Long Tails

最新推荐文章于 2024-03-06 23:02:28 发布
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#IDEA

Long Tails
Very interesting idea.
The internet is changing our life and change the tranditional marketing.
Just wonder, whether I can find the marketing , use my knowledge, or use my programming skill to earn more.
重尾分布，长尾分布，肥尾分布 和 随机游走 （Heavy-tailed, Long-tailed, Fat-tailed distribution and Random walk）
dymodi的专栏
01-08 4万+
一看题目就知道本文内容较多，但因为放在一起讨论才能互相比较理解异同。本文主要讨论重尾分布，长尾分布，肥尾分布三者的联系，同时顺带讨论了一下 Random walk 中的 Lévy flight 和 Brownian motion。主要内容参考自 Wikipedia 和 Rick Wicklin 的博文 Fat-tailed and long-tailed distributions。
Long Tails长尾理论
03-19
长尾理论的英文原版书，具体描述不用多言了吧。
在深度学习中的 long tail （长尾）解释
CSPhD-winston的博客
02-04 9764
在深度学习中，会出现long tail 这个词汇，在很多论文中也会出现，网上的解释一般都是其它领域的解释，没有针对深度学习中的解释。 在一篇论文中就提到了这个词汇的解释： BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 解释：少数类(头类)占用大部分数据，而大多数类(尾类)只有少量的数据 其它参考： Long-Tailed图像数据分类 长尾效应 长尾 ...
阿里云 MaxCompute 计算长尾问题优化
云祁QI
05-20 1610
文章目录一、前言二、长尾的原因三、优化思路与解决方案3.1 Group By 长尾3.2 count distinct 长尾3.3 动态分区 长尾3.4 Join 长尾 一、前言 长尾问题是分布式计算里最常见的问题之一，也是典型的疑难杂症。究其原因，是因为数据分布不均，导致各个节点的工作量不同，整个任务就需要等最慢的节点完成才能完成。处理这类问题的思路就是把工作分给多个Worker去执行，而不是一个Worker单独抗下最重的那份工作。 如何查看是否发生了长尾？发生在什么阶段？ Maxcompute 任务
Learning to Model the Tail：通过多样本任务辅助少样本任务学习（元学习）
weixin_39078049的博客
10-06 1742
在日常生活中，数据的数量并不是相等的。即使是在超大型数据集中，数据的数量差异也广泛存在，例如下图中SUN-397中的数据分布情况。卧室的数据可以达到1000以上，但图书馆甚至不到50。 在本文中，这种数据分布情况被称为“长尾”（long tail）。对于处在尾部的数据而言，机器学习算法实际上是在执行小样本学习任务（N-shot learning），这直接导致了相关领域识别的准确率不高。 为...
长尾The Long Tail
江畔何人初见月
04-07 173
今天收集企业应用软件的资料，进入了一家推广SAAS的网站，里边提到SAAS与长尾的关系，长尾并不让人陌生，大凡读过一些书或者工作过一段时间的人都或多或少接触过这个词，而且大致有很多人是从一些什么O的人那里听过来的。   长尾是什么？为了找到它的定义，搜索了一下，百度的解释是这样的： 1.长尾是统计学幂次定律(power law)和帕雷托(Pareto)分布的口语化表述。这个解释还是有些抽象和拗口，...
长尾分布 long-tail distribution
hxxjxw的博客
03-11 2260
实际上，在稳定分布家族中，除了正态分布，其他均为长尾分布。 长尾分布指少部分的类别占据了大部分样本数量，大部分类别只占据很少的样本。head类别主导训练过程 解决方法： data re-sampling loss re-weighting 其他方法（transfer learning meta learning） ...
长尾理论（long tail ）的理解
weixin_30800807的博客
06-05 1924
、、 转载于:https://www.cnblogs.com/BlueBlue-Sky/p/9141237.html
Long-term Correlation Tracking LCT目标跟踪算法原理详解（个人学习笔记）
CHEN77的博客
03-06 2124
目录1. 算法总览2. 算法详解2.1. 基础相关滤波跟踪2.2. 各模块详解2.2.1. 相关跟踪2.2.2. 在线检测器3. 算法实现3.1. 算法步骤3.2. 实现细节4. 相关讨论&总结 1. 算法总览 LCT的总体流程如上图所示，其思想为：将长时跟踪（long-term tracking）分解为对运动目标的平移（translation）估计和尺度（scale）变化估计，再配置一个检测器（detector），以实现re-detection。 其主要包含三个模块，即图中标红的部分，分别为：
Informatics for PacBio Long Reads
wangprince2017
10-27 647
Informatics for PacBio Long Reads April 2019 Advances in Experimental Medicine and Biology DOI: 10.1007/978-981-13-6037-4_8 In book: Single Molecule and Single Cell Sequencing Yuta Suzuki In this ...
江苏省徐州市沛县张寨镇中学七年级英语下册《Unit4 Finding your way Reading》导学案（2）（无答案）
08-19
此外，还提到了其他动物如熊猫，它们"make beautiful fur"，"like to lie down and make people laugh"，它们有着"quite cute, long tails"，"ears are like satellite dishes"。这个活动旨在提高学生的口语表达能力...
知识图谱的long tails 问题
05-10
知识图谱的Long Tails问题是指知识图谱中存在大量低频实体和关系，这些实体和关系的出现频率非常低，而且很难被人工收集和维护。这些低频实体和关系通常是非常重要的，因为它们能够提供丰富的领域知识和语义信息，...
《长尾理论》：深入解析互联网时代的经济模式
长尾理论（Long Tails）是互联网时代的一种商业模式和经济学理论，它揭示了在信息产品及服务领域，即使需求较低或销售量很小的产品，通过网络平台的聚合也能形成与主流市场相匹敌的市场规模和经济价值。长尾理论最早...
tails员工职位的统计的后端代码
09-19
private Long count; // 该职位的员工数量 } ``` 2. 在Mapper接口中定义方法（假设为EmpMapper）： ```java @Mapper public interface EmpMapper { // 按职位分组统计员工数量 List<JobStatistics> countByJob()...
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
最新发布
11-30
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
11-30
内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
zhongyanghan_Risk-prediction-of-credit-card-transaction-fraud-based-on-L
11-30
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Garfield-0927_JavaExperiment_34704_1763630740306.zip
11-30
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