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今日头条-算法岗

发表于 2017-07-17 | 分类于 面经
字数统计: 707 | 阅读时长 ≈ 3
昨天去头条面试了,意料之中的挂了23333 没怎么考察算法,就做了个自我介绍,简单介绍了一下项目,问了问ffm的原理,跟fm比起来有哪些优势 紧接着上了两道算法题,两道题都很基础,但自己真心不扎实,难怪人家看不上== 字符串翻转给一个句子,把句子翻转但单词不翻转input:"I am a coder"output:"coder a am I" 对字符串、字符数组这里一直都很懵逼,看到题就知道自己写不出来了,挣扎了一会投降了==而且我的重点都放在了要怎么读进来啊!不会读进来啊!怎么读啊!要好好看c++了啊喂! 思路先翻转整个句子,再把每一个单词翻转过来。翻 ...
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Optimal Real-Time Bidding for Display Advertising论文笔记

发表于 2017-07-17 | 分类于 RTB
字数统计: 2,188 | 阅读时长 ≈ 8

Optimal Real-Time Bidding for Display Advertising——KDD2014

参考着师兄的博客计算广告小窥[中]这孙子怎么什么都知道,仔细读完了这篇paper,总结一下,方便日后回顾

ps:十分感谢师兄@面包包包包包包,看了师兄的三篇博客可算是入了门,不然真是一头雾水hold不住啊

这篇文章的核心就是提出了一个非线性的竞价函数,相比于KDD2012的《Bid Optimizing and Inventory Scoring in Targeted Online Advertising》中提出的线性竞价函数,本文认为出价应该与点击率、转化率等指标具有非线性关系

首先,文章将现实问题用数学方法建模为限制条件下的优化问题,并通过拉格朗日乘子法,求得出价策略的数学表达式(非线性竞价函数);然后利用iPinYou数据拟合出价策略中的参数;最后,做实验验证结果,发现了一个有意思的结论:相比少量高品质的展示机会,那些大量低品质的展示机会同样可以具有较好的广告效果,值得出价。这个发现对于那些预算不够,同时又想做广告的小广告主来说,简直就是福音。

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【leetcode】169. Majority Element

发表于 2017-04-10 | 分类于 leetcode
字数统计: 834 | 阅读时长 ≈ 3
题目Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋times. You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array. 分析给定一个数组长度为n,其中有一个元素出现的次数大于⌊ n/2 ⌋,现在我们要找出这个元素 moore-voting算法主要思想找出一对不同的元素就去掉 ...
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北邮ACM2017练习赛B. 斐波那契数列 矩阵快速幂

发表于 2017-04-08 | 分类于 ACM
字数统计: 226 | 阅读时长 ≈ 1
题目 思路矩阵快速幂快速幂 代码#include <iostream>#include<cstdio>#include<cstring>using namespace std;const int mod = 10000;const int N = 2;//矩阵的维数,角标从0开始struct Matrix{ long long v[N][N]; Matrix() { memset(v,0,sizeof(v)); }};//矩阵的乘法p1*p2Matrix multi(Matrix ...
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北邮ACM2017练习赛A. Email Adress

发表于 2017-04-08 | 分类于 ACM
字数统计: 265 | 阅读时长 ≈ 1
题目大概就是给一串字符,表示email地址,其中@用at表示,.用dot表示,当然了字母串里可能本来就有at和dot。所以要想将给定的字符串恢复成尽可能短的email地址需要注意下面几条: 只能含有一个@,且不能在开头处,即除开头外遇到的第一个at转化成@,其余还是at 除开头和结尾的dot不能转化成.以外其余的全部转化成. 代码#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <iostream>char arrin[10000];FILE *fin;int main(){ fin=fopen( ...
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北邮ACM2017网预 Square Coins-动态规划

发表于 2017-04-05 | 分类于 ACM
字数统计: 414 | 阅读时长 ≈ 2
题目Artoria, also known as Saber-chan, was born into a time of chaos and war that began with the demise of the Roman empire. Somewhere in the far east, people in Utopia know nothing about war or conflicts. They live in peace for quite a long time and developed a strange currency system. In particular, ...
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增强学习

发表于 2017-04-04 | 分类于 deep learning
字数统计: 333 | 阅读时长 ≈ 1
增强学习 机器学习中的一个领域,关注智能体如何基于环境而采取一系列的行动,以取得最大化的预期利益或回报 特点 试错学习(Trail-and-error),由于没有直接的指导信息,智能体要以不断与环境进行交互,通过试错的方式来获得最佳策略。 延迟回报,增强学习的指导信息很少,而且往往是在事后(最后一个状态)才给出的,这就导致了一个问题,就是获得正回报或者负回报以后,如何将回报分配给前面的状态。 例子 比如下象棋,每一步都是一个决策过程,但决策的结果事后才知道再比如机器人的行走,移动过程中不知道如何挪动一种可行的思路是设计一个回报函数,每执行一步决策后,向agent进行汇报,比如四足机器人,如果他 ...
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word2vec(文本深度表示模型)

发表于 2017-04-04 | 分类于 deep learning
字数统计: 541 | 阅读时长 ≈ 2
简介 Word2vec 是 Google 在 2013 年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具, 其利用深度学习的思想,可以通过训练,把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。Word2vec输出的词向量可以被用来做很多 NLP 相关的工作,比如聚类、找同义词、词性分析等等。如果换个思路, 把词当做特征,那么Word2vec就可以把特征映射到 K 维向量空间,可以为文本数据寻求更加深层次的特征表示 。 Word2vec 使用的是 Distributed representation 的词向量表示方式。Distributed ...
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北邮ACM2017热身赛-A题

发表于 2017-04-04 | 分类于 ACM
字数统计: 484 | 阅读时长 ≈ 2
题目 分析给定一个列数字,求这列数字中的三元组$(a_i,a_j,a_k)$满足下面两个条件 $a_i\leq a_j\leq a_k$ $a_i+a_j+a_k=0$注意:重复的只算一次 思路先排序 三个元素和为0,那么一定有两个元素大于等于0,一个小于0;或者两个小于等于0,一个大于0。总之不能三个元素都同号 设三个指针,low从前往后扫描,high从后往前扫描,mid在这两个指针中间从前往后扫描:先固定low指针,从前往后扫描,知道元素值>=0时停止 当三个指针指向的元素和为0时,记录下来。 当三个指针指向的元素和>0时,high向前移动。 当三个指针指向的元素和&l ...
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北邮ACM2017热身赛-D题

发表于 2017-04-04 | 分类于 ACM
字数统计: 242 | 阅读时长 ≈ 1
题目 分析给定一个整数,将它分解成连续素数的和,求这样的分解方法数 思路先利用素数筛打出素数表 然后 代码#include <iostream>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string>#include <vector>using namespace std;vector<int> primes;bool is_prime[1000006];//建立素数表和存储素数的vectorvoid init_primes(){ memset(is_prim ...
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