点击率模型 基于纯Spark MLlib的CTR预测模型，无第三方库。 实现模型 朴素贝叶斯 逻辑回归 分解机 随机森林 梯度提升决策树 GBDT + LR 神经网络 内部产品神经网络（IPNN） 外部产品神经网络（OPNN） 用法 这是一个行家项目。 Spark版本是2.3.0。 Scala版本是2.11。 在maven自动导入依赖项之后，您可以简单地运行示例函数（ com.ggstar.example.ModelSelection ）来训练所有CTR模型并获得所有模型之间的指标比较。 有关点击率预测的相关论文 其他资源

如果已知函数表达式，可以通过diff(）函数求取各阶导数解析解的方法，但如果函数表达式未知，只有实验数据，在实际应用中经常也有求导的要求，这样的问题就不能用前面的方法获得问题的解析解。要求解这样的问题，需要引入数值算法得出所需问题的解。由于在MATLAB语言中没有现成的数值微分函数，所以本函数一种数值微分算法——中心差分方法。具体描述见下面网址： https://blog.csdn.net/weixin_43964993/article/details/107853480

一、esmm模型的原理介绍 ——> 二、脚本介绍 1、test.py 构造tfrecords数据，数据是我瞎造的，为了跑通并调试脚本。 2、esmm.py 训练esmm模型 3、numeric_column.py 练习tf.feature_column API和模型无关，不感兴趣，可忽略。 三、脚本使用： 1、运行test.py构造data.tfrecord数据 2、运行esmm.py文件

aes128ctr加密，解密算法，以及说明文档。代码比较小，不笨重。代码来源好像是github上下载来的。

感兴趣的问题是施用率的预测。想象一个用户访问一个网站并执行工作搜索。申请率定义为申请的比例（访问工作描述页面之后），目标是使用下一节中描述的数据集来预测该指标。 file/opensearch/documents/92893/Apply_Rate_2019.csv

1、完整的SM4算法，包括ECB、CBC、CTR、CFB、OFB，C语言实现； 2、内含测试程序，在Linux环境下进入目录后make即可编译，已经在ubuntu16.04环境下编译测试OK； 3、参考GMSSL源码移植而成，做了部分修改； 4、已经在金融POS领域的实战项目中得到应用； 5、SM4 (GM/T 0002-2012): block cipher with 128-bit key length and 128-bit block size, also named SMS4.

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酒店媒体价值研究报告-CTR-202106.pdf

为了防止下次再找FFM算法相关内容，对FFM算法公式的仔细解读与应用说明。方便以后使用。

一 需求： 公司项目需要通过electron调用系统打印机，实现打印小票的功能。 二、分析： electron打印大概有两种： 第一种：通过window的webcontent对象，使用此种方式需要单独开出一个打印的窗口，可以将该窗口隐藏，但是通信调用相对复杂。 第二种：使用页面的webview元素调用打印，可以将webview隐藏在调用的页面中，通信方式比较简单。 两个对象调用打印方法的使用方式都一样。 本文是通过第二种方法实现静默打印。 三、实现过程： 1、要实现打印功能，首先要知道我们的设备上有哪些打印机。方法是：在渲染线程通过electron的ipcRenderer对象发送事件到主线