Simulink生成FMU第一步：首先搭建一个模型（MATLAB的工作路径应于此模型路径一致，根据所需建立接口数量，路径不可包含中文或者数值开头路径）第二步：对模型进行设置（固定步长，求解器4）固定步长一定要设置，否则导入的fmu运行会报错：0.001第三步：导出FMU协同仿真文件（默认保存位置是MATLAB当前工作路径，路径不可包含中文或者数值开头路径）Simulink导入fmu模型文件第一步：
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2023-07-21 22:14:18
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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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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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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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# Python实现FM解调
频率调制（FM）是一种广泛应用于广播和通信系统的调制方式。其基本概念是通过改变信号的频率来传递信息。本篇文章将介绍如何在Python中实现FM解调，并使用示例代码帮助读者更好地理解这一过程。
### FM解调的基本概念
FM解调的目的是从接收到的调制信号中恢复原始的信息信号。FM解调常用的方法之一是使用相位锁定环（PLL）或带通滤波器。这些方法可以有效地从频率变
在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。一、tensorflow模型的跨平台上线的备选方案tensorflow模型的跨平台上线的备
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2024-04-26 18:53:40
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在本篇博文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 实现因子分解机（FM）模型的训练和预测。因子分解机是一种常用于推荐系统的算法，适合于处理稀疏数据。下面是详细的过程描述，包括模型的技术原理、架构解析、源码分析以及案例分析。
### 背景描述
在推荐系统中，用户行为数据通常是稀疏的，比如用户可能只给少数的商品评分。这时，传统的矩阵分解方法难以捕获数据间的潜在关系。因子分解机作为一种有效的模型，可
大体思想1. 函数指针调用动态库自定义操作；2. xml中提供仿真过程所需要的的动态库内存信息。FMU实现过程：1. 首先由协会约定仿真过程中用到的接口函数形式；2.使用fmi协议用户生成fmi协议中的函数动态库和xml，将xml打包生成fmu;3.使用外部fmu根据fmi协议解析xml及获得动态库中函数的地址进行使用。
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2023-07-04 22:58:30
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导航实验环境数据获取和数据预处理多元线性回归F检验t检验正态性检验多重共线性检验线性相关性检验独立性检验方差齐性检验数据和代码下载参考资料 实验环境anaconda(python 3.6.8)数据获取和数据预处理从Kenneth.R French Data Libratry 获取FF-3因子数据压缩文件，进行解压import pandas as pd
import pandas_dataread
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2024-03-27 22:35:39
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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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FM（Factorization Machines）的理论与实践
原创
2021-08-04 09:55:16
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### FM模型机器学习实现流程
为了帮助你理解如何实现FM模型机器学习，我将按照以下步骤进行讲解：
1. 数据准备阶段；
2. 特征工程阶段；
3. 模型构建阶段；
4. 模型训练阶段；
5. 模型评估阶段。
下面我将依次介绍每个步骤需要做什么，并给出相应的代码示例。
#### 1. 数据准备阶段
在这个阶段，我们需要准备用于训练和测试的数据集，并对数据进行预处理。数据预处理的具体过程
原创
2023-09-07 18:35:04
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一、动机这个模型真正的把深度学习架构应用于推荐系统中的模型，2016年由微软提出，完整的解决了特征工程、稀疏向量稠密化，多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习再推荐系统的应用问题。这个模型涉及到的技术比较基础，在传统神经网络的基础上加入了enbedding、残差连接等思想，且结构比较简单。 DeepCrossing模型应用场景是微软搜索引擎Bing中的搜索广告推荐，用户在输入搜索词之后， 搜
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2024-01-11 08:15:34
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1.重点归纳1）FM和FFM模型凭借在数据量较大并且特征稀疏的情况下，仍然能够得到优秀的性能和效果，屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。2）FM旨在解决稀疏数据下的特征组合问题，使用矩阵分解的方法来求解参数，从而降低计算复杂度为线性。（1）模型：（2）损失函数回归问题：最小平方误差（least square error）二分类问题：hinge loss函数/ logit loss函
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2024-01-28 01:17:59
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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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# 因子分解机（FM）的原理及PyTorch实现
因子分解机（Factorization Machine，FM）是一个有效的回归与分类的模型，特别适用于稀疏数据。最初由Steffen Rendle于2012年提出，FM的设计初衷是利用低维向量表示高维稀疏特征的交互关系，从而简化模型的复杂性并提高预测精度。
## FM的基本原理
FM模型的核心思想是通过一个因子分解的方式来建模特征之间的交互。
RFM模型：根据客户消费行为的三个关键指标（R-最近一次的购物时间，F-一段时间内客户的购物次数，M-客户消费总金额）来将客户分层并针对不同层级的客户进行不同的营销策略；此次将客户分成8类（按R、F、M三个值的平均值作为阈值来进行划分），整理成函数如下：#函数：该函数将客户按RFM方法分成八类，且显示对应的营销策略（分类的阈值和等级以及对于的营销策略可以按需进行更改）
def rfm_strate
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2023-06-14 20:37:16
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# Android FM UI 实现
## 介绍
在Android开发中，FM（频率调谐）UI是指用于控制FM收音机的用户界面。FM收音机是Android设备上常见的功能之一，用户可以通过界面调谐不同的广播频率。本文将介绍如何实现一个简单的FM UI，并提供相应的代码示例。
## 设计思路
为了实现FM UI，我们需要考虑以下几个方面的功能：
1. 显示当前收音机的频率
2. 实现频率的
原创
2023-10-10 12:32:29
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第四周周报一、深度学习模块1.问题解析、函数模型2.数据集、权重初始化2.1代码实现3.FP正向传播过程3.1第一层3.2第二层3.3代码实现4.BP反向传播过程4.1代码实现5.训练6.整体代码和结果验证二、python学习1、datetime模块-时间和日期1、获取当前时间-→ a = datetime.datetime.now()，这个函数获得的类型是class类型，是一个对象2、函数 **
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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