<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Viking的博客]]></title><description><![CDATA[不积跬步无以至千里 不积小流无以成江海]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; csdn0006]]></copyright><item><title><![CDATA[leetcode-hot100-图论]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136858845</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136858845</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Tue, 19 Mar 2024 23:45:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[循环遍历，以2为起始位置，开始广度优先遍历，同时将相邻的1元素置为-2，同时包含一个时间变量，随着深度增加而增加；类拓扑排序，记录每个节点的入度、出度，先遍历入度为0的节点，同时其指向的节点的入度减1；判断当前位置是否陆地，是 nums++，同时将所有相邻位置置为-1(深度优先遍历)；**输入：numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]学习课程 1 之前，你需要完成课程 0。**输入：grid = [[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]的新鲜橘子都会腐烂。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode-hot100-矩阵]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136666365</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136666365</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Tue, 12 Mar 2024 23:27:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[输入：matrix = [[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]], target = 5。定义边界，然后先从左到右，访问结束后，重新定义边界，判断边界是否覆盖，覆盖则结束；**输入：matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode-hot100-普通数组]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136611355</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136611355</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Sun, 10 Mar 2024 23:04:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[当遍历到非第一个元素时，比较res数组的最后一个区间的右边界和当前区间的左边界，如果重合，即res[-1][1] < intervals[i][0], 进行区间合并，将res中最后一个区间的右边界更新为当前元素的右边界；如果不重合，直接加入到结果数组中。dp[i]的计算和dp[i-1], nums[i]有关，也可以把dp数组去掉，使用pre、cur来代替，pre=dp[i-1], cur=dp[i]，节省空间。**输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode-hot100-子串]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136311427</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136311427</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Tue, 27 Feb 2024 00:03:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[前缀和类似于数据积分，prefix[i]表示子数组0~i的和，prefix[i] - prefix[j]表示j+1, i之间的和。时，我们知道当前窗口是一个有效的覆盖子串，并尝试通过移动左指针来缩小它的大小。双层循环，i，j表示子数组的左、右边界，遍历所有的子串，判断其和是否等于k。固定窗口，循环遍历，找到所有符合长度条件的子数组，确定子数组内的最大值，保存在结果数组中。另一种方法，采用优先队列/大顶堆，遍历元素，维护长度=k的结构，保存在数组中。的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode-hot100-滑动窗口]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136311422</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136311422</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Tue, 27 Feb 2024 00:03:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、“窗口”的右边界一直向右边滑动，直到发现“窗口”内的元素出现了重复，或者右边界超过了字符串的末尾，在右边界扩张的过程中，“滑动窗口”的长度在逐渐增大，此时记录下最大值；lo用来缩小范围，hi用于扩大范围：先固定lo左边界，扩大右边界，寻找可行解，找到之后固定hi，计算窗口内容，然后缩小lo左边界，继续寻找。同时，第二步中，我们可以进一步优化，将left的移动一步到位，直接移动到重复元素的下一位，如”abca“，移动到b上。2、只要出现了“重复”，“窗口”的右边界停止，此时左边界向右边移动，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode-hot100-双指针]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136289273</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136289273</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Sun, 25 Feb 2024 23:34:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[外围一层循环，内层循环查找两数之和等于0-nums[i]的数组，如果找到，加入到结果中，同时进行去重操作，将数组中前后等于当前元素的下标都跳过(所以，最先一步是排序，保证相同元素都连续出现，方便后续进行去重操作)，这里去重之后，就不用最后对结果去重。解释：上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。**输入：height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]2. 如果可以，雨水容量是多少。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode-hot100-hash表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136277966</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/136277966</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Sun, 25 Feb 2024 00:52:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[hash表主要功能是：记录，当做查找表，时间换空间的一种策略。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[点击率预估模型01-FM因子分解机理论与实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/113730502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/113730502</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Sat, 06 Feb 2021 20:55:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录简介因子分解机FM模型因子分解机FM的优势模型因子分解机求解CodeReference
简介
因子分解机将支持向量机SVM的优势结合分解模型。如SVM，因子分解机是一个通用的预测器，可以用在任意实数值向量上。但是不同于SVM，因子分解机能通过分解参数对变量之间的交互关系进行建模；即使在非常稀疏的场景下，如推荐系统，也能对交叉特征进行建模。因子分解机可以通过算式优化，在线性时间内进行应用计算；而且不同于SVM在对偶形式中求解问题，FM在原问题空间进行求解，不需要支持向量等，可以直接对模型参数进行估计。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习模型交叉特征建模不理想？试试DCNv2[论文笔记&源码解读]]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/112059579</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/112059579</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Fri, 01 Jan 2021 12:33:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[论文介绍

DCN-v2优化了DCN的cross layer，权重参数w由原来的vector变为方阵matrix，增加了网络层的表达能力；同时，为了保证线上应用的耗时不会因为cross layer参数量的增加而增加。观察到cross layer的matrix具有低秩性，使用矩阵分解，将方阵matrix转换为两个低维的矩阵、最后在低秩空间内，利用MoE多专家系统，对特征交叉做非线性变化，进一步增加对交叉特征的建模。vector -&gt; matrix; moe
设想：DCNv2是不是可以结合多任务学习、MM]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算广告之淘宝oCPC智能出价]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/110100526</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/110100526</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Tue, 24 Nov 2020 23:18:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[Paper：Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising
解决问题
淘宝作为世界上最大的电商平台，每天为上百万的广告主提供十亿多在线广告曝光的机会。从商业目的上说，广告主为特定的场景和目标人群进行竞标以竞争商业流量。平台方在十毫秒内选择合适的广告进行展现曝光。常见的出价方法有cpm和cpc。
实现流量和广告的精准匹配，oCPC出价，实现高转化高出价，低转化低出价；同时优化版cpc能实现平台、广告主、用户的三方共赢。
传统广告系统以固定的出价来瞄]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[推荐论文阅读之多任务建模ESM2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/109910815</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/109910815</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Sat, 21 Nov 2020 22:50:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[介绍
CVR转化率预估过程中存在样本选择偏差和数据稀疏问题。这两个问题在阿里的上一篇论文ESMM中有提到，这里介绍一下。

样本选择偏差：CVR模型建模通常使用点击后的样本post-click，或者说使用记录用户在点击后是否产生订单的数据；而模型在实际应用过程中是在整个样本空间上，用户还没有发生点击。这就导致数据有偏，不同分布。在post-click样本上建模后，在实际应用过程中并不能保证模型的准确性，而且应用模型的泛化能力。



数据稀疏：在电商系统，如淘宝，用户的行为链，通常包括曝光、点击、购买，各个]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【每日一题】48. Rotate Image]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/109348139</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/109348139</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Wed, 28 Oct 2020 23:31:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述
You are given an n x n 2D matrix representing an image, rotate the image by 90 degrees (clockwise).
You have to rotate the image in-place, which means you have to modify the input 2D matrix directly. DO NOT allocate another 2D matrix and do the rotati]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【每日一题】46. Permutations]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108479817</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108479817</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Tue, 08 Sep 2020 23:37:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目描述
Given a collection of distinct integers, return all possible permutations.
Example:
Input: [1,2,3]
Output:
[
  [1,2,3],
  [1,3,2],
  [2,1,3],
  [2,3,1],
  [3,1,2],
  [3,2,1]
]

给定一个 没有重复 数字的序列，返回其所有可能的全排列。
题解
典型的递归问题。1、2、 3的全排列，可以分为以1开头，2、 3的全排列；2开头，1]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【每日一题】45. Jump Game II]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108458751</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108458751</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Mon, 07 Sep 2020 23:31:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目描述
Given an array of non-negative integers, you are initially positioned at the first index of the array.
Each element in the array represents your maximum jump length at that position.
Your goal is to reach the last index in the minimum number of jumps.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AUC、ROC详解：原理、特点&算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108438222</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108438222</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Sun, 06 Sep 2020 22:38:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[前言
接收者操作特征曲线（ROC）可以用来对分类器的表现可视化，可以依据分类器在ROC上的表现来选择最终的模型。
分类性能TP、FP、TN、FN
以二分类问题为例，每个实例I将会被映射到正例和负例上{p，n}。模型会将每个实例一个预测结果，结果可能是连续的，也可能是离散的；对于连续的结果，需要根据阈值再进行分类。为了和分类标签区分，我们使用{Y，N}表示每个样本的预测结果。
给定一个分类器和一个样本，会有4个输出。如果样本是正例而且被预测为正例，则归为TP；如果被预测为负例，则归为FN；如果样本是负例而且被]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【每日一题】43. Multiply Strings]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108332162</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108332162</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Tue, 01 Sep 2020 00:00:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目描述
Given two non-negative integers num1 and num2 represented as strings, return the product of num1 and num2, also represented as a string.
Example 1:
Input: num1 = "2", num2 = "3"
Output: "6"

Example 2:
Input: num1 = "123", num2 = "456"
Output: "56088"]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[论文笔记-Factorization Machines]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108249907</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108249907</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Wed, 26 Aug 2020 23:32:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[因子分解机Factorization Machine的提出是对标SVM和矩阵分解，如SVD++、PITF、FPMC模型。
FM集成了SVM的优点，可以应用在任意的实值特征向量上。相比于SVM，FM可以通过分解参数对变量之间的交互建模，因此可以应用于数据稀疏的问题上，来对特征之间的交互进行估计，SVM在这类问题上没有很好的发挥。FM的计算时间可以优化到线性时间，因此FM可以直接优化。不同于对偶SVM，FM不用对原问题进行对偶求解，模型参数可以直接估计计算，不需要支持向量。
其他的分解方法，如矩阵分解、并行因子]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【每日一题】42. Trapping Rain Water]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108230937</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108230937</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Tue, 25 Aug 2020 23:27:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述
Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining.

The above elevation map is represented by array [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]. In this case, 6 units of]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【每日一题】41. First Missing Positive]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108211239</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108211239</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Mon, 24 Aug 2020 23:43:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述
Given an unsorted integer array, find the smallest missing positive integer.
Example 1:
Input: [1,2,0]
Output: 3

Example 2:
Input: [3,4,-1,1]
Output: 2

Example 3:
Input: [7,8,9,11,12]
Output: 1

Follow up:
Your algorithm should run in O(n) time and ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【每日一题】40. Combination Sum II]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108189501</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/csdn0006/article/details/108189501</guid><author>csdn0006</author><pubDate>Sun, 23 Aug 2020 22:02:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目描述
Given a collection of candidate numbers (candidates) and a target number (target), find all unique combinations in candidates where the candidate numbers sums to target.
Each number in candidates may only be used once in the combination.
Note:

All nu]]></description><category></category></item></channel></rss>