cartographer 调参(1)-lua文件配置参考文档 https://blog.csdn.net/SimileciWH/article/details/84861718 Lua configuration reference documentation 请注意,Cartographer的ROS集成使用tf2,因此所有帧ID都应该只包含一个帧名(带下划线的小写),没有前缀或斜杠. 有关常用坐标系,请参见REP 105. 以下是Cartographer的ROS集成选项,所有这些都必须在Lua

使用freemarker导出word文档的过程 ************************************************************************************* 我在开发过程中,使用到了freemarker导出报表,报表内容包括文字说明,表格数据以及图表展示,其中最多工作是在配置ftl文件格式,根据word导出排版进行调整文字格式,表格规范和图片大小位置等. ****************************************

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk

一,复习 ''' 1.函数的参数:实参与形参 形参:定义函数()中出现的参数 实参:调用函数()中出现的参数 形参拿到实参的值,如果整体赋值(自己改变存放值的地址),实参不会改变,(可变类型)如果修改内部内容,实参会跟着变化 位置实参 - 只能对位置形参赋值 关键字实参 - 可以对所有(不包含可变长位置形参)形参赋值 位置形参 - 必须出现在最前,且必须传值 默认形参 - 出现在位置形参后*前,可以不用传参 可变长位置形参 - 接收所有位置形参.默认形参没有接收完的位置实参 有无默认值关键字形参

Hive 的简单使用及调优参考文档   HIVE的使用 命令行界面 使用一下命令查看hive的命令行页面, hive --help --service cli 简化命令为hive –h 会输出下面的这些东西 -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the d

把文档里面说的几种范式发出来. 4种编程范式实现一个人吃喝拉撒长身体的代码.语法很简单,思想模拟了所有程序员写代码时候的代码规划设计想法. 0.我不反对复制粘贴的写法,可以百度搜索复制粘贴网上现有的,但反对老是写新代码就把自己的旧代码整个复制几亿次,然后在代码文件里面扣字形成新代码,我不愿意接受这样的项目.如果写代码是使用这样的方式,那就不能好高骛远装逼搞leetcode算法,实际上我们项目代码里面我看也没有任何算法,反而是不会设计模式 面向对象会对项目造成很多严重不利影响和拖累任务进度.就算会

JAVA性能监控与调优参考文档链接 jdk8工具集 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/index.htmlTroubleshootinghttps://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/troubleshoot/jpshttps://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/jps.htmlji

移动端兼容参考文档 http://mobilehtml5.org/ 浏览器hack http://browserhacks.com/ 附上部分截图

1.fielbeat的组件架构-看出层次感 2.工作流程:每个harvester读取新的内容一个日志文件,新的日志数据发送到spooler(后台处理程序),它汇集的事件和聚合数据发送到你已经配置了Filebeat输出. 参考:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/52688636 3.安装配置 tar xvf filebeat--linux-x86_64.tar.gz cp /usr/local/src/filebeat--linux-x

 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100

本文转自:http://www.cnblogs.com/blodfox777/archive/2009/11/03/1595223.html 最近需要为网站加入支付宝的充值接口,而目前关于支付宝接口开发的资料比较杂乱,这里就我此次开发所用到的资料进行汇总整理,希望能够帮助需要的朋友. 开发步骤: 1. 确定签约类型 支付宝的接口有多种类型,所以首先你要确定签约的合同类型,确定使用的是哪个接口,不至于走错了道道. 此步骤中,可以参考文档:支付宝接口操作教程 2. 下载开发文档 如果是即时到账的开发

支付宝接口使用文档说明 支付宝异步通知(notify_url)与return_url. 现支付宝的通知有两类. A服务器通知,对应的参数为notify_url,支付宝通知使用POST方式 B页面跳转通知,对应的参数为return_url,支付宝通知使用GET方式 (通知地址不需要像以前一样去账户内设置,而是由客户在支付的时候通过参数传递给我地址. 例 如 notify_url=http://www.xxx.com/notify_alipay.asp 注意:www.XXX.com是您网站的域名,也

一.背景 前段时间,LZ的boss突然给了出了这样一个需求:将原项目中的所有文章关联的附件TXT.PDF.office相关文件全部以flash的形式在网页上进行展示,便于预览.看似简单的需求,整个研发小组都懵逼的.LZ也没办法只好Google一把,找了好几套解决方案,基本上是调第三方软件的API,像什么flashpaper.print2flash等等.LZ先试了flashpaper,反正是各种问题,不支持64位系统什么的:print2flash在版本4以前也是很多问题,dll调用失败,dll缺失

两周以前读了些文档自动摘要的论文,并针对其中两篇( [2] 和 [3] )做了presentation.下面把相关内容简单整理一下. 文本自动摘要(Automatic Text Summarization)就是说在不改变文档原意的情况下,利用计算机程序自动地总结出文档的主要内容.自动摘要的应用场景非常多,例如新闻标题生成.科技文献摘要生成.搜索结果片段(snippets)生成.商品评论摘要等.在信息爆炸的互联网大数据时代,如果能用简短的文本来表达信息的主要内涵,无疑将有利于缓解信息过载问题. 一

参考文档: https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/cwlin/index.html https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/ladbi/index.html https://oracle-base.com/articles/linux/udev-scsi-rules-configuration-in-oracle-lin

参考文档: https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/cwlin/index.html https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/ladbi/index.html https://oracle-base.com/articles/linux/udev-scsi-rules-configuration-in-oracle-lin

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on

一.背景 前段时间,LZ的boss突然给了出了这样一个需求:将原项目中的所有文章关联的附件TXT.PDF.office相关文件全部以flash的形式在网页上进行展示,便于预览.看似简单的需求,整个研发小组都懵逼的.LZ也没办法只好Google一把,找了好几套解决方案,基本上是调第三方软件的API,像什么flashpaper.print2flash等等.LZ先试了flashpaper,反正是各种问题,不支持64位系统什么的:print2flash在版本4以前也是很多问题,dll调用失败,dll缺失

学习排序(Learning to Rank) LTR(Learning torank)学习排序是一种监督学习(SupervisedLearning)的排序方法.LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域,比如IR中排序返回的文档,推荐系统中的候选产品.用户排序,机器翻译中排序候选翻译结果等等.IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数,然后按照相关度进行排序.影响相关度的因素很多,比如上面提到的tf,idf,dl等.有很多经典的模型来完成这一任务,比如VSM,Boolean model,概率模型

1. 搜索 ES 计算文本相似度用的 BM25,参数默认,不适合电商场景,可调整 BM25 参数使其适用于电商短文本场景 2. k1.b.tf.L.tfScore 的关系如下图红框内所示(注:这里的 tf 即上式中的 f(qi,D)). 3. k1 用来控制公式对词项频率 tf 的敏感程度.((k1 + 1) * tf) / (k1 + tf) 的上限是 (k1+1),也即饱和值.当 k1=0 时,不管 tf 如何变化,BM25 后一项都是 1:随着 k1 不断增大,虽然上限值依然是 (k1+1