深度因式分解机 Deep Factorization Machines 学习有效的特征组合对于点击率预测任务的成功至关重要。因子分解机以线性范式对特征交互进行建模（例如，双线性交互）。对于实际数据来说，这通常是不够的，因为在实际数据中，固有特征交叉结构通常非常复杂和非线性。更糟糕的是，二阶特征交互在 ...
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2020-07-02 16:10:20
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转自他人文章转自：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 1 介绍 SVM（Support Vector Machines）——支持向量机是在所有知名的数据挖掘算法中最健壮，最准确的方法之一，它属于二分类算法，可以支持线性和非线性 ...
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2020-06-30 22:20:55
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主要文献: 谭述君, 高强, 钟万勰. Duhamel项的精细积分方法在非线性微分方程数值求解中的应用[J]. 计算力学学报, 2010(05):13-19 推导过程 控制方程及其一般解 采用状态空间，即令${\bf p}={x_1,x_2,...,x_L,\dot x_1,\dot x_2,... ...
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2020-06-30 13:07:25
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最近在研究深度学习的论文，但是由于基础薄弱，所以下网上看了好多关于感知器的文章，总结如下： 我们先从最简单的单层感知机学起，单层感知机是一个多输入单输出的模型。 输入：x1, x2 权重：w1, w2 偏置：b 输出：y 为什么要f映射呢？ 我们知道f是激活函数，是非线性函数。 如果我们没有激活函数 ...
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2020-06-25 17:33:16
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一、Adobe Premiere Pro CC概述使用建议一、开始二、在Adobe Premiere Pro CC执行非线性编辑1、标准的视频剪辑工作流2、使用Premiere增强工作流premiere中含有高级音频编辑，色彩校正和分级等一系列高级视频剪辑工具(这里不写了，后面会一点一点的接触到)三... ...
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2020-06-24 16:17:58
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Factorization Machines (FM) 首先这种算法是一种有监督的机器学习模型，既可以用在分类问题也可以用在回归问题当中，它是一种非线性的模型，相比逻辑回归具备了二阶交叉特征表达能力（不易拓展到三阶以上）。可以通过stochastic（随机） gradient descent (SG ...
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2020-06-22 22:48:15
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集合分为线性集合和非线性集合。 线性集合：元素具有唯一的前驱和后驱的数据结构类型。 1、直接存储：该类型的集合数据元素可以直接通过下标index来访问（Array(数组、List<T>)，string，struct）。 优点：向数据结构中添加元素很高效，直接放在数据末尾的第一个空位上就可以了。 缺点 ...
集成运算放大器在电子电路中应用日益广泛，在线性区工作时可以构成多种类型的信号放大、信号运算、滤波等电路；在非线性区工作时可以构成多种类型的电压比较器。本文研究基于集成运放构成的窗口电压比较器和滞回电压比较器。 ...
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2020-06-18 19:47:36
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概述 本文中主要讲解一些常见排序算法，分别是冒泡排序，插入排序，选择排序，希尔排序，归并排序，快速排序，堆排序,计数排序 常见排序算法可以分为两大类： 非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。 线性时间非比较类排序 ...
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2020-06-17 13:03:11
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总时间限制: 1000ms 内存限制: 30000kB描述 分形，通常被定义为一个粗糙或零碎的几何形状，可以分成数个部分，且每一部分都（至少近似地）是整体缩小后的形状，即具有自相似的性质。它跟分数维、自组织、非线性系统和混沌等具有非常重要的联系。 分形盒就是这样一种分形，它的定义如下： 维度是1的分 ...
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2020-06-15 13:44:44
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