FM模型想必大家都不陌生，在排序模型刚起步的年代，FM很好地解决了LR需要大规模人工特征交叉的痛点，引入任意特征的二阶特征组合，并通过向量内积求特征组合权重的方法大大提高了模型的泛化能力。但标准FM的缺陷也恰恰是只能做二阶特征交叉，所以与DNN结合可以帮助我们捕捉特征之间更复杂的非线性关系。实际上，强如DIN这类的深度学习模型，在实际业务场景中，往往也要结合LR等简单模型联合训练才能在线上拿到
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2021-03-06 11:29:51
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大数据挖掘DT机器学习今天向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号：datayx点击率预估用来判断一条广告被用户点击的概率，对每次广告的...
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2021-10-26 13:46:38
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最近在学习FM模块，FM是一个值得学习的模块，可以从上层看到底层。上层就是FM的按扭操作和界面显示，从而调用到FM底层驱动来实现广播收听的功能。看看FM启动流程：如下图： 先进入FMRadio.java类，onCreate初始化一些数据，画出FM界面，启动fm在onStart()方法里启动FMRadioService.java (调用bindToService(this, osc)方法)
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2023-07-10 22:24:51
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上一篇大概分析了一下FM启动流程，若不了解Fm启动流程的，能够去打开前面的链接先了解FM启动流程，接下来我们简单分析一下FM的搜索频率流程。在了解源代码之前。我们先看一下流程图： 事实上从图中能够看到，实现搜索频率的功能是在底层CPP文件。java层仅仅操作和更新一些界面（GUI），Java调用JNI实现功能。Java ap
近日，PyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
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2023-09-26 15:15:50
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目录1.FM的调制原理2.FM的解调原理3.FM调制解调的代码4.FM调制解调结果图5.优缺点 1.FM的调制原理FM是频率调制，是用基带信号控制载波的频率，其实现原理如下图所示，基带信号经过积分器，然后和载波信号一起输入给调相器，基带信号控制载波的频率，实现FM的调制。2.FM的解调原理FM的解调原理如下图所示，FM信号经过信道传输之后，通过鉴频器变成调幅调频波，然后经过移相器，包络检波器得到
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2023-09-20 16:36:40
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在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。
在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度
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2023-07-21 23:49:40
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近日，在线音频平台蜻蜓FM宣布完成新一轮融资，由中文在线（SZ:300364）领投，战略股东小米、瑞壹投资、普维资本跟投。据了解，这是蜻蜓FM在2021年内获得的第二轮融资。不过，蜻蜓FM本轮融资的融资金额和估值都未披露。此前的2021年6月，蜻蜓FM获得由微木资本领投的F轮融资。截至目前，蜻蜓FM已经获得了经纬中国、五源资本、小米集团、顺为资本、优酷土豆、创新工场等知名机构的投资。此前数据显示，
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2023-09-18 22:04:16
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1.FM背景 在计算广告中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果。在前面的相关博文中，我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法。对于特征组合来说，业界现在通用的做法主要有两大类：FM系列与Tree系列。今天，我们就来讲讲
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2016-12-20 10:01:00
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推荐系统召回四模型之二：沉重的FFM模型推荐系统召回四模型之：全能的FM模型
原创
2021-08-04 10:53:44
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1、频率调制原理 ①、从公式可以看出FM和PM就是是否对基带信号进行积分的区别，FM需要积分，PM不需要积分； ②、将基带信号(PM)或积分后的基带信号(FM)，直接放入(控制)调制信号的瞬时相位偏移； ③、等到FM或PM调制信号。2、解调原理①、相干解调已知锁相环电路具备频率解调的功能，主要是先将调制信号进行下变频，将频率调制信号分解成低频(
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2023-08-26 14:11:46
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## 了解FM Spark
在大数据处理领域，FM Spark 是一个非常流行的框架，用于解决协同过滤、推荐系统等问题。它结合了因子分解机（Factorization Machines）和 Apache Spark，为用户提供了一个高效的解决方案。
### 什么是因子分解机（Factorization Machines）？
因子分解机是一种机器学习模型，可以处理稀疏数据和高维特征。它能够学习
一，FM算法：1，逻辑回归上面进行了交叉特征。算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n)。2，本质：每个特征都有一个k维的向量，代表的是每个特征都有k个不可告人的信息。（FFM：面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。）所以，得到了n*k的矩阵，每一行就是每一个特征的向量。3，原理推导：https://zhuanlan.zhihu.com/p/379632
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2023-07-21 23:50:37
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FM点击关机按钮的时候： FMplay.java : public boolean onCheckedChanged(View view, boolean checked) {
switch(view.getId()) {
case R.id.power_toggle:
Log.d("yzy","onCheck
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2023-07-03 13:25:49
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DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
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本文主要介绍OpenCV的DNN模块的使用。OpenCV的DNN模块自从contrib仓库开始，就是只支持推理，不支持训练。但是仅仅只是推理方面，也够强大了。现在OpenCV已经支持TensorFlow、Pytorch/Torch、Caffe、DarkNet等模型的读取。本文们就以风格迁移为例，来看一下OpenCV DNN模块的用法。相比于复杂而耗时的模型训练过程，模型推理就显得简单多了
1.算法概述那么FM调制端的基本原理图如下所示： FM解调 FM解调的基本原理框图为： 在不考虑频偏的情况下，FM解调运算就相当于FM调制的逆运算，任务的第一步比较简单，所以这里关于FM解调的原理就不在叙述。 对该系统进行系统仿真，在仿真之前，要将系统做进一步的模块化从而有利于仿真分析。
FM算法全称叫因子分解机( Factorization Machines )，而FFM( Field-aware Factorization Machines )算法是FM算法的特例，这两个算法通常解决稀疏数据下的特征组合问题。1. FM算法FM算法的模型是多项式模型，模型的表达式如下：\[y(\boldsymbol{x})
一、分析背景&目的&竞品选择原因随着移动端的迅猛发展，电台类APP用户大量增长。用户对电台类APP的应用依赖性逐渐增强，电台类APP也在不断发展更新。用户的收听习惯是一直存在的，只是收听的媒介产品在不断变化，从最初的大型收音机、手持式收音机，再到MP3、智能手机。内容形式也从官方广播到人人都可以当主播。由艾瑞数据查得，2018年11月中国移动电台活跃人数已达2.05亿
随着时代的不断进步，我们的产品正在变得越来越先进，记得六七年前那时候，大部分手机都带有调频收音机的功能，用户打开收音机之后，手机会提示用户插上耳机，这是让耳机用作天线接收信号，如今的手机几乎不约而同地都砍掉了收音机这个功能。多人已经忘记FM这个应用是做什么的。首先在回答问题之前有必要了解下什么是FM。 网络收音机分为两种。一种是运行在电脑或移动智能设备上的一种软件，可以收听到网络上的各
