wxgaws的博客

shell后台执行python程序，输出日志和屏幕输出不一致的问题

wxgaws — Mon, 11 Jul 2022 22:50:35 +0800

shell后台执行python程序，输出日志和屏幕输出不一致的问题

torch.LongTensor()的输入必须是列表

wxgaws — Sat, 07 May 2022 00:33:28 +0800

import torch torch.LongTensor(1) # tensor([140711006350432]), wrong tensor([1]) # tensor([1]), right

pd.read_csv()读大文件时行数不对？

wxgaws — Sun, 20 Mar 2022 11:13:37 +0800

解决方法：Rows are lost when reading this tab-separated file with pandas read_csv import csv chat = pd.read_csv("f.text",sep = "\t", header = None, usecols = [2], quoting=csv.QUOTE_NONE)

vscode中无法格式化python？yapf不可用？

wxgaws — Fri, 18 Mar 2022 21:14:35 +0800

最终发现，原因是Yapf Path不对。默认的路径为yapf，但实际安装路径是可能是别的，改为实际bin/yapf绝对路径后，格式化正常了。

linux安装tensorflow1.4.1和python2.7

wxgaws — Mon, 14 Jun 2021 21:31:42 +0800

参考 anaconda和python版本对照表。 Ubuntu安装Tensorflow（GPU版)。安装流程，适用Tensorflow1.4，cuda8.0，cudnn6.0。cudnn6.0从官网可以下载，用邮箱注册个账号即可。该教程无法安装cuda8。 pip安装whl文件及tensorflow安装。tensorflow镜像下载慢时，可以先下载whl文件再安装。 ubuntu 18.04安装cuda 8.0 和cudnn 6.0。安装cuda8的正确方法。 Tensorflow不同版本要求与CUDA及

Java中PriorityQueue的陷阱

wxgaws — Tue, 13 Apr 2021 10:13:22 +0800

PriorityQueue增加元素时，并不能使整个数列是有序的，只能保证队首元素是最大值或最小值，其它是乱序的。删除队首元素时，会更新新队首元素。测试代码如下 @Test public void test4() { PriorityQueue que = new PriorityQueue<>((a1, a2) -> { return a2 - a1; }); que.offe

优快云编辑技巧

wxgaws — Sat, 20 Mar 2021 18:40:59 +0800

如何调节图片尺寸？参看优快云博客图片调整大小，复制图片地址，通过width变量调节图片大小，简单好用！

auc计算公式推导与Python代码实现

wxgaws — Sat, 20 Mar 2021 17:16:05 +0800

参考 AUC计算方法与Python实现代码 python计算auc指标代码 def calAUC(prob,labels): f = list(zip(prob,labels)) rank = [values2 for values1,values2 in sorted(f,key=lambda x:x[0])] rankList = [i+1 for i in range(len(rank)) if rank[i]==1] posNum = 0 negNum = 0 for

GPU提速案例

wxgaws — Fri, 19 Mar 2021 11:19:51 +0800

案例多分类问题。几十万样本，400维特征，目标类别约1000类，使用xgboost做多分类。使用64核cpu训练需要1.5周。使用单核GPU，型号T4，显存16G，训练时间减少至1.5小时。

java部署tensorflow模型

wxgaws — Thu, 18 Mar 2021 19:45:28 +0800

参考使用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型的几种方法 tensorflow训练好的模型中java调用

deepFM工程化实践

wxgaws — Thu, 18 Mar 2021 17:56:07 +0800

参考奔奔：推荐算法注意点和DeepFM工程化实现石塔西：用TensorFlow实现支持多值、稀疏、共享权重的DeepFM 蘑菇街首页推荐视频流——增量学习与wide&deepFM实践（工程+算法）蘑菇街首页推荐视频流——增量学习与wide&deepFM实践（工程+算法） ...

id类特征如何做hash？

wxgaws — Thu, 18 Mar 2021 17:25:07 +0800

参考几种经典的hash算法。Java版的各种hash算法实现。算法乘法hash。jdk5.0里面的String类的hashCode()方法也使用乘法Hash，它使用的乘数是31。推荐的乘数还有：131, 1313, 13131, 131313等等。 static int bernstein(String key) { int seed = 31 int hash = 0; for (int i=0; i

leetcode优秀java代码

wxgaws — Tue, 16 Mar 2021 22:28:16 +0800

10. 正则表达式匹配. ----java回溯和动态规划，详细代码注释版本。回溯法的代码很简洁

阿里推荐算法论文

wxgaws — Mon, 15 Mar 2021 17:08:41 +0800

参考 DIN DIEN DSIN（Deep Session Interest Network ）分享论文笔记：ESMM(阿里出品) KDD2020｜阿里团队最新的多元兴趣推荐模型—ComiRec 阿里推荐算法（MIND）：基于动态路由的用户多兴趣网络阿里推荐算法（BST）: 将Transformer用于淘宝电商推荐兴趣树(TDM) 【阿里算法天才盖坤】解读阿里深度学习实践，CTR 预估、MLR 模型、兴趣分布网络等 ...

多目标学习

wxgaws — Mon, 15 Mar 2021 16:05:42 +0800

参考推荐精排模型之多目标模型多目标学习在推荐系统的应用(MMOE/ESMM/PLE) 推荐系统中的多目标学习

动态规划：边界状态初始化，dp定义

wxgaws — Fri, 12 Mar 2021 22:53:01 +0800

在我的题解188. 买卖股票的最佳时机 IV中，比较了2种dp定义*2中边界初始化共4种不同的方法。边界状态的初始化和dp定义是密切相关的。如果定义dp[j][k]为最多k次交易，则1次交易时，所以k>=1的都能赋值。如果定义dp[j][k]为恰好k次交易，则1次交易时，只有k=1能赋值。 // //用i=0初始化, dp[j][k]为最大k次交易 // for(int k=0;k<=k1;k++){ // dp[0][k]=0;/

动态规划：状态压缩总结

wxgaws — Fri, 12 Mar 2021 13:07:26 +0800

题目题1：198. 打家劫舍状态压缩前的代码如下。 dp[0] = nums[0]; dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]); for (int i = 2; i < length; i++) { dp[i] = Math.max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]); } return dp[length - 1]; i-2, i-1, i dp1,dp2 计算dp[i]只需要前两个状态dp[i-1]

股票相关问题总结

wxgaws — Thu, 11 Mar 2021 18:52:56 +0800

参考相关题目 121 买卖股票的最佳时机。限制了单次交易。 122 买卖股票的最佳时机 II。不限制交易次数，状态转移方程最好写。 123 买卖股票的最佳时机 III 。这是188题k=2的特殊情况。 188 买卖股票的最佳时机 IV 。限制交易次数时，需要将交易次数也纳入状态定义中。 309 最佳买卖股票时机含冷冻期。将冷冻期处理为第3种状态(前两种是持有、不持有)，非常高明！如果冷冻期是N天，需要多定义N种状态，例如冷冻N、冷冻N-1等等，冷冻N只能来自持有状态，冷冻N可转换为冷冻N-1状态，冷冻1

递归bfs

wxgaws — Mon, 08 Mar 2021 21:45:01 +0800

参考 102. 二叉树的层序遍历

非递归dfs

wxgaws — Sat, 06 Mar 2021 21:54:04 +0800

参考 130. 被围绕的区域题目 130. 被围绕的区域