc -S hel
视频剪辑软件调研：Adobe Premiere、会声会影、抖音短视频
Adobe Premiere、会声会影、抖音短视频基本功能特点对比： 特点 Adobe Premiere 会声会影 抖音短视频 运行平台 Win7/Win8/Win10、macOS Win7/Win8/Win10 android、ios 操作界面 复杂 较为复杂 简单 面向群体 专业剪辑人员 专业剪辑人员、专业剪辑新手 普通人 是否收费 收费 收费 免费 软件的开发目标和售价： Adobe Premiere CC：可以选择一年一付，每月19.99美元（国内一年一付3275元）。或者选择一月一付
设计模式之-模版模式（Template Pattern）
模板模式 在模板模式（Template Pattern）中，一个抽象类公开定义了执行它的方法的方式/模板。它的子类可以按需要重写方法实现，但调用将以抽象类中定义的方式进行。这种类型的设计模式属于行为型模式。 C++代码： #include<iostream>
using namespace std;
class Game {
public:
virtual void initialize() = 0;
virtual void startPlay() = 0;
virtua
Linux系统基本结构——摘自《循序渐进linux》
系统与硬件 系统资源管理器 查看系统PCI设备 lspci 列出所有的pci设备如主板、声卡、显卡、网卡、usb接口设备 lspci -v 更详细的pci信息 查看cpu信息 more /proc/cpuinfo cat /proc/cpunfo|grep "physical id"|sort|uniq|wc -l 查看系统物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores"
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