fm

public static void main(String[] args) { List<Double> doubles = Arrays.asList(new Double(3.3), new Double(3.3), new Double(3.3)); double sum = doubles.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).sum(); System.out.println(sum);// 9.899999999999999 System.out.println(formatDigit(sum,2));// 9.9 System.out.println(formatDigit_down(sum, 2)); // 9.89 List<Double> doubles1 = Arrays.asList(new Double(1.1), new Double(1.1), new Double(1.1)); double sum1 = doubles1.stream().mapToDouble(Double::doubleValue).sum(); System.out.println(sum1);// 3.3000000000000003 System.out.println(formatDigit(sum1,2));// 3.3

参考博客： http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fstatistic #F判定系数 deviance(fm) #计算残差平方和 resid(fm) #计算残差 　　 来源： https://www.cnblogs.com/jiaxinwei/p/11731436.html

在springmvc项目开发时，一般使用EL表达式和JSTL标签来完成页面视图， 其实spring也有自己的一套表单标签库，通过spring表单标签，可以很容易的将模型数据中的表单/命令对象绑定到html表单元素中。在使用spring表单标签之前，必须在jsp页面中添加一行引用spring标签库的声明，引入标签声明后就可以使用spring表单标签了。 代码如下 <%@taglib prefix="fm" uri="http://www.springframework.org/tags/form" %> <fm:form method="post" modelAttribute="user"> 用户编码：<fm:input path="userCode"/><br/> 用户名称：<fm:input path="userName"/><br/> 用户密码：<fm:password path="password"/><br/> 用户生日：<fm:input path="birthday" Class="Wdate" readonly="readonly" onclick="WdatePicker();"/><br/> 用户地址：<fm:input path="address"/><br/> 联系电话：<fm:input path="phone"/><br/> 用户角色： <fm

1. DeepFM算法 　 　结合FM算法和DNN算法，同时提取低阶特征和高阶特征，然后组合。FM算法负责对一阶特征及由一阶特征两两组合成的二阶特征进行特征提取；DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征提取。 2. DeepFM优势 　　 端到端模型，无需特征工程。 　　结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM和DNN模型，共享底层参数，同时学习低阶特征组合和高阶特征组合。 　　DeepFM共享Embedding Vector，训练更加高效。 3. DeepFM表达式 FM： DNN： 　　前馈过程： 其中是 是层数， 是模型的权重， 是层的偏置， 是激活函数。 　　DNN预测模型表达式为： 　　 其中 为隐藏层层数。 4. 模型结构 　　DeepFM结构图 　　FM结构图 　　DNN结构图 　　稀疏映射为稠密向量图 来源： https://www.cnblogs.com/LuckPsyduck/p/11670116.html

1. FM算法 　　FM（Factor Machine，因子分解机）算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，为了解决大规模稀疏数据中的特征组合问题。FM算法是推荐领域被验证效果较好的推荐算法之一，在电商、广告、直播等推荐领域有广泛应用。 2. FM算法优势 　　特征组合：通过对两两特征组合，引入交叉项特征。 　　解决维数灾难：通过引入隐向量，实现对特征的参数估计。 3. FM表达式 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　　　 来源： https://www.cnblogs.com/LuckPsyduck/p/11654472.html

以下内容仅做备忘 假设有以下表格【FM_ALARM】 RES_ID : 资源的唯一标识 OCCUR_TIME : 发生时间(毫秒时间戳) SEVERITY : 告警级别 数据会实时变更，我要取出所有数据的最新一条记录，则可以使用以下SQL select res_id, severity from fm_alarm t where not exists (select 1 from fm_alarm where t.res_id = res_id and t.occur_time < occur_time) 来源： 51CTO 作者： mybabe0312 链接： https://blog.51cto.com/dengshuangfu/2401461

一、CTR（Click Through Rate，点击率） 　　点击率(click-through rate, CTR) 是点击特定链接的用户与查看页面，电子邮件或广告的总用户数量之比。它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否成功，以及电子邮件活动的有效性，是互联网公司进行流量分配的核心依据之一。 　　无论使用什么类型的模型，点击率这个命题可以被归纳到二元分类的问题，我们通过单个个体的特征，计算出对于某个内容，是否点击了，点击了就是1，没点击就是0。对于任何二元分类的问题，最后我们都可以归结到逻辑回归上面。 早期的人工特征工程 + LR(Logistic Regression)：这个方式需要大量的人工处理，不仅需要对业务和行业有所了解，对于算法的经验要求也十分的高。 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) + LR：提升树短时这方面的第二个里程碑，虽然也需要大量的人工处理，但是由于其的可解释性和提升树对于假例的权重提升，使得计算准确度有了很大的提高。 FM-FFM：FM和FFM模型是最近几年提出的模型，并且在近年来表现突出，分别在由Criteo和Avazu举办的CTR预测竞赛中夺得冠军，使得到目前为止，还都是以此为主的主要模型占据主导位置。 Embedding模型可以理解为FFM的一个变体。 　　CTR预估技术从传统的Logistic回归

判断一个商品的 是否进行推荐 需要根据 CTR预估的点击率 来进行。 在进行CTR预估时，除了单特征外，往往要对特征进行组合。对于特征组合来说，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。 FM(Factorization Machine)主要是为了解决数据稀疏的情况下，特征怎样组合的问题。 country,day,ad_type则是对应的特征。对于这种categorical特征，一般都是进行one-hot编码处理。one-hot编码带来的另一个问题是特征空间变大 来源： https://www.cnblogs.com/pocahontas/p/11399003.html

あ～あ、またRejectされちまったい…て事で、現在Windows Phone 7のMarketplaceに申請中のFM Radio Wave Level Checker（まぁ…なんちゃってアプリ系ですが）、2回目のRejectを食らいました。前回は、「フレームカウンター表示されとんでぇ」でしたが、今回は、何でRejectされたか紹介しておきます。多分Radio系をいぢるアプリを作る時の参考ぐらいにはなるでしょう。 アプリケーションへのRequirementsに、「ユーザーがバックグラウンドで音楽聞いてるとき、邪魔しちゃ駄目ん」という項目があります。FM Radio Wave Level Checkerは、ラジオをONにしてある周波数の電波の強度を測る為、バックグラウンドで演奏されている音楽が必然的に止まってしまいます。 そこんとこ意識してなかったので、2度目のRejectを食らったわけですわ。 音楽がPlay中かどうかは、次のコードで簡単にわかります。 if (Microsoft.Xna.Framework.Media.MediaPlayer.State == Microsoft.Xna.Framework.Media.MediaState.Playing) { ... この条件式がtrueなら、ユーザーに「You 止める？」というメッセージを出して