1、评价指标体系 1）logloss：评价点击率预测的准确性 计算公式： 对于ctr计算来说： 最后化简可以成为： 最后的计算代码： 这样的计算代码中在使用log计算时pctr[i]中的必须判断是否为0，否则出现无穷的情况； 2）AUC指标 使用二分类举例： 首先根据分类结果统计一个混淆矩阵： 举例： 二分类的评价指标： 预测准确率表示：在预测值
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2023-07-26 19:43:43
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CTR（Click-Through Rate）是一种广泛应用于互联网广告和推荐系统中的评估指标，用于衡量广告或者推荐内容的点击效果。CTR是指在广告或者推荐内容被展示给用户后，用户实际点击该内容的概率。在广告领域，CTR可以用来衡量广告的吸引力和效果，对于推荐系统来说，CTR可以用来评估推荐内容的质量和个性化程度。
在Java编程中，我们可以使用CTR算法来预测用户对于一条广告或者推荐内容的点击
原创
2023-08-19 11:44:37
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普遍预测CTR不准，需要校准。例如。boosted trees and SVM预測结果趋于保守。即预測的概率偏向于中值；而对于NaiveBayes预測的概率，小概率趋于更小。大概率趋于更大。经常使用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent Violators (PAV)；以下分别说说这...
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2015-12-10 17:45:00
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作者：独钓寒江 首先是CImageList控件，用来保存一组相同大小的图标或位图，它没有图形显示界面，主要用途是为其它控件提供图形列表。可以通过索引访问图标或位图。CImageList常用的函数有： 例如：CImageList m_imageList;
//创建CImageList对象
m_imageList.Create(16, 16, ILC_COLOR8,
CTRCTR又称广告点击率，英文名(click through rate) RefCTR预估基本知识
原创
2023-02-02 21:49:11
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一. IoC理论的背景 我们都知道，在采用面向对象方法设计的软件系统中，它的底层实现都是由N个对象组成的，所有的对象通过彼此的合作，最终实现系统的业务逻辑。 如果我们打开机械式手表的后盖，就会看到与上面类似的情形，各个齿轮分别带动时针、分针和秒针顺时针旋转，从而在表盘上产生正确的时间。图1中描述的就是 这样的一个齿轮组，它拥有多个独立的齿轮，这些齿轮相互啮合在一起，协同工作，共同完成某项任务。
在CTreeCtrl中加载背景图片，网上有很多例子，有的可行有的不行，这两天一边看资料一边整理，自己写了一个用CxImage加载图片的方法，大家可以参考下。有的地方还没有完善，不过基本功能可以实现，而且添加图片后屏幕不闪烁。已经试过了。SetReDraw()：保证其不要在子节点弹出时重画，而是在子节点已经扩展后重画在做程序时，遇到了一个很白痴的问题，就是我想要实现鼠标滚动消息时，写了之后调试代码进
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2024-03-20 11:34:14
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ctr和crictl
ctrctr是containerd的cli工具[root@master ~]# ctr --help
NAME:
ctr - containerd CLI
USAGE:
ctr [global options] command [command options] [arguments...]
VERSION:
背景在推荐、搜索、广告等领域，CTR（click-through rate）预估是一项非常核心的技术，这里引用阿里妈妈资深算法专家朱小强大佬的一句话：“它（CTR预估）是镶嵌在互联网技术上的明珠”。本篇文章主要是对CTR预估中的常见模型进行梳理与总结，并分成模块进行概述。每个模型都会从「模型结构」、「优势」、「不足」三个方面进行探讨，在最后对所有模型之间的关系进行比较与总结。本篇文章讨论的模型如下
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2023-07-09 11:01:12
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import base64
from Crypto.Cipher import AES
from urllib.parse import unquote
'''
采用AES对称加密算法
'''
# str不是16的倍数那就补足为16的倍数
def add_to_16(value):
while len(value) % 16 != 0:
value += '\0'
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2023-06-25 22:16:14
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ctr 的常命令
原创
2022-10-17 16:51:05
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（读论文）推荐系统之ctr预估-AFM模型解析self.P.shapeOut[18]: torch.Size([4])假如有39个域，那么就有m⋅(m−1)2\frac{m\cdot (m-1)}{2}2m⋅(m−1)=741个特征交互，Attention layer的WWW就是一个4x4的矩阵，hhh是个4x1的输出层，aij=[741] ，过一遍softmax归一化...
原创
2021-08-04 10:50:25
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介绍Consul是一个全功能的服务网格解决方案，解决了操作微服务和云基础设施的网络和安全挑战。Concur提供了一种软件驱动的路由和分段方法。它还带来其他好处，如故障处理、重试和网络可观察性。这些特性中的每一个都可以根据需要单独使用，也可以一起使用以构建完整的服务网格。架构Consul是一个分布式系统，设计用于在节点集群上运行。节点可以是物理服务器、云实例、虚拟机或容器。连接在一起，consur运
一、实验目的：掌握凯撒加密解密算法，并学会实现凯撒加密解密二、实验过程：1. 学习凯撒加密解密的具体算法，想出对应的解题思路。其中对于此次试验凯撒加密解密均采用求模运算。以下C为密文，P为明文，key为密钥。加密算法：C=P+key(mod 26)解密算法：P=C-key(mod 26)2.根据凯撒加密解密算法写出对应的程序代码，最后写出主函数对其进行调用。3.运行并对此代码进行测试。三、实验代码
## 实现CTR解密Python
### 一、流程概述
为了实现CTR模式的解密，我们需要经过以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 初始化AES模块 |
| 2 | 读取密文及IV向量 |
| 3 | 设置CTR模式解密器 |
| 4 | 解密密文 |
### 二、具体步骤及代码示例
#### 1. 初始化AES模块
首先，我们需要使用
现在数码照片的存储格式，以及在网络上应用的最普遍的图片格式就是JPEG格式了 （Joint Photographic Expert Group）。但是作为一种有损的图像压缩格式（现在也有少数数码相机提供无损压缩的JPEG存 储格式），其缺点是显而易见的，就算是极其轻微的压缩比例，也会使图像质量发生不可逆转的损失。更重要的是如果图像在相机内就经过了比较大的颜色、曝光、
2017年4月26日，南京云栖大会上，阿里云研发协同RDC首次全面亮相。 RDC(R&D Collaboration)是阿里巴巴多年来产品研发的首次全面对外输出，是企业级一站式智能研发协同平台，为企业用户提供从“需求->编码->测试->发布->反馈”端到端的持续交付服务，并解决研发过程中跨角色、跨组织、跨地区的协作问题，在此基础上通过数据驱动、度量分析，
上一次演示了如何使用阿里云Codepipeline,阿里云容器镜像服务实现CI，讲到这里我们push一下代码后就自动编译、自动跑单元测试、自动构建镜像、自动推送镜像到私仓。那么离我们最初设定的目标只差那么一小步了，那就是自动部署到测试/生产环境，这一步就是持续交付/部署(CD)。CD其实是两个意思（1）Continuous delivery （持续交付）
指的是，频繁地将软件的新版本，
://wenku.baidu.com/course/view/1488bfd5b9f3f90f76c61b8d
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2014-03-12 08:30:00
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CorelDRAW是一款强大的多功能图形设计软件，强大的功能离不开便捷的操作，为此CorelDRAW提供了一系列的快捷键，熟练掌握CorelDRAW快捷键，可帮助用户节省大量的操作时间，下面就是CorelDRAW软件的所有快捷键操作。显示导航窗口(Navigatorwindow)【N】保存当前的图形【Ctrl】+【S】打开编辑文本对话框【Ctrl】+【Shift】+【T】擦除图形的一部分或将一个对
