ctr

psvm main方法 sout 打印 command + d 复制一行 command + delete 删除一行，widnows 是ctr + y command+alt+v 快速变量 ctrl + space 代码提示 cmd+alt+m 抽取为方法 其它的先搞个链接记下了 https://www.jianshu.com/p/454c71172c46 来源： CSDN 作者： feifeiwuxian 链接： https://blog.csdn.net/feifeiwuxian/article/details/103949939

FM和FFM模型是最近几年提出的模型，凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果的特性，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团点评技术团队在搭建DSP的过程中，探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估，并且取得了不错的效果。本文旨在把我们对FM和FFM原理的探索和应用的经验介绍给有兴趣的读者。 本文转载自：https://tech.meituan.com/deep_understanding_of_ffm_principles_and_practices.html(美团技术点评团队) 前言 在 计算广告 领域，点击率CTR（click-through rate）和转化率CVR（conversion rate）是衡量广告流量的两个关键指标。准确的估计CTR、CVR对于提高流量的价值，增加广告收入有重要的指导作用。预估CTR/CVR，业界常用的方法有人工特征工程 + LR(Logistic Regression)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) + LR [1] [2] [3] 、FM（Factorization Machine） [2] [7] 和FFM（Field-aware Factorization Machine） [9] 模型。在这些模型中，FM和FFM近年来表现突出

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35465875 学习和预测用户的反馈对于个性化推荐、信息检索和在线广告等领域都有着极其重要的作用。在这些领域，用户的反馈行为包括点击、收藏、购买等。本文以点击率（CTR）预估为例，介绍常用的CTR预估模型，试图找出它们之间的关联和演化规律。 数据特点 在电商领域，CTR预估模型的原始特征数据通常包括多个类别，比如[Weekday=Tuesday, Gender=Male, City=London, CategoryId=16]，这些原始特征通常以独热编码（one-hot encoding）的方式转化为高维稀疏二值向量，多个域（类别）对应的编码向量链接在一起构成最终的特征向量。 高维、稀疏、多Field是输入给CTR预估模型的特征数据的典型特点。以下介绍的模型都假设特征数据满足上述规律，那些只适用于小规模数据量的模型就不介绍了。 Embedding表示 由于即将要介绍的大部分模型都或多或少使用了特征的embedding表示，这里做一个简单的介绍。 Embedding表示也叫做Distributed representation，起源于神经网络语言模型（NNLM）对语料库中的word的一种表示方法。相对于高维稀疏的one-hot编码表示，embedding-based的方法，学习一个低维稠密实数向量（low

指标 广告点击率预估是程序化广告交易框架的非常重要的组件，点击率预估主要有两个层次的指标： 1. 排序指标。排序指标是最基本的指标，它决定了我们有没有能力把最合适的广告找出来去呈现给最合适的用户。这个是变现的基础，从技术上，我们用AUC来度量。 2. 数值指标。数值指标是进一步的指标，是竞价环节进一步优化的基础，一般DSP比较看中这个指标。如果我们对CTR普遍低估，我们出价会相对保守，从而使得预算花不出去或是花得太慢；如果我们对CTR普遍高估，我们的出价会相对激进，从而导致CPC太高。从技术上，我们有Facebook的NE(Normalized Entropy)还可以用OE(Observation Over Expectation)。 框架 工业界用得比较多的是基于LR的点击率预估策略，我觉得这其中一个重要的原因是可解释性，当出现bad case时越简单的模型越好debug，越可解释，也就越可以有针对性地对这种bad case做改善。但虽然如此，我见到的做广告的算法工程师，很少有利用LR的这种好处做模型改善的，遗憾….. 最近DNN很热，百度宣布DNN做CTR预估相比LR产生了20%的benefit，我不知道比较的benchmark，但就机理上来讲如果说DNN比原本传统的人工feature engineering的LR高20%，我一点也不奇怪

FM与libfm ： FM（Factorization Machines）结合了SVM与factorization models的优点； FM建模了所有特征的交互，因此适用于大型稀疏的场景，比如recommender systems；（SVMs fail） FM能在线性时间被计算出来，并且能直接优化；（SVM是非线性的，且其中的dual transformation 没有必要） 指出SVD++、PITF、FPMC等模型的缺点，它们不适应于通用的预测任务，且需要特定的输入，FM能模拟它们； FM参数个数是线性级别的，且不需要存储训练数据，直接把参数保存在内存中，能处理非常大的数据，如100 millions； FM可用于回归、二分类、排序等预测任务； FM用SGD训练；2-way FM 可以扩展到d-way FM； 普通的线性模型，各个特征是独立考虑的，并没有考虑到特征之间的相互关系，实际上，大量的特征之间是有关联的； 从公式很容易看出来，FM比一般线性模型多出了wxixj的累加，即特征组合的部分； 由于矩阵的稀疏性，w很难计算，为此引入辅助向量v，使得w=vvT；（v向量的点积，是一个值） （通过向量v的学习能够更好的挖掘特征间的相互关系，尤其在稀疏条件下，以及在训练样本中没出现的交叉数据） FM最精彩的部分是，EE<vi,vj>xixj可以在线性时间内计算，为O(kn)

我们在这里为大家详细介绍了有关 PHP 加密解密的实现方法。希望本文介绍的内容能够提高大家对PHP语言的了解程度。最近学习URL跳转的时候新进三个超好用的PHP加密解密函数,貌似是discuz里的… 使用这些PHP加密解密的原因是因为有时自己的URL地址被人获取以后想破解你里面传值的内容就必须知道你的key，没有key，他应该要破了一阵子才能知道你URL里面的内容吧... 闲话少说,先将它们打包成一个文件就叫fun.php吧 < ?php function passport_encrypt($txt, $key) { srand((double)microtime() * 1000000); $ encrypt_key = md5 (rand(0, 32000)); $ ctr = 0 ; $ tmp = '' ; for($ i = 0 ;$i < strlen ($txt); $i++) { $ ctr = $ ctr == strlen($encrypt_key) ? 0 : $ctr; $tmp . = $encrypt_key[$ctr].($txt[$i] ^ $encrypt_key[$ctr++]); } return base64_encode(passport_key($tmp, $key)); } function passport_decrypt($txt,

第一种: <?php function encryptDecrypt($key, $string, $decrypt){ if($decrypt){ $decrypted = rtrim(mcrypt_decrypt(MCRYPT_RIJNDAEL_256, md5($key), base64_decode($string), MCRYPT_MODE_CBC, md5(md5($key))), "12"); return $decrypted; }else{ $encrypted = base64_encode(mcrypt_encrypt(MCRYPT_RIJNDAEL_256, md5($key), $string, MCRYPT_MODE_CBC, md5(md5($key)))); return $encrypted; } } //加密:"z0JAx4qMwcF+db5TNbp/xwdUM84snRsXvvpXuaCa4Bk=" echo encryptDecrypt('password', 'Helloweba欢迎您',0); //解密:"Helloweba欢迎您" echo encryptDecrypt('password', 'z0JAx4qMwcF+db5TNbp/xwdUM84snRsXvvpXuaCa4Bk=',1); ?> 第二种 <?php //加密函数

1.在父控件中居中 /// <summary> /// 控件在父控件中居中 /// </summary> /// <param name="ctr">要设置的控件</param> /// <param name="isLR">左右居中</param> /// <param name="isUD">上下居中</param> /// <returns></returns> public static bool CenterCtr(Control ctr, bool isLR, bool isUD) { Control pCtr = ctr.Parent; int x = isLR ? ((pCtr.Width - ctr.Width) / 2) : ctr.Location.X; int y = isUD ? ((pCtr.Height - ctr.Height) / 2) : ctr.Location.Y; ctr.Location = new System.Drawing.Point(x, y); return true; } 2.窗体在屏幕中居中 /// <summary> /// 窗体显示并居中显示 /// </summary> public static void FormShowCenterScreen(Form frm) { frm.Activate(); if (frm

PHP加密解密也是常有的事，最近在弄相关的东西，发现discuz论坛里的PHP加密解密处理类代码，感觉挺不错，在用的时候，要参考Discuz论坛的passport相关函数，后面我会附上使用方法，先把类代码帖上来： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 <?php /*======================================================== = 文件名称：cls.sys_crypt.php = 摘 要：php加密解密处理类 = 版 本：1.0 = 参 考：Discuz论坛的passport相关函数 =========================================================*/ class SysCrypt { private $crypt_key ; // 构造函数 public function __construct( $crypt_key ) { $this -> crypt_key = $crypt_key ; } public function php_encrypt

点击率 简介 在 搜索引擎 (百度、谷歌)中输入关键词后进行搜索，然后按竞价等因素把相关的网页按顺序进行排列出来，然后用户会选择自己感兴趣的网站点击进去；把一个网站所有搜索出来的次数作为总次数，把用户点击并进入网站的次数占总次数的比例叫点击率。较低的点击率意味着，不管您的网站排名如何靠前，用户都不会点击它。这可能说明，他们不认为您的网站会满足他们的需求，或其他网站看起来更好些。提高点击率的方式之一是，查看一下您的网站标题和网页摘要在Google搜索结果中的显示效果：它们是令人信服的吗？它们能准确地代表每个URL的内容吗？能够吸引搜索者点击它们吗？这里有一些旨在改善您的网页摘要的建议；网站管理员工具中的HTML建议部分也可以为您指出可能需要帮助的网页。再一次，请记住，如果搜索者并不想点击它，那么，您的网站排名即使再靠前也没什么用 计算方法 互联网 广告 常用的术语，是Click Through Rate的英文缩写，指网页的广告 点击率 。CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。 计算公式为CTR=点击量/展示量，即 Click / Show content。 CTR：点击率，Click-Through-Rate (点击通过比率) 2 CTR的用法 [1] 随着投放数据的进行，可以点击率（CTR）以及平均点击价格（CPC）为主要效果评判指标，筛选出效果不好的关键词