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以前，如果是要去除某一块功能，我都是选择性删除，选择性注释，然后前后逻辑各种查看，各种比较。每一次，改完这些我总感觉心好累啊！！！然后，我就发现了 Git 一个非常强大的功能：回滚。当然我还是喜欢叫它：版本回退。 1. git log 定义：该命令显示从最近到最远的提交日志。每一次提交都有对应的 c 阅读全文
posted @ 2020-02-13 11:35
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inline int Max (int a, int b){ if(a >b) return a; return b;} inline int Max (int a, int b){ if(a >b) return a; return b;} 阅读全文
posted @ 2019-10-18 10:45
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1. C的延续 C++是一门承上启下的编程语言，没有写class他就是C语言，这也导致了很多编译器既支持C++也支持C。inline关键字其实更多地出现在C语言当中，因为很多短小的工作函数可以达到快速执行的效果。 将函数声明为inline实际上表示编译器会将inline函数粘贴到调用点处，省去了原本 阅读全文
posted @ 2019-10-18 10:44
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1、引入 inline 关键字的原因 在 c/c++ 中，为了解决一些频繁调用的小函数大量消耗栈空间（栈内存）的问题，特别的引入了 inline 修饰符，表示为内联函数。 栈空间就是指放置程序的局部数据（也就是函数内数据）的内存空间。 在系统下，栈空间是有限的，假如频繁大量的使用就会造成因栈空间不足 阅读全文
posted @ 2019-10-18 10:36
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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80697711 我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数，本篇为 阅读全文
posted @ 2019-09-05 09:48
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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81836299 梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的，因为此时只有 阅读全文
posted @ 2019-09-05 09:41
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在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E( 阅读全文
posted @ 2019-09-05 09:36
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本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择，因为输入一般维度非常高，稀疏，同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法，其实也都很简单。模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上，比如利用低阶和高阶特征、尝试自动学习 阅读全文
posted @ 2019-09-04 21:51
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使用机器学习排序算法LambdaMART有一段时间了，但一直没有真正弄清楚算法中的所有细节。 学习过程中细读了两篇不错的博文，推荐给大家： 梯度提升树(GBDT)原理小结 徐博From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview 但经过一番搜寻之 阅读全文
posted @ 2019-08-30 08:24
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45665779 主题模型LDA的应用 拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电 阅读全文
posted @ 2019-08-29 20:15
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