ctypes --- Python 的外部函数库¶
ctypes 是 Python 的外部函数库。它提供了与 C 兼容的数据类型，并允许调用 DLL 或共享库中的函数。可使用该模块以纯 Python 形式对这些库进行封装。ctypes 教程注意：在本教程中的示例代码使用 doctest 进行过测试，保证其正确运行。由于有些代码在 Linux，Windows
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2023-06-14 19:30:41
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ctr 点击数除以曝光数，cxr 成单数除以曝光数，rpm 收入额除以曝光数，
原创
2022-07-19 16:19:20
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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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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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## 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
原创
2024-05-11 05:39:27
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导语
在广告、推荐系统CTR预估问题上，早期的完全规则方法被过渡到以LR为代表的机器学习方法，为了充分发挥组合特征的价值，在相当长一段时间里，业界热衷于使用LR+人工特征工程。但人工组合特征成本高昂 ，在不同任务上也难以复用。2010年FM因子分解方法的出现解决了人工组合特征的困境，2014年Facebook提出的GBDT+LR也给出了一种利用树模型特点构建组合特征的思路。不过随着深度学习的崛起，
原创
2021-07-13 10:00:47
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黄色为笔者的批注
文章目录1. 天猫复购预测1.1 数据探索1.1.1 用户行为日志1.1.2 用户画像1.1.3 训练数据与测试数据特征工程（官方代码）根据用户浏览商品的各个属性，构造xx_path的序列特征统计特征TFIDF特征
1. 天猫复购预测
赛题链接：
天猫复购预测之挑战Baseline
1.1 数据探索
笔者仅列出数据的字段方便理解，您可以看官方的EDA：
天猫重复购买预测 02 数据探索
1.1.1 用户行为日志
感觉是把行为日志表和商品表join了一下
1.1.2 用户画像
只有年龄和
原创
2021-08-04 10:50:32
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推荐系统CTR预估学习路线：从LR到FM/FFM探索二阶特征的高效实现 推荐系统CTR预估学习路线：利用树模型自动化特征工程 推荐系统CTR预估学习路线
原创
2021-08-05 14:18:53
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点击率(CTR，Click-Through Rate)以及派生的各种用户行为概率(如商品购买率、推荐好友接受率、短视频3s曝光率等)是广告、推荐、搜索等互联网应用中大家耳熟能详的词汇。以点击率为例，如何建立高效的CTR预估模型是领域从业者们的核心能力，也是头部企业长期重兵投入、持续优化的核心技术。近些年来，得益于深度学习带来的巨大红利，CTR预估建模技术发展迅速，顶会论文、技术博客等都有大量精妙而
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2022-09-07 18:01:44
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www.zhihu.com/question/3249860541在feed场
原创
2022-07-19 19:41:12
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我离线，click-auc从0.780提升到0.866，pay-auc从0.887提升到0.927，当时因一些原因，只用了少量数据训练，AUC看起来不错，就上AB实验反跌了，
原创
2024-04-24 13:36:48
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在现代信息传输中，数据安全显得尤为重要。AES（Advanced Encryption Standard）是一种广泛应用的对称加密算法，而CTR（Counter mode）则是一种流模式，结合AES与CTR的使用使得加密效率和安全性得到了极大的提升。本文将围绕“python aes ctr 加密”这个主题，逐步展开如何在Python环境中进行AES-CTR加密的实现过程。
## 环境准备
在使
# 使用Python实现AES CTR解密
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python实现AES CTR模式的解密。AES（高级加密标准）是一种对称加密算法，CTR（计数器）模式是一种将块密码转换为流密码的方法，适合于加密数据的块。
在开始之前，首先需要明确整个解密流程：
## 解密流程概览
| 步骤 | 描述 |
|-------|----------
# Python AES CTR 解密教程
## 1. 整体流程
首先我们来看一下整个解密的流程，可以使用下面的表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需模块 |
| 2 | 初始化AES模块 |
| 3 | 打开加密文件 |
| 4 | 读取加密数据 |
| 5 | 解密数据 |
| 6 | 保存解密结果 |
原创
2024-04-07 04:20:56
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# CTR加密详解：用Python实现
在现代信息技术中，加密是一项至关重要的技术。CTR（Counter Mode）是一种常见的加密模式，适用于大部分块加密算法。本文旨在帮助刚入行的新手了解如何在Python中实现CTR模式的加密。
## 一、整体流程
首先，我们需要了解实现CTR模式加密的流程。在这里，我们将整个过程分为六个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
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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目录摘要 一 绪论1． 程序设计背景与目的2． 论文结构和内容二 相关技术介绍 1． Python语言的简介 1) Python语言的产生与发展 2) Python语言的优缺点 2． 加密与解密处理的简介 1) 加密与解密的发源和发展 2) 加密算法 3) 加密与解密的应用 三 程序设计的所需环境和遇到的问题及解决思路 1. 程序设计的环境构建 2. 程序设计详解与遇到的问题 五 结论 参考文献
# CTR加密：原理与Python实现
CTR（计数器模式，Counter Mode）是对称加密算法的一种模式，广泛应用于数据加密领域。它将块密码转化为流密码，通过将明文与一个以计数器为基础的密钥流进行异或运算，达到加密的目的。本文将介绍CTR加密的基本原理，并提供一个Python代码示例，帮助读者理解其具体实现。
## 1. 什么是CTR加密？
CTR模式的工作原理包括以下几步：
1.
# 使用Python3实现AES-CTR加密算法
## 简介
AES（Advanced Encryption Standard）是一种对称加密算法，它是目前广泛使用的加密算法之一。CTR（Counter）模式是一种分组密码工作模式，它将块密码算法转化为流密码算法。本文将介绍使用Python3编写的AES-CTR加密算法的实现过程，并提供相应的代码示例。
## AES算法简介
AES算法使用
原创
2024-02-03 08:20:43
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itertools模块 生成迭代器简介 用于迭生成迭代器函数使用索引
无限迭代器
count(start=0, step=1)
cycle(p) 对序列 p 生成无限循环
repeat(elem [,n]) 生成无限个 elem 元素重复的迭代器，如果指定了参数 n，则只生成 n 个 elem 元素常用迭代器
accumulate(p[,func]) 默认生成根据序列 p
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2024-07-10 23:40:13
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