摘要: 日活用户数(DAU)和留存是最核心的指标 针对信息流推荐系统 目前工业界最常用LT7和LT30衡量留存 某用户今天(t0)登录APP,未来7天(t0-t6)中有4天登录app,那么该用户今天(t0)的LT7等于4 显然有1≤LT7≤7和1≤LT30≤30 LT增长通常意味着用户体验提升(除非LT增长 阅读全文
posted @ 2023-11-27 20:47 zlbingo 阅读(89) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: @property是一个装饰器,使一个方法可以像属性一样被使用,而不需要在调用的时候带上`()` ## 0x01 @property使用 我们通过一个简单的研发需求为背景,逐步解释各个装饰器的使用 这里领导给了个需求,开发一个类,可以返回一个人的姓,名字以及全名,十分简单嘛 ```python cl 阅读全文
posted @ 2023-06-07 18:08 zlbingo 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CUDA_VISIBLE_DEVICES介绍 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 主要由以下几个问题: 这行代码是什么意思? 为什么要设置成'0'? 1. 代码解释 os.environ os.environ设置环境变量 例如: os.environ[' 阅读全文
posted @ 2022-10-08 20:22 zlbingo 阅读(647) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前提 由于tuple具有局限性:不能为元组内部的数据进行命名,所以往往我们并不知道元组内部每个位置的内容代表什么意思 因此在这里引入了 collections.namedtuple 这个工厂函数,来构造一个带字段名的元组。 🎶注:工厂模式的定义:定义一个创建产品对象的工厂接口,将产品对象的实际创建 阅读全文
posted @ 2022-04-26 20:38 zlbingo 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考文章中是Pyside2的报错,当前为Pyside6,只需将Pyside2替换为Pyside6方可解决 亲测有效,一招解决错误:This application failed to start because not Qt platform plugin could be initialized. 阅读全文
posted @ 2022-03-23 15:36 zlbingo 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python类变量和实例变量 在类体中,根据变量定义的位置不同,以及定义的方式不同,类属性可细分为以下 3 种类型: 类体中,所有函数之外:此范围定义的变量,称为类属性或类变量 类体中,所有函数内部:以“self.变量名”的方式定义的变量,称为实例属性或实例变量 类体中,所有函数内部:以“变量名=变 阅读全文
posted @ 2022-03-14 20:52 zlbingo 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 集成学习综述 集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成,回归问题集成,特征选取集成,异常点检测集成等等 1. 集成学习结构组成 如下图所示,对于训练集数据, 阅读全文
posted @ 2022-03-07 20:36 zlbingo 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 背景 在使用sklearn库进行模型训练的时候,报了这么一个告警 UserWarning: X has feature names, but RandomForestClassifier was fitted without feature names 其大致代码如下: data = pd.read 阅读全文
posted @ 2022-03-02 15:29 zlbingo 阅读(7247) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: Java初学之字符串 从概念上讲, Java字符串就是Unicode字符序列。例如,串Java\u2122由5 个 Unicode 字符J、a、v、a 和™。 Java 没有内置的字符串类型, 而是在标准Java 类库中提供了一个预定义类, 很自然地叫做String。每个用双引号括起来的字符串都是S 阅读全文
posted @ 2022-02-17 21:04 zlbingo 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据预处理ETL 数据的质量直接决定数据分析结果的好坏,真实的数据可能由于记录失败、数据损坏等原因产生缺失值,或由于噪声、人工录入错误产生的异常点。这会使得后续的数据分析非常困难,分析结果不可靠;数据预处理的目的就是改善数据质量,提升分析可靠性。 数据预处理的主要过程有数据抽取(Extraction 阅读全文
posted @ 2022-02-16 11:47 zlbingo 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑