在ESMM网络中,通过引入两个辅            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            https://zhuanlan.zhihu.com/p/57481330            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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你的标签错了,而且错了很多!
 
在推荐搜索的建模中,我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于,我们的label不一定可靠,比如在传统的时间序列回归中,D+1天的销量是多少就是多少,我们没有太多的犹豫,因为不大会有其他的情况。但是在电商的问题中,就存在下面这种情况:
D+1天未            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            你的标签错了,而且错了很多!
 
在推荐搜索的建模中,我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于,我们的label不一定可靠,比如在传统的时间序列回归中,D+1天的销量是多少就是多少,我们没有太多的犹豫,因为不大会有其他的情况。但是在电商的问题中,就存在下面这种情况:
D+1天未购            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            https://zhuanlan.zhihu.com/p/42214716 本文是“基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列”的第五篇,旨在通过一个完整的案例巩固一下前面几篇文章中提到的各类高阶API的使用方法,同时演示一下用tensorflow高阶API构建一个比较复杂的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            CVR预估中的延迟反馈问题一元@炼丹笔记问题描述在很多推荐搜索的建模中,我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于,我们的label不一定可靠,比如在传统的时间序列回归中,D+1天的销量是多少就是多少,我们没有太多的犹豫,因为不大会有其他的情况。但是在电商的问题中,就存在下面这种情...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            摘要:以最大化GMV为目标的场景,主要排序分是ctr * cvr * price。 在电商平台的推荐系统中,最大化场景商品交易总额(GMV)是平台的重要目标之一,而GMV可以拆解为流量×点击率×转化率×客单价,可见转化率是优化目标的重要因子;从用户体验的角度来说准确预估的转换率被用来平衡用户的点击偏 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            摘要:以最大化GMV为目标的场景,主要排序分是ctr * cvr * price。 在电商平台的推荐系统中,最大化场景商品交易总额(GMV)是平台的重要目标之一,而GMV可以拆解为流量×点击率×转化率×客单价,可见转化率是优化目标的重要因子;从用户体验的角度来说准确预估的转换率被用来平衡用户的点击偏 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文主要介绍阿里妈妈大外投广告算法团队在 CVR 预估模型与多任务学习方法上的一些探索。我们提出了一种基于层次表示自动聚合的 AutoHERI 模型(Automated Hierarchical Representation Integration),并在多个外投业务上落地应用。该项工作论文已发表在 CIKM 2021 ,欢迎交流讨论。论文下载:https://dl.acm.org/doi/1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            海康SDK/Ehome协议/RTSP协议/GB28181安防视频云服务EasyCVR能够通过GB28181协议进行级联,假如摄像头或设备支持音频的话,EasyCVR同样也能够进行音频采集。EasyCVR视频平台前端js 使用webapi采集设备音频,需特别注意getUserMedia在非localhost和127的情况下,需要开启https。前端基本步骤1、利用webrtc的getUserMedi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            传统的CVR模型(也就是直接对conversion rate做建模的模型)在实际应用中面临两个问题(样本选择偏差问题、数据稀疏            
                
         
            
            
            
            1. NMS算法(非极大值抑制算法)该算法主要目的是筛选出重复框,保留有效框。
主要用在 region proposal阶段以及最后框出的阶段。
假设进行非极大值抑制的输入为2000x20的矩阵,2000表示该图像上框的个数,20表示类别数:
具体步骤如下:1 对2000×20维矩阵中每列按从大到小进行排序(每列表示一类,共20类。同一类可能有多个目标,如上图有两个人);2 从每列最大的得分建议框            
                
         
            
            
            
            # 深入了解海康CVR Java开发
海康威视作为全球领先的视频监控解决方案提供商之一,其产品涵盖视频监控、智能交通、智能建筑等多个领域。其中海康CVR(Central Video Recorder)是其一款视频录像机产品,支持多路视频录制、存储和回放,可以广泛应用于各种监控场景中。
在海康CVR开发过程中,开发人员可以使用Java语言进行二次开发以满足不同场景下的需求。本文将介绍如何利用Ja            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ESMM模型精解:如何解决CVR预估中的样本选择偏差与数据稀疏难题 引言 在现代推荐系统与计算广告中,对点击后转化率(Post-Click Conversion Rate, CVR)的精准预估是优化平台收益与用户体验的核心环节。然而,传统的 CVR 预估模型在工业实践中普遍面临两大技术瓶颈:样本选择 ...            
                
         
            
            
            
            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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            问题描述ctr的全称是click through rate,就是预估用户的点击率,可以用于推荐系统的ranking阶段。ctr预估可以理解为给用户的特征、item的特征以及context的特征(比如日期,时间等),然后计算出user item pair的点击率。问题定义P(Y=1|X_{user},X_{item},X_{context})就是计算上面的概率。模型梳理LR、SVM等线性模型线性模型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            EasyCVR是一个集视频联网共享、存储、流媒体转发、视频转码、视频上云、智能分析等多种功能为一体的流媒体视频服务融合型平台。EasyCVR的接入协议十分广泛,包括主流标准协议国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,以及私有协议与SDK(海康Ehome、海康SDK、大华SDK)。今天和大家分享一个干货:EasyCVR如何实现对象存储功能。在视频平台中,因为日常运行会产生较多的音频、视            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这几年数据中心建设遍地开花,全国各地纷纷建立各种数据中心。有的是企业业务发展需要,有的是向外提供服务获取收益。不管是哪种,建设数据中心之前,首先要明确的是建多大规模的数据中心,需要多大费用,投产后的运营利润如何?作为投资方,最关心的就是需要投资多少,投资回报率是多少?这些显然要通过列举翔实的数据才能知道,如何评估才能得到最真实的结果,这个评估越偏离实际,投资方面临的风险就越高。所以如何对数据中心进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            CTRCTR又称广告点击率,英文名(click through rate) RefCTR预估基本知识            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 Redis 进行数据预估的入门指南
Redis 是一个开源的内存数据结构存储,用作数据库、缓存和消息代理。本文将指导你如何使用 Redis 进行数据预估,特别是在性能和效率上有优势的数据处理任务。我们将通过一个简单的流程来解释具体实现步骤,并附上代码示例和相应的解释。
## 整体流程
在开始之前,我们需要了解整个流程,以便有序地进行数据预估工作。下面是实现 Redis 预估的过程的