Tcmalloc早有耳闻，没有进行过细节的了解，直到最近有同事在几个模块中使用，才领略到它的强大！场景：模块多线程并发处理输入数据，大量使用各种STL容器，运行内存30G。程序重启，导入历史后，处理速度变慢，数个...
转载
2014-09-26 10:46:00
42阅读
2评论
万千思绪在心头, 却苦于腹中墨水不足, 不能表达我这汹涌澎湃的心理啊!我每年都会给自己写一封,一年之约的邮件, 到期看看自己的大计划,实现了哪些.先说没实现的:没有变漂亮,变丑了,丑,丑…穿衣还是不够自己的风格英语这个,考研百词斩点完了,感觉也没记住多少,现在习惯就是早上起来,开始放听力, 到公司停止.不太强求, 但是要在这个氛围里面.想学的算法,没能坚持每天一个
原创
2022-01-12 15:02:34
65阅读
# Python Surprise：推荐系统开发利器
## 引言
在当今信息爆炸的时代，推荐系统已经成为各大互联网平台的重要组成部分。推荐系统可以有效地帮助用户发现他们感兴趣的内容，提升用户体验和平台的活跃度。而Python作为一种简洁、易读易写的编程语言，为推荐系统的开发提供了便利。
在推荐系统领域，有一款名为Surprise的Python库备受推崇。Surprise是一个用于构建和分析推
# Surprise库：推荐系统的Python工具包
推荐系统是一种用于预测用户对物品喜好程度的算法。它在当今的电子商务和社交媒体应用中得到了广泛的应用。要实现一个推荐系统，我们需要根据用户的历史行为（如浏览记录、收藏、购买等）来预测他们对其他物品的兴趣。Python中有许多用于构建推荐系统的工具包，其中之一就是Surprise。
Surprise库是一个基于Python的开源推荐系统工具包。
原创
2023-08-02 13:29:38
223阅读
Tcmalloc早有耳闻，没有进行过细节的了解，直到最近有同事在几个模块中使用，才领略到它的强大！ 场景：模块多线程并发处理输入数据，大量使用各种STL容器，运行内存30G。程序重启，导入历史后，处理速度变慢，数个小时候后才能回到正常处理速度，处理速度慢期间，cpu idle高
分析：重启后，缓存的内存被收回，大量内存需要重新分配，cpu频繁锁在malloc上
解决：1. 使用STL内存分配器:
转载
2021-07-31 12:08:06
150阅读
"题目" 这是一道神仙题 看到这样一个鬼畜的柿子 $$\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\varphi(a_i\times a_j)\times dis(i,j)$$ 又是树上距离又是$\varphi$的看起来根本就不知道怎么搞啊 首先需要知道一个这样的性质 $$\varphi(a\t
转载
2019-03-25 20:45:00
25阅读
2评论
Tired of boring dates, Leha and Noora decided to play a game. Leha found a tree with n vertices numbered from 1 to n. We remind you that tree is an un
转载
2018-03-29 14:55:00
18阅读
2评论
The Check of the PointThe Check of the Pointfun main(args: Array<String>) { val (a, x, y) = readLine()!!.split(' ').map(String::toInt) if (0<x &&
原创
2016-06-18 12:55:35
43阅读
【题意】 【分析】 看到这个$\phi(a_i*a_j)$的格式 ...
转载
2021-05-21 08:48:00
30阅读
2评论
令$d=\gcd(a_{i},a_{j})$，则$\varphi(a_{i}a_{j})=\frac{\varphi(a_{i})\varphi(a_{j})d}{\varphi(d)}$（证明直接质因数分解即可） 枚举gcd并莫比乌斯反演，可得为$\sum_{T=1}^{n}\sum_{d|T}\
转载
2020-11-02 16:21:00
72阅读
2评论
CF809E Surprise me! 考场上别人都会的原题就我不会 被逼无奈，还是想出了这道div1的E题！ phi(x*y)就是phi(x)*phi(y)*gcd(x,y)/phi(gcd(x,y))其实就是把公共质因子的(1-1/p)这些东西除掉 考虑容斥 直接枚举d，注意，这个d不是gcd，
转载
2019-05-23 22:28:00
38阅读
2评论
4.1 栅格数据 在物种分布建模中，预测变量通常被组织为栅格（raster）（grid）形式的文件。每个预测变量应该是一个代表感兴趣变量的‘栅格’，变量可以包含气候、土壤、地形、植被、土地使用情况等等。这些数据通常被存储在某种GIS格式的文件中。几乎用到了所有的相关格式（包括ESRI grid，geoTiff，netCDF，IDRISI）。尽量避免使用ASCII文件，因为他们的处理速度相当慢。对
文章目录Matrix FactorizationSVDSVD++NMFMatrix FactorizationSVD文档默认超参：n_factors=100, n_epochs=20, biased=True, init_mean=0, init_std_dev=.1, lr_all=.005, reg_all
原创
2021-08-04 10:22:53
336阅读
一、复习：递归的两个特点：1、调用自身。2、结束条件。1 1.def func1(x)
2 print(x)
3 func1(x-1)
4
5
6 2.def func2(x)
7 if x>0:
8 print(x)
9 func2(x+1)
10
11
12 3.def func3(x)
13 if x>0:
surprise 库目录 surprise 库目录参考文档安装预测算法prediction_algorithms包The algorithm base class 算法基类Baselines estimates configuration 基线法估计配置使用GridSearchCV调整算法参数Similarity measure configuration 相似度度量配置Trainset clas
文章目录Surprise库1. 加载数据模块2. 模型训练前的数据划分模块2.1 交叉验证数据划分2.2 训练集测试集划分3 构建算法模块3.1 记号说明3.2 基于统计的算法3.3 基于近邻（协同过滤）的方法3.3.1 [相似度计算模块](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/similarities.html)3.3.2 [预测算法](https
本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。1.SVD详解SVD(singular value decomposition)，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA（隐性语义分析）、推荐系统、特征压缩（或称数据降维）。SVD可以理解为：将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的3个子矩阵的
前言 前面一文介绍了通过基础的web项目结构实现简单的内容推荐，与其说那个是推荐不如说是一个排序算法。因为热度计算方式虽然解决了内容的时效质量动态化。但是相对用户而言，大家看到的都是几乎一致的内容（不一样也可能只是某时间里某视频的排前或靠后），没有做到个性化的千人千面。 尽管如此，基于内容的
今日将框架完整走通，给测试试用。但从测试表情看，显然没有Surprise的意思，反而有种因为改变使用习惯并要学习新框架的厌烦。
尽管事前，我们已经对需求做过自认为相当全面的分析，而且在框架设计上也充分进行了斟酌和权衡。但是，结果就是这样的。
当然了，分析这个原因的前提，在于我对自己的要求还是挺高的。期望也是挺高的。那么，原因到底在什么地方了？人如何才会Surprise呢？
惊奇，从字面上讲，
原创
2007-05-29 03:06:11
389阅读
