fm专题

推荐模型-上下文感知-2015：FFM模型【在FM基础上引入特征域】【每个特征对应的不是唯一一个隐向量权重，而是一系列，与每个特征域都计算出一个隐向量权重】【FM：O(kn)；FFM：O(knf)】

Yuchin Juan et al. “Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction” in RecSys 2016. https://github.com/rixwew/pytorch-fm 2015年，Criteo基于FM提出的FFM在多项CTR预估大赛中夺魁，并被Criteo、美团等公司深度应用在推荐系统、CTR预估等领域。

爬虫入门--Python利用selenium下载中央广播电台FM广播节目

本文主要利用爬虫技术，来自动下载网页上音频数据参考资料：关于python入门，可以学习在imooc网课上搜索Python开发简单爬虫关于如何加载下一页，参考博客python利用beautifulsoup+selenium自动翻页抓取网页内容简单爬虫知识主要分为爬虫调度器，URL管理器，网页下载器，网页解析器，价值数据爬虫调度器：来开启抓取数据URL管理器：主要来

基于51单片机FM数字收音机设计

基于51单片机FM数字收音机（程序＋原理图＋PCB＋设计报告）功能介绍具体功能：该系统利主要由STC89C51单片机、液晶显示器、按键、调频收音模块TEA5767、功放LM386组成。 1.收音芯片采用TEA5767模块，采用LM386芯片放大音频功率； 2.LCD1602液晶显示当前所收听的FM频道； 3.可以通过按键进行调换，实现87.5MHz～108MHz调

FM全网自动采集聚合影视搜索源码

源码介绍 FM 全网聚合影视搜索(响应式布局)，基于 TP5.1 开发的聚合影视搜索程序，本程序无数据库，本程序内置P2P 版播放器，承诺无广告无捆绑。片源内部滚动广告与本站无关,谨防上当受骗，资源搜索全部来自于网络。环境要求 PHP>=7.0 服务器 Nginx 安装fileinfo扩展（也就是 thinkPHP 要求的环境）源码安装方法直接上传代码到网站运行目录下配置好

特征交叉系列：FM和深度神经网络的结合，DeepFM原理简述和实践

从FM，FFM到DeepFM 在上两节中介绍了FM和FFM 这两种算法是推荐算法中经典的特征交叉结构，FM将特征交叉分解到底层属性，通过底层属性的点乘来刻画特征交叉的计算，而FFM引入特征域的概念，对不同的特征对所引用的底层属性进行隔离，避免导致多重特征交叉下，底层属性表征产生互相拉扯，导致表达矛盾。在深度学习时代之前，FM结构是主流的推荐算法，而随着深度学习的到来，FM逐渐和DNN深度神

机器学习笔记——双线性回归 MF、 FM

双线性模型在推荐系统领域常常使用含义是二元函数固定一个自变量时，函数关于另外一个自变量是线性的。矩阵分解模型MF 如果我们需要对一个用户推荐电影我们应该怎么推荐？结合用户以及用户对电影的评分，可以猜测用户的偏好，如果给某部电影分值很高，这个电影是爱情剧、战争、悬疑、哪个导演、什么时间等等都是特征，将每部电影的特征表示成向量，向量的每一个维度代表应该特征，其值越大就表示电影在某个特征程

汽车IVI中控开发入门及进阶（二十一）：DAB和FM 收音机

前言：在过去的十年里，数字收音机对车载娱乐产生了重大影响。现在，几乎每辆新车都标配了这项技术，这也是我们60%以上的人收听收音机的方式。甚至有传言称，在不久的将来，将永久关闭调频发射机，使许多车载收音机过时。但一些相对年轻的汽车在工厂里仍然没有安装DAB，而且为售后市场系统更换整个立体声系统的成本很高，而且可能会失去内置信息娱乐系统的功能。答案是一个单独的DAB适配器，它连接到汽车现有

我的喜马拉雅FM开播啦！

FM算法能够学习到原始特征的embedding表示

FM算法是CTR预估中的经典算法,其优势是能够自动学习出交叉特征.因为这种特性,FM在CTR预估上的效果会远超LR. 说明：通过FM的公式可以看出,FM自动学习交叉是通过学习到每个特征xi的向量表示vi得到的.比如说,对于field A,其特征有100w种取值,如果使用one-hot编码。那么,每个特征需要使用100w维特征表示.使用了FM算法学习之后,比如说使用vi的特征维度是10维.那

FM算法详解

1.FM背景在计算广告中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，因为DSP后面的出价要依赖于CTR预估的结果。在前面的相关博文中，我们已经提到了CTR中相关特征工程的做法。对于特征组合来说，业界现在通用的做法主要有两大类：FM系列与Tree系列。今天，我们就来讲讲FM算法。 2.one-hote编码带来的问题 FM(Factorization Machin

【经典论文阅读1】FM模型——搜推算法里的瑞士军刀

【高频】基于GBDT-FM模型的level-2高频数据实证研究（二）

【高频】基于GBDT-FM模型的level-2高频数据实证研究（二）原创 Yud. 2AMquant 2024-04-04 11:30 广东上一篇中初步提及了Level2数据中常见变量指标的构建方式，以及其带来的价格冲击。此篇将使用GBDT-LM模型对短程价格走势进行简单预测。 ps：此篇创作内容已于2020年10月9日发布在https://zhuanlan.zhihu

FM等模型学习

FM（Factorization Machines）的理论与实践

FM、FFM以及DeepFM

FM部分什么是FM FM是factor machine的简写，中文翻译为因子分解机。为什么需要FM 在进行特征建模的过程中，经常会遇到两种情况：对特征直接进行建模，未考虑特征之间的关联信息；特征高维稀疏，导致计算量大，特征权值更新缓慢； FM正好能解决特征交互问题；另外FM 通过引入隐向量，能够降低稀疏特征的维度；提高交互特征参数评估； FM长啥样特征组合矩阵分解提供了一种解决思路。在

使用scrapy爬取蜻蜓FM

创建框架和项目 ### 1. 创建虚拟环境conda create -n spiderScrapy python=3.9 ### 2. 安装scrapypip install scrapy==2.8.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple### 3. 生成一个框架并进入框架scrapy startproject my_spidercd

FM：推荐算法中的瑞士军刀

前言自从我上次在知乎回答了问题《机器学习中较为简单的算法有哪些？》，很多同学私信我询问我FM算法在推荐系统中的应用细节，索性今天就专门写一篇文章，仔细聊一聊FM这把“推荐算法中的瑞士军刀”。正文开始之前，我说几句题外话。第一，谈谈本文的标题。机器学习算法中的瑞士军刀，可不是随便起的。以前Xgboost因为方便易用、功能广泛、性能优异，被誉为Kaggle比赛中的瑞士军刀。因为同样的优点，我将F

mt6735 [AudioApp]fm在播放时如何实现耳机、蓝牙耳机的后插优先

[DESCRIPTION] MT6735 fm在播放时由蓝牙耳机优先改成耳机和蓝牙耳机的后插优先 [SOLUTION] 在 vendor\mediatek\proprietary\packages\apps\FmRadio\src\com\mediatek\fmradio \FmRadioService.java的 onCreate()的"setSpeakerP

创建物料BOM的fm

创建物料bom的大概有三个。 a,RFC_CREATE_BILL_OF_MATERIAL会出现对话框 b,CSAP_MAT_BOM_CREATE创建比较简单的，不能创建子项目等 c，BAPI_MATERIAL_BOM_GROUP_CREATE，可以实现复杂的功能。以下为b的简单实现 *************************************************

荔枝FM语音下载（mediadown）

一、介绍荔枝FM语音下载（mediadown），能够帮助你下载荔枝FM音频节目。如果你是荔枝FM会员，它还能帮你下载会员节目。二、下载地址本站下载：荔枝FM语音下载（mediadown）百度网盘下载：荔枝FM语音下载（mediadown）三、安装教程将下载的文件解压到D:\xibinhui，D:\Program\xibinhui或者其他你规划的目录中。注意事项： 1

Fm发射功能在车载android系统的应用

FM发射功能在车载android系统的应用很久没有写android的文章了，今晚就写一篇FM发射功能在车载电子上的应用，以及软件需要注意的地方。所谓FM发射就是充当于FM电台，频率在76-108M之间都可以，我们选用的是QN8027。这个FM发射有什么意义呢？比如有些主机或者后座娱乐系统播放音乐，是没有喇叭或者喇叭比较差一点，用FM发射出去，在原厂配的FM里

[CTR]CTR之fm以及ffm

在CTR中对ID特征vector化，然后求解最小loss一种常见的解决方案，如下收藏两个比较好用的方法，fm以及ffm。其中ffm在前两年的kaggle CTR相关比赛中，都能看到它的身影。一、fm（Factorization Machines）论文 http://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf 代码 h

zhai男福利！Python爬取猫耳FM音频，一场酣畅淋漓的听觉盛宴！！！

目录前言本文知识点环境与库实现步骤代码实现导入相关模块解析网页获取音频id 解析json数据获取音频下载链接下载保存并命名函数整体调用最终效果展示前言猫耳FM一般被称作“M站”，平台内容以女性向为主，覆盖了有声漫、广播剧、翻唱、电台等二次元及泛二次元的声音内容，是一个专注于ACG相关内容的二次元音频社区。今天，它将是我们的

支付FM 丨做支付不忘初心方得始终！

支付FM的小伙伴们大家好！近年来，我国第三方支付产业迅猛发展，尤其在近几年呈现爆发式增长，国家为了规范化管理第三方支付市场，自2011年发放第一批支付牌照，2014年费改风险调控，国内八家支付巨头停业整顿，2016年中国支付行业政策第二次费改，使银联以及第三方支付利润不断的减少。 2017年，央行281号文规范支付创新业务, 217号文，整治无证经营。网联正式上线，客户备付金“集中存管”，为

【Mind+用戶库】FM收音机模块

【Mind+用戶库】FM收音机模块描述 RDA5807M 收音机模块简介：频率范围从76-108MHZ自动数字调谐。高稳定性，低噪音，收音模块，高灵敏度(使用低噪声射频输入放大器）。高放自动增益控制（AGC）电路，一片低功耗电调谐调频立体声收音机电路，其内部集成了中频选频和解调网络，不需要额外的天线，耳机线或者音箱箱同时FM射频天线，大大简化了电路技术规格尺寸26.9*

毕业设计基于51单片机FM数字收音机设计

序 🔥 毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是：基于51单片机FM数字收音机设计 1 硬件电路设计 1.1 主控制器电路设计在此次FM调频数字收音机的设计中，系统主控电路模块是STC8