TAG：算法
加载中抖音制作视频的软件（新手制作短视频教程）
首先，抖音的母公司叫做字节跳动，在抖音之前，字节跳动公司另外一个产品叫做今日头条，今日头条的出现，打破了媒体的形态。之前我们看新闻，是看腾讯网、新浪网、搜狐网这些网站的新闻，他们写什么我们就看什么，他们置顶什么，我们就看什么。今日头条的算法是这样的，头条会根据用户的行为来判断读者喜欢什么，比如你喜欢看汽车类型的文章，软件会自动记录下你的用户行为：点击、阅读时间、评论等。根据你的行为，判断出来你喜欢...
抖音投放最佳时间（抖音抖加投放技巧）
抖音到底是怎么进行对我们的内容作品进行通过算法推荐给用户的呢？在“两微一抖”时代，这是一块谁都想抢的流量池。对于推广运营人员来说，最关心的就是抖音的分发机制，怎么才能迎合，获得更大的播放量。抖音的分发机制是今日头条的翻版，通常来说，其先后顺序依次是：消重机制、审核机制、特征识别、推荐机制和人工干预。下面我们依次分析一下。一、消重机制就是消除重复视频。如果你的视频是别人发过的，那么被推荐的可能性会降...
抖音如何上传视频加快（上传视频最赚钱的平台）
大同短视频干货分享之提升播放量（第20期）你知道吗？有没有人是视频做好之后直接点加号上传的，no，悄悄告诉你，我发视频的时候会做的五个小动作，对于提高播放量非常有帮助第一趁热门原声，一般我会直接把当天的抖音热榜的视频都过一遍，要选其中的热门音乐 ，好的背景音乐可以提高我们作品的播放量第二在标题里写上关键词和热门话题，比如我的视频，文案关键词有这些常用的话题 有这些字眼能帮助抖音算法抓取数据，更好的...
抖音直播刷人气网站（抖音直播人气最好用的软件推荐）
如果进一步将同一个主播两次直播数据进行合并的话，则会发现主播1直播期间的转粉率最高为5.3%，其次是主播3的4.9%，主播2最低为4.2%。在经过多次数据对比确认后，可以适当提高主播1的直播频率。一、影响直播间权重的关键指标1、抖音直播间自然流量从流量来源的角度划分直播间流量的话，可以分成自然流量和付费流量。自然流量，即以粉丝流量、视频推荐、直播推荐等为代表的，通过粉丝主动关注和抖音后台依据算法系...
深度学习模型调参总结
文中简略介紹了深度神经网络实体模型调优步骤和方法。 绝大多数內容参照自《Machine Learning Yearning》Bias 和 Variance误差(bias)就是指优化算法在训练集上的误差，也就是差错率，不正确越大偏差越大，欠拟合标准差（variance）就是指优化算法在开发设计集（或检测集）上的表現比训练集算差是多少，还可以解释为多重共线性，主要表现 为训练集准确率很高，检测集...
算法入门 - 基于动态数组的栈和队列(Java版本)
以前大家学了动态数组的完成，下面让我们用它来完成二种算法设计——栈和队列。最先，大家先看来一下栈。什么叫栈？栈是计算机系统的一种算法设计，它能够 临时性存放数据信息。那麼它跟二维数组有什么差异呢？我们知道，在字符串中不管加上原素或是删掉原素，都能够依据数据库索引部位或值开展实际操作，栈是不是也适用这种的使用呢？回答是不好，栈较大的特征便是后进先出（Last In First Out, LIFO）：...
MATLAB批量存储图像和显示算法处理的图像不留空白
一 序言 近期接到评审人的修改建议,在其中一条为他说道我毕业论文仅有五副图象用于点评优化算法特性,强烈推荐我最少用20副图象来模拟仿真优化算法实际效果. 但绝大部分SCI论文的试验一部分全是五副红外线图象,三个参照优化算法,即每一张红外线图象相匹配五副不一样的結果,那麼5副图象便是25张图象了,那样出来早已占了毕业论文的大部分篇数了.假如提升为20副,那最少需放100张不一样結果的图象...
MATLAB批量存储图像和显示算法处理的图像不留空白
一 序言 近期接到评审人的修改建议,在其中一条为他说道我毕业论文仅有五副图象用于点评优化算法特性,强烈推荐我最少用20副图象来模拟仿真优化算法实际效果. 但绝大部分SCI论文的试验一部分全是五副红外线图象,三个参照优化算法,即每一张红外线图象相匹配五副不一样的結果,那麼5副图象便是25张图象了,那样出来早已占了毕业论文的大部分篇数了.假如提升为20副,那最少需放100张不一样結果的图象...
53. 最大子序和(剑指 Offer 42)
53. 较大子序和(挥剑 Offer 42)知识要点：二维数组；前缀和；卫兵；动态规划；贪婪；分治算法；题型叙述键入一个整形二维数组，二维数组中的一个或持续好几个整数金额构成一个子二维数组。求全部子二维数组的和的最高值。规定算法复杂度为O(n)。实例键入: nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]輸出: 6表述: 持续子二维数组 [4,-1,2,1] 的和较大，为 6。打法一：...
【Python机器学习实战】感知机和支持向量机学习笔记（三）之SVM的实现
前边早已对感知机和SVM开展了简略的简述，这节是SVM优化算法的完成全过程用以輔助了解SVM优化算法的主要内容，随后依靠sklearn对SVM工具箱开展完成。 SVM优化算法的关键是SMO优化算法的完成，最先对SMO优化算法全过程开展完成，先向一些輔助涵数开展界定： 1 # 先界定一些輔助涵数 2 # 选择第二自变量涵数 3 def select_J_rand(i, m): 4 j=i...
