0.写在前面的话 DSSM(Deep Structured Semantic Models)又称双塔模型,因其结构简单,在推荐系统中应用广泛:下面仅以召回.粗排两个阶段的应用举例,具体描述下DSSM在工业界实践的一些所见所闻,力求自身和大家都能有所收获. 1.网络结构 paper:Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Dataexample:DSSM召回模型 原始的DSSM是在搜索CT

Thinkphp5.0 的使用模型Model更新数据 (1)使用update()方法进行更新数据 一.where条件写在更新数据中 (这种情况更新的数据,必须含主键) $res = User::update([ 'id' => 2, 'email' => '121@qq.com' ]); //返回修改之后model的整个对象信息 dump($res); 二.where条件使用update()的第二个参数,传递数组 $res = User::update([ 'email' => '123

话题 嗯,距离上一次写博文已经过去近整整十个月,还是有一些思考,但还是变得懒惰了,心思也不再那么专注,有点耗费时间,学习也有点停滞不前,那就顺其自然,随心所欲吧,等哪天心血来潮,想写了就写写 模型自动更新方案研究(上) 一般团队人数很少时,使用EF Core内置迁移基本已满足,满足的基本前提首先要生成迁移文件,然后和数据库进行对比,但团队人数一多,迁移文件等等涉及提交冲突等等,所以大部分情况下,我个人认为EF Core迁移基本没啥用,这玩意用不起来,尤其涉及到版本分支很多情况下,切换不同分支所使

话题 上一篇我们讨论到获取将要执行的迁移操作,到这一步为止,针对所有数据库都通用,在此之后需要生成SQL脚本对于不同数据库将有不同差异,我们一起来瞅一瞅 SQLite脚本生成差异 在上一篇拿到的迁移操作类即MigrationOperation为执行所有其他操作类的父类,比如添加列操作(AddColumnOperation),修改列操作(AlterColumnOperation).创建表操作(CreateTableOperation)等等,我们知道SQLite不支持修改列,所以我们需要去除列修改操

使用"EF Model First",我们可以很直观地在edmx文件中创建数据模型,并根据模型生成数据库,整个过程快速而高效.可当数据库中有了一定的数据量,同时,可能需要对模型中字段.表.关系等进行更新,如何把模型中的变化映射到已经有一定数据量的数据库呢?   本篇使用"EF Model First"创建1对多,多对多关系表,接着体验如何把模型的更新映射到数据库.edmx数据模型在如下几个方面更新: ● 修改字段 ● 添加字段 ● 删除字段 ● 删除表 ● 删除1对

转自:http://ju.outofmemory.cn/entry/316660 感谢分享~ DSSM这篇paper发表在cikm2013,短小但是精炼,值得记录一下 ps:后来跟了几篇dssm的paper,一并记录在这里 DSSM DSSM的结构 DSSM 最大的卖点在检索场景下 使用点击数据来训练语义层次的匹配,简单的来说,传统检索场景下的匹配主要有: 字面匹配: TFIDF . BM25 等 使用 LSA 类模型进行语义匹配,但是效果不好 而DSSM训练出来之后,检索场景下用户输入quer

摘要:本篇主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型.作为推荐领域中大火的双塔模型,因为效果不错并且对工业界十分友好,所以被各大厂广泛应用于推荐系统中.通过构建user和item两个独立的子网络,将训练好的两个“塔”中的user embedding 和item embedding各自缓存到内存数据库中.线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可.DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型. 目录 01 为什么要学习DSSM双塔模型 02 DSSM模型理论知识 03 推荐领域中的

Updating related data¶ 7 of 7 people found this helpful The Contoso University sample web application demonstrates how to create ASP.NET Core 1.0 MVC web applications using Entity Framework Core 1.0 and Visual Studio 2015. For information about the t

本来想一气呵成,把加载的过程都写了,但是卡着呢,所以只好在分成两份了. 1.页面里使用<script>来加载 boot.js . 2.然后在boot.js里面动态加载 bootLoad.js.以时间作为标识 var dateVer = date.getYear() + '_' + date.getMonth() + '_' + date.getDate() + '_' + date.getHours(); 这样可以保证一小时内肯定会被更新.同时也避免了每次都去更新. 3.boot.js里面根据

由于公司平台访问人数逐渐增多,公司项目的数据库已经几次出现宕机现象.为减轻数据库压力,我上个月对公司项目做了下调整.把新闻板块提取出来单独一个站点,单独一个数据库.减少了主站点和数据库的负担和压力. 但放在线上一个月,新闻新的发布数量最少已经有500篇左右.百度只收录了70个左右,于是想到可能是没有站点地图造成的.但怎么定时更新站点地图呢? 我尝试使用windows服务来定时更新站点地图. =====================进入正题============================

千呼万唤的 Windows Phone 8.1 Update1 在 developer Perview 发布了还没有升级的朋友随我先睹为快吧.升级了的朋友们来看看 WP8.1 update1 还有哪些你不知道的功能.当然这里包括我们一直念叨的中文版 Cortana. 首先介绍一下 Windows Phone 8.1 New features 1. Cortana 中文版不用多说,升级后尽情的调戏吧.(做开发的朋友参考 如何将 Cortana 与 Windows Phone 8.1 应用集成 )

使用LINQ to SQL建模Northwind数据库 在这之前一起学过LINQ to SQL设计器的使用,下面就使用如下的数据模型: 当使用LINQ to SQL设计器设计以上定义的五个类(Product,Category,Customer,Order和OrderDetail)的时候,每个类中的属性 都映射了相应数据库中表的列,每个类的实例则代表了数据库表中的一条记录.另外,当定义数据模型时,LINQ to SQL设计器同样会创建一个自定义DataContext类,来作为数据库查询和应用更新/

LTE用户文档 (如有不当的地方,欢迎指正!) 9 PHY Error Model   物理误差模型包含数据误差模型和下行控制误差模型,两者默认为激活.可以使用 ns-3 属性系统去激活,具体为:   Config::SetDefault ("ns3::LteSpectrumPhy::CtrlErrorModelEnabled", BooleanValue (false)); Config::SetDefault ("ns3::LteSpectrumPhy::DataErro

敏捷已成为当今使用最广泛的开发方法.有趣的是,敏捷方法的流行性并不是因为它取代了其他开发方法,相反它与这些方法进行了更好地融合.现实世界众多敏捷项目的成功,也证明了敏捷将走向杂化的未来. SpecDD是由周铁人博士创立的一个以需求为核心的混合敏捷开发方法.它基于同时支持敏捷开发和非敏捷开发流程而设计. SpecDD过程模型 在SpecDD过程中,开发过程由一组连续的迭代组成,这些迭代过程通常也被称为Sprint.一个迭代通常持续2-4周,但也可以根据实际情况需要或长或短.在迭代内,团队对规划的新

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思

1 ViewModel 是一种专门提供给View使用的模型,使用ViewModel的理由是实体或领域模型所包含的属性比View使用的多或少,这种情况下实体或领域模型不适合View使用. 2模型绑定 默认模型绑定器 通过DefaultModelBinder解析客户端传来的数据,为控制器的操作参数列表赋值.   显示模型绑定 使用UpdateModel和TryUpdateModel显示绑定模型,不会检验未绑定字段. 使用UpdateModel方法绑定模型时,如果绑定失败就会抛异常,而TryUpdat

有台服务器的时间总是不对,可能是电池快没电了吧,于是想让它时间保持更新状态,但又不想用第三方软件,在百度上查了一下,还真有方法 HKEY_LOCAL_MACHINE->SYSTEM->CurrentControlSet->Services->W32Time->TimeProviders->NtpClient,编辑SpecialPollInterval值 选十进制,默认十进制值604800=7(天)*24(小时)*60(分钟)*60(秒),修改成你需要的时间间隔即可. 试

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving

  在文章NLP(十五)让模型来告诉你文本中的时间中,我们已经学会了如何利用kashgari模块来完成序列标注模型的训练与预测,在本文中,我们将会了解如何tensorflow-serving来部署模型.   在kashgari的官方文档中,已经有如何利用tensorflow-serving来部署模型的说明了,网址为:https://kashgari.bmio.net/advance-use/tensorflow-serving/ .   下面,本文将介绍tensorflow-serving以及如

 什么是 Swoft ? Swoft 是一款基于 Swoole 扩展实现的 PHP 微服务协程框架.Swoft 能像 Go 一样,内置协程网络服务器及常用的协程客户端且常驻内存,不依赖传统的 PHP-FPM.有类似 Go 语言的协程操作方式,有类似 Spring Cloud 框架灵活的注解.强大的全局依赖注入容器.完善的服务治理.灵活强大的 AOP.标准的 PSR 规范实现等等. Swoft 通过长达三年的积累和方向的探索,把 Swoft 打造成 PHP 界的 Spring Cloud, 它是