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点击率预测《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读

请点击上方“AI公园”，关注公众号上次发的这篇文章，由于排版的问题，导致了部分手机无法正常显示公式，经过几个朋友提醒才发现，今天重新发布一次。摘要：点击率预测在计算机广告中有着重要的作用。在这个应用中，二阶多项式映射和因子分解模型应用的非常广泛。最近，各种种类的因子分解机（FM），领域因子分解机（FFM）在各个点击率预测的竞赛中表现出了其他模型都好的效果。基于我们获胜的经验，本文我们建立了

推荐系统《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读

计算机网络(8) Finite State Machines（有限状态机）

一.建立连接（三次握手）建立连接过程中的状态转换如下：客户端：发送SYN CLOSED >>>>>>>>>>>>>>SYN SENT(第一次握手) 接收SYN+ACK发送ACK SYN SENT>>>>>>>>>>>>>>ESTABLISHED(第三次握手) 服务端：调用Li

HackTheBox-Machines--SolidState

SolidState 测试过程 1 信息收集 NMAP ┌──(root㉿serven)-[~]└─# nmap -p 0-65535 -A 10.129.224.177Starting Nmap 7.92 ( https://nmap.org ) at 2024-06-05 00:52 CSTHost is up (0.063s latency).Not shown:

HackTheBox-Machines--Sense

Popcorn 测试过程 1 信息收集服务器开启80、443端口 80端口访问 80 跳转到 443 – https://10.129.196.51/ ，该页面是 pfSense 登录界面，默认密码是： admin/pfSense，使用默认账号密码登录失败目录扫描 ./gobuster dir -u https://10.129.196.51/ -w

Mac OS下通过installer安装Eclipse报Failed to create java virtual machines

双击下载下来的dmg包，弹出如图所示的界面，然后双击Eclipse Installer，错误如下图所示解决方案鼠标右击eclipse installer图标，选中Show Package Contents. 找到MacOS文件夹，双击eclipse-inst，就能完成安装。

HackTheBox-Machines--Lazy

Lazy测试过程 1 信息收集 1.端口扫描发现 SSH（22）、HTTP（80）端口 nmap -sC -sV 10.129.159.51 2.访问 80 端口 1.页面中存在注册功能，测试注册功能页面返回登录页面及用户名使用burpsuite观察注册请求 /register.php 2.cookie

HackTheBox-Machines--Popcorn

文章目录 0x01 端口扫描0x02 测试思路2.1 80端口测试 0x03 /torrent 目录文件上传测试0x04 权限提升 Popcorn 测试过程 0x01 端口扫描 (base) gryphon@wsdl ~ %nmap -sC -sV 10.129.138.22Starting Nmap 7.94 ( https://nmap.org ) a

受限玻尔兹曼机（RBM, Restricted Boltzmann machines）和深度信念网络（DBN, Deep Belief Networks）

受限玻尔兹曼机对于当今的非监督学习有一定的启发意义。深度信念网络(DBN, Deep Belief Networks)于2006年由Geoffery Hinton提出。

Andrew Ng机器学习week7(Support Vector Machines)编程习题

Andrew Ng机器学习week7(Support Vector Machines)编程习题 gaussianKernel.m function sim = gaussianKernel(x1, x2, sigma)%RBFKERNEL returns a radial basis function kernel between x1 and x2% sim = gaussianKe

HackTheBox-Machines--Paper

文章目录 0x01 信息收集0x02 漏洞利用 CVE-2019–176710x03 CVE-2021-3560 权限提升 Paper 测试过程 0x01 信息收集 a.端口扫描: 发现 22、80、443 端口 nmap -sC -sV 10.129.206.164 2. 访问 80 / 443端口，页面一致检查页面，无可利

吴恩达机器学习笔记：第 7 周-12支持向量机(Support Vector Machines)12.4-12.6

目录第 7 周 12、支持向量机(Support Vector Machines)12.4 核函数 1 第 7 周 12、支持向量机(Support Vector Machines) 12.4 核函数 1 回顾我们之前讨论过可以使用高级数的多项式模型来解决无法用直线进行分隔的分类问题：为了获得上图所示的判定边界，我们的模型可能是 θ 0 + θ 1 x 1 + θ

E - Slot Machines Gym - 101667I —— kmp

原文链接： https://odzkskevi.qnssl.com/6fd8c99567698f4bad5a228cc982bad7?v=1534480987 这么长的题目我都看不懂，还是别人和我讲的题意，就是给你一串数字，前面可能是没有规律的，后面是有规律的，让你找出需要删掉k个数，然后循环内数的个数是p，k+p最小。网上kmp算法很多，这个我是看别人的，它可以找到上一个循环的节点。

HackTheBox-Machines--Topology

文章目录 1 端口扫描2 漏洞探测三权限提升 Topology 测试过程 1 端口扫描 nmap -sC -sV 10.129.23.12 2 漏洞探测端口扫描发现22和80端口，访问80端口，发现LaTeX方程生成器，访问该按钮发现子域： latex.topology.htb。将域名添加到hosts文件中 echo "

HackTheBox-Machines--Legacy

文章目录 1 端口扫描2 测试思路3 445端口漏洞测试4 flag Legacy 测试过程 1 端口扫描 nmap -sC -sV 10.129.227.181 2 测试思路目标开启了135、139、445端口，445 SMB服务存在很多可利用漏洞，所以测试点先从445端口开始。而且在Nmap扫描结果中，可以看到系统是Windows XP，

Convolutional Pose Machines 论文阅读

目录一.了解CPMs二.介绍CPMs1.Introduction2.Methods2.1 姿态机（Pose Machines）2.2 卷积姿态机（Convolutional Pose Machines）使用局部图像信息定位关键点带有空间上下文信息的级联预测 2.3 卷积姿态机中的学习 3.Evaluation3.1解决梯度消失3.2端到端学习的益处3.3训练策略的对比3.4各阶段表现

Computer science: The learning machines

原文链接：http://www.nature.com/news/computer-science-the-learning-machines-1.14481 Three years ago, researchers at the secretive Google X lab in Mountain View, California, extracted some 10 million

[推荐] Minds + Machines 2017 回顾: 数字化产业转型以Minds + Machines为中心

原帖地址: https://www.ge.com/digital/blog/digital-industrial-transformation-takes-center-stage-minds-machinesMinds + Machines今年的成绩最好，来自近60个国家的3500多名与会者参加了200场会议。在这个事件的五年历史中，这是最为多元化的人群，因为C级高管，经理，开发人员，分析师和媒

The Design of a Practical System for Fault-Tolerant Virtual Machines论文理解

这篇论文主要介绍了VMware公司如何设计主从虚拟机机制保证整个系统的顺利运行介绍一般有两种方法可以把一个虚拟机的状态复制到另一个虚拟机里（这两种机制可以跟Redis的AOF、RDB持久化区别有点像） 1、完整复制，把cpu里寄存器信息、内存、IO设备状态都发送给另一个虚拟机问题：需要传输的信息太大了，很耗费时间当同步的back-up挂掉时VMware公司似乎采用了类似这种思路的

Intelligent Fault Diagnosis of Machines with Small Imbalanced Data: Review | 小样本及不平衡数据下的智能故障诊断: 综述

本文是对智能故障诊断领域最新综述文章：Intelligent Fault Diagnosis of Machines with Small & Imbalanced Data: A State-of-the-art Review and Possible Extensions 的翻译，欢迎各位同行前来交流！相关链接AbstractIntroductionResearch Methodolo

吴恩达机器学习（十五）—— ex6：Support Vector Machines（MATLAB+Python）

吴恩达机器学习系列内容的学习目录 → \rightarrow →吴恩达机器学习系列内容汇总。一、支持向量机1.1 样本数据集11.2 带有高斯核的SVM1.2.1 高斯核1.2.2 样本数据集21.2.3 样本数据集3 二、垃圾邮件分类2.1 预处理电子邮件2.1.1 预处理电子邮件 2.2 从电子邮件中提取特征2.3 训练SVM用于垃圾邮件分类2.4 垃圾邮件的主要预测因素

监督学习 - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

什么是机器学习梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）是一种集成学习方法，通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高模型的性能。GBM的训练过程是通过迭代，每一步都根据前一步的模型误差来训练一个新的弱学习器，然后将其加到整体模型中。以下是梯度提升机的基本原理和使用方法：基本原理弱学习器： GBM通常使用决策树作为基本的弱学习器，每个

监督学习 - 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

什么是机器学习支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一种强大的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，以在特征空间中有效地划分不同类别的样本。基本原理超平面在二维空间中，超平面是一条直线，而在更高维的空间中，它是一个平面。对于二分类问题，SVM试图找到一个超平面，使得两个类别的样本被最大间隔分开。支持向量在

梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

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Coursera Machine Learning 第七周week7ex6Support Vector Machines编程全套满分题目+注释选做

资源链接：http://download.csdn.net/download/sinat_39805237/10164605 C=1 高斯和函数结果对数据2进行分类找出最优C和sigma将数据3分类将邮件中的单词经过处理后换成检测库里的对应数字匹配邮件中存在的和检测库里出现与否准确率使用自己的例子如果对你有所帮助，谢谢您的鼓励^_^