原文链接: http://www.cnblogs.com/jacklu/p/8379726.html 博士一年级选了这门课 SEEM 5680 Text Mining Models and Applications,记下来以便以后查阅. 1. 信息检索的布尔模型 用0和1表示某个词是否出现在文档中.如下图例子,要回答“Brutus AND Caesar but NOT Calpurnia”,我们需要对词的向量做布尔运算,即110100 AND 110111 AND 101111=100100 对…

Dubbo 01 架构模型 传统架构 All in One 测试麻烦,微小修改 全都得重新测 单体架构也称之为单体系统或者是单体应用.就是一种把系统中所有的功能.模块耦合在一个应用中的架构方式.其优点为:项目易于管理.部署简单.缺点:测试成本高.可伸缩性差.可靠性差.迭代困难.跨语言程度差.团队协作难 聚合项目划分 单项目容易 因为某个功能导致整体oom 拆分完 咋实现 SOA 架构: Service-Oriented Architecture 面向服务的架构(SOA)是一个组件模型,它将应用程…

前言 点保存时候不注意发出来了,有需要的朋友将就看吧,还在更新...... 几个月前学习了一下backbone,这段时间也用了下,感觉之前对backbone的学习很是基础,前几天有个园友问我如何将路由的#改为其他 我其实想说这个不能乱改,又怕不熟悉误人子弟,所以今天我们来一起重新学习下他,看看会不会带来不一样的感觉 我在博客园nuysoft的博客看到了backbone的分析,可惜没有写完,不失为一个遗憾,希望作者坚持下去,水平高得贡献出来哟(@nuysoft) 然后,网上backbone基础用法…

*模型代码  addons/stock/stock.py  ----------------   #移库单执行移库动作(弹出详细框)    @api.cr_uid_ids_context    def do_enter_transfer_details(self, cr, uid, picking, context=None):        pass...        #开启确认框操作(调用)        return self.pool['stock.transfer_details']…

文本信息检索--布尔模型和TF-IDF模型 1. 布尔模型 ​ 如要检索"布尔检索"或"概率检索"但不包括"向量检索"方面的文档,其相应的查询表达式为:Q=检索 and (布尔or 概率 not向量),那么Q可以在其相应的(检索,布尔,概率,向量)标引词向量上取(1,1,0,0)(1,0,1,0)(1,1,1,0),那么文档Dj的向量如果与这中间一个相等,那么即可认为他们之间存在相似关系,而这种相互关系也是布尔值,即sim(Q,Dj)只能为0或1…

垂直搜索结果的优化包括对搜索结果的控制和排序优化两方面,其中排序又是重中之重.本文将全面深入探讨垂直搜索的排序模型的演化过程,最后推导出BM25模型的排序.然后将演示如何修改lucene的排序源代码,下一篇将深入解读目前比较火热的机器学习排序在垂直搜索中的应用.本文的结构如下: 一.VSM模型简单介绍: 二.lucene默认的评分公式介绍: 三.概率语言模型中的二元独立模型BIM介绍: 四.BM25介绍: 五.lucene中的edismax解析器介绍以及评分公式源代码介绍: 六.修改排序源代码:…

转载:https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 Ranking 是信息检索领域的基本问题,也是搜索引擎背后的重要组成模块. 本文将对结合机器学习的 ranking 技术——learning2rank——做个系统整理,包括 pointwise.pairwise.listwise 三大类型,它们的经典模型,解决了什么问题,仍存在什么缺陷. Pointwise 类方法,其 L2R 框架具有以下特征: 输入空间中样本是单个 doc(和…

作者 | leo 管理学中有一个重要概念那就是客户关系管理(CRM),它核心目的就是为了提高企业的核心竞争力,通过提高企业与客户间的交互,优化客户管理方式,从而实现吸引新客户.保留老客户以及将已有客户转化为忠实客户的运营机制. 而这其中最为经典的实现模型那就是RFM模型,它主要通过对每个客户的近期消费时间,购买频率和购买金额来对不同的客户进行价值状态划分. 从而使得我们可以有针对性的对不同用户进行个性化运营和营销. 01 RFM模型核心维度 针对上述3个维度,我们的预期: 最近一次消费的时间(R…

概率排序原理 以往的向量空间模型是将query和文档使用向量表示然后计算其内容相似性来进行相关性估计的,而概率检索模型是一种直接对用户需求进行相关性的建模方法,一个query进来,将所有的文档分为两类 -- 相关文档.不相关文档,这样就转为了一个相关性的分类问题. 对于某个文档D来说,P(R|D)表示该文档数据相关文档的概率,则P(NR|D)表示该文档属于不相关文档的概率,如果query属于相关文档的概率大于不相关文档P(R|D)>P(RN|D),则认为这个文档是与用户查询相关相关的. 现在使用…

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(…

本文内容和代码是接着上篇文章来写的,推荐先看一下哈~ 我们上一篇文章是写了电影推荐的实现,但是推荐内容是否合理呢,这就需要我们对模型进行评估 针对推荐模型,这里根据 均方差 和 K值平均准确率 来对模型进行评估,MLlib也对这几种评估方法都有提供内置的函数 在真实情况下,是要不断地对推荐模型的三个关键参数 rank.iterations.lambda 分别选取不同的值,然后对不同参数生成的模型进行评估,从而选取出最好的模型. 下面就对两种推荐模型评估的方法进行说明~ 1.均方差(MSE) 和…

一. 信息检索技术简述 信息检索技术是当前比较热门的一项技术,我们通常意义上的论文检索,搜索引擎都属于信息检索的范畴.信息检索的问题可以抽象为:在文档集合D上,对于关键词w[1]…w[k]组成的查询串q,返回一个按查询串q和文档d匹配度relevance(q,d)排序的相关文档列表D. 经典的信息检索模型包括布尔模型,向量模型,TF-IDF模型.布尔模型以集合的布尔运算为基础,查询效率高,但模型过于简单,无法有效地对不同文档进行排序,所以查询效果不佳.向量模型把文档和查询串都视为词所构成的多维向…

信息检索概述 信息检索是当前应用十分广泛的一种技术,论文检索.搜索引擎都属于信息检索的范畴.通常,人们把信息检索问题抽象为:在文档集合D上,对于由关键词w[1] … w[k]组成的查询串q,返回一个按查询q和文档d匹配度relevance(q, d)排序的相关文档列表D’. 对于这一问题,先后出现了布尔模型.向量模型等各种经典的信息检索模型,它们从不同的角度提出了自己的一套解决方案.布尔模型以集合的布尔运算为基础,查询效率高,但模型过于简单,无法有效地对不同文档进行排序,查询效果不佳.向量模型把…

1. 概率排序原理 以往的向量空间模型是将query和文档使用向量表示然后计算其内容相似性来进行相关性估计的,而概率检索模型是一种直接对用户需求进行相关性的建模方法,一个query进来,将所有的文档分为两类 -- 相关文档.不相关文档,这样就转为了一个相关性的分类问题. 对于某个文档D来说,P(R|D)表示该文档数据相关文档的概率,则P(NR|D)表示该文档属于不相关文档的概率,如果query属于相关文档的概率大于不相关文档P(R|D)>P(NR|D),则认为这个文档是与用户查询相关相关的. 现…

信息检索概述 信息检索是当前应用十分广泛的一种技术,论文检索.搜索引擎都属于信息检索的范畴.通常,人们把信息检索问题抽象为:在文档集合D上,对于由关键词w[1] ... w[k]组成的查询串q,返回一个按查询q和文档d匹配度relevance(q, d)排序的相关文档列表D'. 对于这一问题,先后出现了布尔模型.向量模型等各种经典的信息检索模型,它们从不同的角度提出了自己的一套解决方案.布尔模型以集合的布尔运算为基础,查询效率高,但模型过于简单,无法有效地对不同文档进行排序,查询效果不佳.向量模…

sklearn特征选择和分类模型 数据格式: 这里.原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式,即每行是label index1:value1 index2:value2这样的稀疏矩阵的格式. sklearn中自带了非常多种特征选择的算法. 我们选用特征选择算法的根据是数据集和训练模型. 以下展示chi2的使用例.chi2,採用卡方校验的方法进行特征选择.比較适合0/1型特征和稀疏矩阵. from sklearn.externals.joblib import Memory from skl…

目录 一. 方案1:ThreeBSP.js或ThreeCSG.js扩展库 二. 方案2:平面镂空模型拉伸 三. 方案3:Cinema 4D建模后输出模型文件 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端打怪升级指南] 浮雕模型,简单地说就是在木板上刻字时所形成的效果,如果把字的部分都剔除掉,就得到一个凹浮雕模型,如果把字以外的部分都剔除掉,就得到一个凸浮雕模型.本文分别对…

Reference: https://github.com/NervanaSystems/distiller https://nervanasystems.github.io/distiller/index.html PART I: 介绍 Distiller模型压缩包含的算法:  稀疏算法(剪枝+正则化)+低精度算法(量化) Distiller特点: (1)    该框架融合了剪枝,正则化及量化算法 (2)    一系列分析及评估压缩性能的工具 (3)    较流行压缩算法的应用 稀疏神经网络可…

搜索结果排序是搜索引擎最核心的构成部分,很大程度上决定了搜索引擎的质量好坏.虽然搜索引擎在实际结果排序时考虑了上百个相关因子,但最重要的因素还是用户查询与网页内容的相关性.(ps:百度最臭名朝著的“竞价排名”策略,就是在搜索结果排序时,把广告客户给钱最多的排在前列,而不是从内容质量考虑,从而严重影响了用户体验).这里要讲的就是:给定用户搜索词,如何从内容相关性的角度对网页进行排序.判断网页内容是否与用户查询相关,这依赖于搜索引擎所采用的检索模型,常见的检索模型有:布尔模型.向量空间模型.概率模型…

题意:有n张牌,有R+G+B=n的3种颜色及其数量,要求用这三种颜色去染n张牌.n张牌有m中洗牌方式,问在不同洗牌方式下本质相同的染色方案数. 解法:这道题非常有意思,题解参考Hzwer学长的.我这里再总结一下: 看到本质相同的染色方案我们很容易会想到Burnside引理和Polya定理,但是这题不能用Polya定理,为什么?因为一般的Ployd染色的颜色个数是没有限制的,于是当循环节为l颜色为c时候,方式数就是c^l(就是因为一个循环方案要相同所以染的颜色也要相同).但是此题颜色个数有限制,不…

正向传播 正向传播的计算图 通常绘制计算图来可视化运算符和变量在计算中的依赖关系.下图绘制了本节中样例模型正向传播的计算图,其中左下角是输入,右上角是输出.可以看到,图中箭头方向大多是向右和向上,其中方框代表变量,圆圈代表运算符,箭头表示从输入到输出之间的依赖关系. 反向传播 训练深度学习模型 在训练深度学习模型时,正向传播和反向传播之间相互依赖.一方面,正向传播的计算可能依赖于模型参数的当前值,而这些模型参数是在反向传播的梯度计算后通过优化算法迭代的而这些当前值是优化算法最近一次根据反向传播算…

0-1 规划不仅是数模竞赛中的常见题型,也具有重要的现实意义. 双十一促销中网购平台要求二选一,就是互斥的决策问题,可以用 0-1规划建模. 小白学习 0-1 规划,首先要学会识别 0-1规划,学习将问题转化为数学模型. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 什么是 0-1 规划? 0-1 整数规划是一类特殊的整数规划,变量的取值只能是 0 或 1. 0-1 变量可以描述开关.取舍.有无等逻辑关系.顺序关系,可以处理背包问题.指派问题.选址问题…

项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14483282.htm 我的课程学习目标 (1)了解和掌握PSP流程(2)完成项目开发并且将软件项目存入Github托管仓库(3)再次复习{0-1}背包问题,运用编程语言完成任务3(4)认真完成本次个人项目开发 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)通过使用PSP流程,对实验时间有…

面对海量的信息,我们很容易被淹没在信息的海洋中:当我们需要查找某个信息的时候,我们就会输入能够体现我们意图的关键字,搜索引擎会通过解析我们的关键字从而构造相应的查询表示方法:然后搜索引擎通过构造的查询在内存存储的文档集合中查找跟用户需求相关的文档,并根据相关度进行排序:以上搜索引擎进行计算的过程就是相关度计算,而其相关的理论基础就是检索模型: 用户输入的是关键字,搜索引擎输出的是相关文档,从关键字和相关性两个角度可以将文档集合分为4个子集:检索模型要解决的就是尽量包含并提升set1.set3的排…

一:01背包问题模型 1 题目: 有一个箱子容量为 V,同时有 n 个物品,每个物品有一个体积(正整数). 要求 n 个物品中,任取若干个装入箱内,使箱子的剩余空间为最小. 输入格式 第一行是一个整数 V,表示箱子容量. 第二行是一个整数 n,表示物品数. 接下来 n 行,每行一个正整数(不超过10000),分别表示这 n 个物品的各自体积. 输出格式 一个整数,表示箱子剩余空间. 数据范围 <span id="MathJax-Span-2" class="mrow&q…

我们之前从开发者的角度谈了一些有关搜索引擎的技术,其实对于用户来说,我们不需要知道网络爬虫到底是怎样爬取网页的,也不需要知道倒排索引是什么,我们只需要输入我们的查询词query,然后能够得到我们想要的网页或者答案就可以了.这就是搜索引擎技术中相对顶层的技术——查询处理. 转载自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7978451 1. 查询处理的流程 用户输入想要查询的query,搜索引擎是怎样一步一步对查询进行处理的,或者说搜索引擎是怎样一步…

转自:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/06/01/3109497.html,感谢分享! 本文将对L2R做一个比较深入的介绍,主要参考了刘铁岩.李航等人的几篇相关文献[1,2,3],我们将围绕以下几点来介绍L2R:现有的排序模型,为什么需要使用机器学习的方法来进行排序,L2R特征的选取,L2R训练数据的获取,L2R训练和测试,L2R算法分类和简介,L2R效果评价等. 1.现有的排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题,…

Solr In Action 笔记(2) 之评分机制(相似性计算) 1 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作.这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档. <这就是搜索引擎>里面对相似性计算进行了简单的介绍. 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算.当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设,即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出…

从第一章翻译Elasticsearch官方指南Controlling Relevance一章. 控制相关度(Controlling Relevance) 对于仅处理结构化数据(比方日期.数值和字符枚举值)的数据库,它们仅仅须要检查一份文档(在关系数据库中是一行)是否匹配查询就可以. 虽然布尔类型的YES|NO匹配也是全文搜索的一个必要组成.它们本身是不够的.我们还须要知道每份文档和查询之间的相关程度.全文搜索引擎不仅要找到匹配的文档,还须要依据相关度对它们进行排序. 全文搜索相关度的公式,或者被…

转载,原文地址:http://mageedu.blog.51cto.com/4265610/1714522?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 各位运维同行朋友们,大家好,非常高兴能有这么个机会与大家一起交流一些技术问题.此前的各位分享达人们在技术领域或管理领域均有十分精彩的分享,他们带给我们的是多个领域中研究或实践的最前沿知识.这使我本人获益良多,首先要郑重感谢他们. 开始之前,本人首先做一下自我介绍. 马永亮,马哥Linux运维培训创始人,已直接培养…