AES128, AES192, AES256加解密代码,纯C语言,移植超简单,超好用 支持CBC、ECB、CTR模式
2024-06-21 09:35:03 18KB
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光耦全称是光耦合器,英文缩写为OC,亦称光电隔离器,简称光耦。下文为大家介绍一下光耦参数选型重要指标-CTR
2024-01-11 21:00:45 58KB
本文介绍了CTR(Click-Through-Rate,点击率)的概念,并探讨了如何使用逻辑回归来预测CTR。作者提出了一种新的CTR预测模型,并通过实验证明了其有效性。本文对CTR预测领域的研究具有重要的参考价值。
2023-06-19 18:55:15 1.19MB 逻辑回归 毕业设计
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产品推荐系统 基于深层兴趣网络和CTR预测基本模型的产品推荐系统使用Amazon Review数据。
2023-04-05 14:41:40 171KB JupyterNotebook
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目前实现了支付宝当面付的扫码支付功能、二维码支付功能,即主动扫和被动扫。测试请使用支付宝沙箱环境,支付宝是沙箱版。 最终效果如下: 前端页面使用阿里的组件,ant-design-vue 通过node,使用nedb内存数据库进行本地数据存储 安装文件支持自定义。生成的exe,安装过程如下 程序代码简述 main.js import devtools from '@vue/devtools' import Vue from 'vue' import axios from 'axios' import App from './App' import router from
2023-02-03 02:03:59 213KB c ctr ec
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#IJCAI 2018 阿里妈妈广告预测算法 背景 本项目是天池的一个比赛,由阿里妈妈和天池大数据众智平台举办广告预测算法大赛,本次参赛人数多达5200多,而我们只取得了731的成绩,最遗憾的是当我们写好CNN预测结果准备上传,发现队伍被强制解散,只因为的大神队友忘记实名注册,没心很无奈,又非常不甘心,但是这就是规则,我们只有遵循的权利,难过伤心之后还是需要把整个项目进行整理总结。 目标 本次比赛以阿里电商广告为研究对象,提供了淘宝平台的海量真实交易数据,参赛选手通过人工智能技术构建预测模型预估用户的购买意向,即给定广告点击相关的用户(user)、广告商品(ad)、检索词(query)、上下文内容(context)、商店(shop)等信息的条件下预测广告产生购买行为的概率(pCVR),形式化定义为:pCVR=P(conversion=1 | query, user, ad, context
2023-01-23 23:07:15 436KB Python
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AES加解密算法以及五种工作模式的实现,详细文档和源代码,自己写的,时间、精力以及能力有限,仅供参考。 AES加解密算法以及五种工作模式的实现,详细文档和源代码,自己写的,时间、精力以及能力有限,仅供参考。
2022-12-16 03:14:55 932KB AES ECB CFB CTR
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criteo_sample.txt 点击率预估常用数据集
2022-08-04 09:10:03 51KB ctr criteo_sample criteo
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kaggle-avito Avito CTR竞赛的获奖解决方案 可以在.pdf文件中找到该解决方案的一些高级说明。 如何运行: 将_fast_10pct_run.R和_full_100pct_run.R顶部的文件夹更改为指向存储数据文件的位置 (推荐)运行_fast_10pct_run.R并验证它是否产生了预期的结果-这将需要几个小时 运行_full_100pct_run.R以生成提交文件。 其他文件的摘要:avito_data1.R-加载数据集avito_phone.R-从电话数据集avito_search.R提取特征-从搜索数据集avito_visit.R提取特征-访问数据集avito_cat_cat.R提取特征-更多功能+数据合并avito_data_merge.R-其余功能+数据合并avito_train_xgb.R-适合xgboost模型avito_utils.R-一些实
2022-06-02 16:26:02 89KB R
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基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型,进行点击率预测,商品数量有限,在点击率数据下,展示更多的推荐排序。 基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型,进行点击率预测,商品数量有限,在点击率数据下,展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型,进行点击率预测,商品数量有限,在点击率数据下,展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型,进行点击率预测,商品数量有限,在点击率数据下,展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型,进行点击率预测,商品数量有限,在点击率数据下,展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型,进行点击率预测,商品数量有限,在点击率数据下,展示更多的推荐排序。