Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data 13年的DSSM模型，学习query到doc的相关性，用两个DNN模型将query和doc编码到相同维度的语义层，然后用cosine度量相关 ...
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2020-05-10 23:32:48
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Elasticsearch是一个近实时的分布式搜索引起，其底层基于开源全文搜索库Lucene；Elasticsearch对Lucene进行分装，对外提供REST API 的操作接口。基于 ES，可以快速的搭建全文搜索引擎；除了搜索功能， ES还可以对数据进行分析：如日志分析、指标分析，同时还提供了机 ...
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2020-05-04 00:59:22
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数据分析绘图库Matplotlib?图例Legend代表图形里的内容?网格Grid,图形中的虚线,True显示网格?点Markers:表示点的形状。基本的视觉元素有三种:点、线、柱状。分析下面需求绘制什么图形?学生为某科课程花费的时间和考试成绩两者之间的关系,查看两者之间的相关性。make标记样式标记颜色color第一个图形绘制完成顺序#1).导入绘图库importmatplotlib.pyplo
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2020-05-03 01:13:52
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择就是在一大堆数据中删除相关性系数比较低对结果没什么影响的特征，从而降维优化计算程度。 减少特征具有重要的现实意义，不仅减少过拟合、减少特征数量（降维）、提高模型泛化能力，而且还可以使模型获得更好的解释性，增强对特征和特征值之间的理解，加快模型 ...
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2020-05-02 11:32:32
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定义： 向量组的等价是，一个向量组中的每个向量都能由另一个向量中的向量线性表示。 重要结论： a.向量组线性无关，则增加分量后扔然线性无关。 b.向量组线性无关，则增加一个不能由向量组线性表示的向量后，组成的向量组线性无关。【线性代数学习指导，p64，4,（1）】 c.向量组等价，向量组的矩阵秩相等 ...
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2020-05-01 14:21:50
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一、描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： (1)减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 (2)增强对 ...
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2020-05-01 13:01:36
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AutoInt：基于Multi-Head Self-Attention构造高阶特征 本文介绍 2018年 发布在 arXiv 上文章《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》 ...
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2020-04-29 11:12:43
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今天跟大家聊聊自动化测试的前期发展历史以及未来的发展趋势，现如今的软件市场完全以消费者为导向，为了保持相关性，产品必须处于不断的准备发版状态。面对不断变化的消费者品味，企业如何确保这一点?自动化测试在其中发挥了重要作用，使测试人员更多地关注维护测试计划并确保测试覆盖全面。自动化测试的概念广义上来讲，自动化包括一切通过工具(程序)的方式来代替或辅助手工测试的行为都可以看做自动化，包括性能测试工具(l
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2020-04-27 22:17:06
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表达矩阵 要做两两样本的相关性散点图，并计算标明相关系数。 编写函数要点： 直接在aes中传参是不行的 线性回归表达式 函数 方法1：用!!ensym myplot Ref: "https://stackoverflow.com/questions/15323269/addressing x and ...
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2020-04-27 17:36:05
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python中的几个概念。 模块：在Python中一个.py文件就可以称为一个模块，其表达的含义是实现了某个功能！我们在日常开发中说的某个模块其实也是表达的是实现某个功能的东西！ 包：包是一个类似文件夹的东西，它里面包含了很多.py文件还有一个__init__.py文件，__init__.py这个文 ...
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2020-04-25 17:12:37
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