一.背景 l2r可以说是搜索推荐里面很常用的知识了,一直处于一知半解的地步,今天开个博客准备把这些零散的东西系统性整理好,一版就粗糙点了. 二.粗概 前段时间的项目主要和搜索引擎相关,记录下搜索引擎的主题思路,大致就是:召回 --> 粗排 ---> 精排. 一般情况下,召回和粗排会并在一起,例如LUCENE.召回的方法有很多种,常见的有:BM25,TF-IDF等,但不限于这些,用LDA也未尝不可.因为这一阶段是海选,涉及大量数据计算,为了保证时效,这部分的算法一般会选用快捷有效且相对简单的,重

Asp.net管道模型(管线模型)   前言 为什么我会起这样的一个标题,其实我原本只想了解asp.net的管道模型而已,但在查看资料的时候遇到不明白的地方又横向地查阅了其他相关的资料,而收获比当初预想的大了很多. 有本篇作基础,下面两篇就更好理解了: 理解并自定义HttpHandler 理解并自定义HttpModule 目录 一般不写目录,感觉这次要写的东西有些多就写一个清晰一下吧. 1.Asp.net管道模型: 2.进程的子进程与进程的线程: 3.应用程序域(AppDomain): 4.II

Linux关于并发网络分为Apache模型(Process per Connection (进程连接) ) 和TPC , 还有select模型,以及poll模型(一般是Epoll模型) Select模型极其作用:这文章讲述的很好,没必要重述已有的东西,就直接给链接 http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/8609360 我的理解: /* According to POSIX.1-2001 */ #include <sys/select.h>

Paip.Php  Java 异步编程.推模型与拉模型.响应式(Reactive)"编程FutureData总结... 1.1.1       异步调用的实现以及角色(:调用者 提货单) FutureData 1.1.2       异步编程接口设计(,回调函数, 事件触发) 1.1.3       异步编程的优缺点 1.1.4       推模型与拉模型 1.1.5       "响应式(Reactive)"编程.响应式框架 1.1.6       异步同步化 1.1.7 

背景 一个类型可以充当多个角色,这个角色可以是显式的(实现了某个接口或基类),也可以是隐式的(承担的具体职责和上下文决定),本文就讨论四个角色:数据模型.领域模型.视图模型和命令模型. 四个角色 数据模型:面向持久化,数据的载体. 领域模型:面向业务,行为的载体. 视图模型:面向UI(向外),数据的载体. 命令模型:面向UI(向内),数据的载体. 这是四种角色,可以由一至四个类型来承担,具体选择几个类型需要考虑项目的上下文,但不同的选择对编程的要求是不同的,下面举几个例子. 数据模型和领域模型采

机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测

//TP 恶补ing... 一.定义数据表模型 1.模型映射 要测试数据库是否正常连接,最直接的办法就是在当前控制器中实例化数据表,然后使用 dump 函数输出,查看数据库的链接状态.代码: public function testdb(){ $obj=M("User"); dump($obj); } 此时浏览器输出: object(Model)#5 (20) { ["_extModel:private"] => NULL ["db:protecte

E-R模型向关系模型的转换规则: 一.两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式,实体的属性即为关系的属性,实体标识符即为关系的键. (2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性. b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性. c如实体间的联系是M:N则将联系类型也转换成关系模式,其属性为两端实体类

图像切割之(五)活动轮廓模型之Snake模型简单介绍 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连

V模型 在软件测试方面,V模型是最广为人知的模型,尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型,或者其它的模型.V模型已存在了很长时间,和瀑布开发模型有着一些共同的特性,由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑.V模型中的过程从左到右,描述了基本的开发 过程和测试行为. V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别,并且清楚地描述了这些测试阶段和开发过程期间各阶段的对应关系. 局限性: 把测试作为编码之后的最后一个活动,需求分析等前期产生的错误直到后期的验收测试才能发现. W模型

Fixflow引擎解析(四)(模型) - 通过EMF扩展BPMN2.0元素 Fixflow引擎解析(三)(模型) - 创建EMF模型来读写XML文件 Fixflow引擎解析(二)(模型) - BPMN2.0读写 Fixflow引擎解析(一)(介绍) - Fixflow开源流程引擎介绍 关于EMF EMF(全称Eclipse Modeling Framework),是Eclipse组织推出的建模框架.它能够帮助软件开发人员将模型(UML, XSD等)转换成为健壮且功能丰富的Java代码.通过使用E

切割图像(五)主动轮廓模型Snake简要模型 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来

PHP:执行模型和内存模型 背景 对于任何一种语言,了解其执行模型和内存模型都是有意义的,本文中的内容不见得正确,请多批评. 执行模型 每个请求都是一个独立的PHP进程,两个请求之间会完全隔离,会话和Cookie是通过其他机制在多个请求之间实现数据共享,像静态变量和全局属性这些会在每个请求中重新初始化. 示例 1 <?php 2 static $StaticVar = 1; 3 $StaticVar++; 4 5 echo $StaticVar.'<br/>'; 6 ?> 结果 1

一,在我使用自动生成数据库的时候,当你改变了数据库就会出现下面问题 "ApplicationDbContext"(泛指之类的数据库上下文模型)上下文的模型已在数据库创建后发生更改.请考虑使用 Code First 迁移更新数据库. 原因一,是我在控制器用写了这句代码:private ApplicationDbContext db = new ApplicationDbContext(); 原因二,是MVC自动生成数据库中会自动生成一张表[dbo].[__MigrationHistory

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用

字段选项 以下参数是全部字段类型都可用的,而且是可选的 null 如果为True,Django将在数据库中将空值存储为NULL.默认值为False 对于字符串字段,如果设置了null=True意味着"无数据"有两个可能的值,NULL和空字符串,在大多数情况下,我们在数据库中存储无数据的字符串时,不会区分到底是NULL还是空字符串,如果存储了两个值势必会增加操作数据的难度.django的惯例是使用空字符串,所以我们在创建字符串字段(如:CharField.TextField)尽量不要设置

计算机网络原理和OSI模型与TCP模型 一.计算机网络的概述 1.计算机网络的定义 计算机网络是一组自治计算机的互连的集合 2.计算机网络的基本功能 a.资源共享 b.分布式处理与负载均衡 c.综合信息服务 3.计算机网络的演进 4.按照地域范围 a>.LAN(Local Area Network) 通常指几千米以内的,可以通过某种介质互联的计算机.打印机.modem或其他设备的集合 MAN(Metropolitan Area Network); b>. MAN覆盖范围为中等规模,介于局域网和

1 定义 1.1 生成式模型 生成式模型(Generative Model)会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x),然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi,即: 简单说生成式模型就是生成数据分布的模型.将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题. 1.2 判别式模型 对条件概率 p(y|x;) 直接建模. 简单说就是判别数据输出量的模型,解决问题的思路为: 条件分布>模型参数后延概率最大>似然函数*参数先验最大>最大似然 生成式模

关系模型的基本术语 定义:用二维表格来表示实体集,用关键码表示实体之间联系的数据模型称为关系模型 有时也习惯称呼关系为表或表格,元组为行(Row),属性为列.关系中属性个数称为“元数”,元组个数称为“基数” 关键码(Key,简称键):由一个或多个属性组成 超键(Super Kry):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模型的超键 候选键:不含有多余属性的超键称为候选键 主键:(Primary Key):用户选作元组标识的候选键称为主键,一般不加说明,键是指主键 外键:(Foreign Key)

一.盒子模型 注意:两个相邻元素的margin值是重叠在一起的,取当中最大的那个值. 水平方向auto, margin:0 auto;会居中    但是margin-left:auto;,元素会到最右边 标准盒子模型中:盒子的总宽度 ＝ 左右margin + 左右border + 左右padding + width        IE盒子模型中:盒子总宽度 ＝ 左右margin + width 二.CSS3弹性盒模型(Flex模型)        伸缩容器默认存在两条轴: 水平的主轴(main

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7839263.html 目前使用的torch模型转pytorch模型的程序为: https://github.com/clcarwin/convert_torch_to_pytorch 该程序中,常见的模型都可以转换,但是对于torch中为BatchNormalization的则会提示出错: Not Implement BatchNormalization torch中的SpatialBatchNor