什么是光照模型？光照模型就是一个公式，使用这个公式来计算在某个点的光照效果。 标准光照模型在标准光照模型里，我们把进入摄像机的光分为下面几个部分自发光（Self-luminous）（如萤火虫）高光反射（Specular）漫反射（Diffuse）Diffuse = 直射光颜色 * max(0，cosθ(光和法线夹角)) 这个max 后面的0其实就是夹角大于90度
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2024-10-04 13:33:27
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# LightGBM模型架构及代码示例
## 1. 引言
LightGBM是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它在大规模数据集上具有高效训练速度和较低的内存占用，广泛应用于各种机器学习和数据挖掘任务中。本文将介绍LightGBM的模型架构以及如何使用Python代码实现。
## 2. LightGBM模型架构
Light
原创
2023-12-18 04:10:32
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【机器学习】LightGBM 解读 （集成学习_Boosting_GBM）文章目录【机器学习】LightGBM 解读 （集成学习_Boosting_GBM）1. 介绍2. 数据预处理2.1 基于梯度的单边采样（GOSS）2.2 互斥特征捆绑（EFB）3. 决策树学习3.1 寻找连续特征最优分裂点3.2 寻找类别特征最优分裂点3.3 按叶子生长策略学习树结构4. 多机并行优化4.1 特征并行4.1
文章目录GPU简介GPU 与 CPU 的区别并行性矢量处理和标量处理矢量处理标量处理Vertex shader 和 Fragment shaderVertex shaderFragment shaderTBR, TBDR 与 IMRIMRTBREarly-ZTBDR(Tile-Based Deferred Rendering)HSR(Hidden Surface Removal)总结PowerV
# Python LightGBM模型
LightGBM是一种高效的梯度提升框架，它以高准确率和快速训练速度而闻名。LightGBM可以处理大规模数据集，并且可以在相对较短的时间内训练出高质量的模型。本文将介绍如何使用Python中的LightGBM库，以及如何构建和训练一个LightGBM模型。
## LightGBM简介
LightGBM是一种基于决策树的梯度提升框架。与其他梯度提升框架
原创
2023-09-13 18:33:51
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armel和armhf区别选择
出于低功耗、封装限制等种种原因，之前的一些ARM架构处理器因为内部资源宝贵，加入浮点运算单元是十分奢侈的，因为需要额外的软件实现。随着技术发展，目前高端的ARM处理器已经具备了硬件执行浮点操作的能力。这样新旧两种架构之间的差异，就产生了两个不同的嵌入式应用程序二进制接口（EABI）——软浮点与矢量
# 如何实现推荐模型架构
在当前信息爆炸的时代，如何精准地向用户推荐合适的内容是科技发展的重要课题。创建一个推荐系统可以帮助用户快速找到他们所喜爱的商品或信息。在这篇文章中，我将引导你了解如何实现一个基础的推荐模型架构，并展示实现过程的每一步，包括相关的代码示例。
## 推荐模型的实现流程
下面是实现推荐模型的整体流程，包括数据准备、模型选择、训练和评估等步骤。
| 步骤
# 如何实现lightgbm分类模型python
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现lightgbm分类模型。我们将通过一系列步骤来完成这个任务，并确保你能够理解每一个步骤的含义和必要性。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(拆分数据集)
B --> C(构建模型)
C --> D(训练模型
原创
2024-04-30 05:10:03
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## Python中使用LightGBM模型进行调用
LightGBM是一种快速、分布式的梯度提升框架，它具有高效的性能和良好的准确度。在机器学习和数据挖掘任务中，LightGBM经常被用来解决各种问题，如分类、回归、排序等。本文将介绍如何在Python中使用LightGBM模型进行调用。
### 安装LightGBM
首先，我们需要安装LightGBM库。在Python中，可以使用pip命
原创
2023-09-20 14:34:40
356阅读
用lgb保存模型遇到了几个坑，在这里记录一下。
在用Lightgbm.LGBMClassifier训练生成模型时，Scikit-learn 官网上建议的两种方式：
1.pickle方式
这里我写了保存和加载两种方式：
import pickle
def pkl_save(filename,file):
output = open(filename, 'wb')
pickle.
原创
2021-07-13 09:36:49
4905阅读
## python lightGBM回归模型
### 介绍
LightGBM是一种高效的梯度提升框架，常用于解决分类和回归问题。它基于决策树算法，具有快速训练速度和高准确性的特点。本文将介绍如何使用Python中的LightGBM库构建一个回归模型。
### 算法原理
LightGBM使用了一种称为“基于直方图的决策树”的算法来构建模型。它通过将特征值分为离散的bin，然后基于这些bin进
原创
2023-09-06 10:30:11
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# Python LightGBM 模型评估指南
随着机器学习的普及，LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）因其高性能和高效率而受到越来越多数据科学家的青睐。LightGBM 是一个基于梯度提升框架的高效实现，特别适用于处理大规模数据。本文将介绍如何评估使用 LightGBM 构建的模型，包括模型训练、预测以及性能评估等环节。我们将通过实际代码示例来详
目录一、传统树模型1、决策树和回归树模型2、AdaBoost框架与提升树3、Bagging框架与随机森林4、Boosting和Bagging二、深度树模型1、TDM2、TEM3、JTM4、BSAT5、Deep Retrieval一、传统树模型1、决策树和回归树模型决策树模型可看作if-else指令集合，通过对特征空间的划分来完成分类或回归任务。通常用信息熵、基尼系数、均方误差、方差等，来衡量混乱程
概述： 因为最近对算法这块进行了学习，所以最近对类似淘宝商品推荐的协同推荐算法进行了整理总结，本文将用php语言进行实现，文章将从以下几点进行终结： （1）什么是协同推荐算法？有什么用？ （2）依据什么数学方法公式，为什么要用它？ （3）实现流程是怎样的？ （4）具体实现步骤。 该算法的核心思想可以概括为：若a,b喜欢同一系列的物品（暂时称b是a的邻居吧），则a很可能喜欢b
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2024-06-22 14:38:36
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LNMT架构概念所谓的LNMT架构指的就是Linux操作系统上部署Nginx web服务器、MySQL数据库服务器、Tomcat中间件服务器。LlinuxNnginxMmysqlTtomctlAapachePPHP实验部署tomcat 单机部署 安装两个tomcat （修改第二个tomcat主配置文件的所有端口）部署mariadbyum安装命令：yum -y install mariadb-ser
# 推荐模型部署架构
推荐系统在互联网应用中广泛应用，其目的是根据用户的历史行为和个人喜好，为用户提供个性化的推荐内容。推荐模型的部署架构是保证推荐系统高效稳定运行的关键。
## 架构概述
推荐模型部署架构主要包括以下几个组件：
1. 数据收集与存储：负责收集用户行为数据和商品信息，并将其存储在数据仓库或数据湖中。
2. 特征工程：对收集到的原始数据进行清洗、转换和特征提取，生成用于模型训
原创
2024-01-31 06:04:08
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# 如何使用Python实现LightGBM回归模型
## 一、整体流程
下面是实现LightGBM回归模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 导入数据集 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4
原创
2024-07-14 05:56:02
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推荐系统模型基于内容的推荐基于协同过滤的推荐算法基于用户的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法基于隐语义模型算法基于关联规则的推荐Apriori算法FP-增长算法
推荐系统首先通过分析用户行为数据，建立用户偏好模型。然后使用用户兴趣匹配物品的特征信息，再经过推荐算法进行筛选过滤，找到用户可能感兴趣的推荐对象，最后推荐给用户。上述过程经过训练和验证最终形成推荐模型，可用于在线或离线推荐。同时，
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2023-10-23 20:20:16
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首先作者列举了该类问题的3个难点： 1 新闻推荐是一个时效性非常敏感的问题，必须考虑推荐信息时效性的问题； 2 用户的兴趣点都是多样的，即会对多类新闻刚兴趣； 3 新闻推荐是基于新闻标题内容的推荐，必须考虑对词语内容本质含义的理解。话不多说，先给出整个模型的架构图，如下所示： 其中如果不看KCNN结构，整个网络框架和Deep Interest Network几乎是一样的，也是使用当前推荐的cand
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2023-08-15 15:27:46
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DKN：Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation2、 摘要：（背景）：在线新闻推荐系统致力于在庞大的新闻数据中为用户提供个性化的新闻推荐。（存在问题）：一般情况下，新闻语言高度浓缩且主要由知识实体构成。已有的推荐方没有进行外部知识的抽象与学习，不能够充分地发掘新闻在知识层面的联系。（自身
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2023-07-26 20:40:51
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