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摘要： 常用匹配规则 基本正则表达式 正则表达式：REGular EXPression, REGEXP 元字符：.: 匹配任意单个字符[]: 匹配指定范围内的任意单个字符[^]：匹配指定范围外的任意单个字符 字符集合：[:digit:], [:lower:], [:upper:], [:punct:], [ 阅读全文

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/565740768 什么样的初始化是好的？ https://zhuanlan.zhihu.com/p/138064188 正向传播时，状态值的方差保持不变；反向传播时，关于激活值的梯度的方差保持不变的好处是什么？ 防止出现极端值导致梯度消失或 阅读全文

摘要： 参考资料 《推荐系统实践》项亮 阅读全文

摘要： leetcode 31 下一个排列 实现获取下一个排列的函数，算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。 如果不存在下一个更大的排列，则将数字重新排列成最小的排列（即升序排列）。 必须原地修改，只允许使用额外常数空间。 以下是一些例子，输入位于左侧列，其相应输出位于右侧列。1,2,3 阅读全文

摘要： 推荐系统的用户行为分为显性反馈和隐性反馈 ，显性反馈数据集可以明确区分正负样本（如评分数据）；隐性反馈数据集只有正样本（用户喜欢什么），没有负样本（用户不喜欢什么）。 隐性反馈数据集上生成负样本的方法： （1）对于一个用户，用他所有没有过行为的物品作为负样本。 （2）对于一个用户，从他没有过行为的物 阅读全文

摘要： sort(a,a+n); bool comp(const int &a,const int &b) { return a>b; } bool Comp(const P &a1,const P &a2) { return a1.w<a2.w;//从小到大 } //对vector排序 sort(v.be 阅读全文

摘要： vector 初始化 （1）vector<int> a(10); //定义了10个整型元素的向量（尖括号中为元素类型名，它可以是任何合法的数据类型），但没有给出初值，其值是不确定的。 （2）vector<int> a(10,1); //定义了10个整型元素的向量,且给出每个元素的初值为1 （3）ve 阅读全文

摘要： SGD 权重更新公式 \[W \leftarrow W - \eta \frac{{\partial L}}{W}\] SGD的缺点 学习率的设置非常需要技巧，学习率设置的过大，容易跳过最优点，学习率设的过小，又容易困于局部最优或鞍点，所以一般要设置一个随着训练批次衰减的学习率 所有特征的学习率都一 阅读全文

摘要： BGD每次迭代都用了所有的样本，每一轮都是朝着极小值方向更新的，当函数只有一个极小值点时BGD能过够比较快的收敛的全局最优，当函数有多个极小值点时BGD容易陷入局部最优，而且当数据量很大时BDG需要消耗大量的内存，计算代价也会很高。SGD每次只用小批量的数据来计算，内存消耗小，计算代价也更低，而且S 阅读全文

摘要： User CF 和 Item CF User CF 1. 计算用户u和v的相似权重 \[ w_{uv} = \frac{|N(u) \cap N(v)|}{|N(u) \cup N(v)|} \] 其中$u$和$v$代表用户，$N(u)$表示用户$u$有过正反馈的物品集合 2. 计算用户u最感兴趣的 阅读全文