两个表行离得很近可能有以下几个原因:
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,那么分别经过哈希函数转换以后的它们也具有很高的相似度 离得越近的对象,发生冲突的概率越高 离得越远的对象,发生冲突的概率越低 如果d(O1,O2) 如果d(O1,O2)>r2,那么Pr[h(O1)...: Pr(LSH(O1)=LSH(O2))=1−(1−0.25)5=0.0063805813047682 总结:通过签名向量矩阵M,来达到离得越近的对象,发生冲突的概率越高,离得越远的对象,发生冲突的概率越低...Random Projection 总结:通过降维(投影)之后的结果,进行哈希分桶,来达到离得越近的对象,发生冲突的概率越高,离得越远的对象,发生冲突的概率越低 2、相似度结果数值如何保存?...业务数据库中取出这一个小时的新文章,1、合并文章三个标结果到sentence,2、计算TFIDF与TextRank, 3、计算文章画像 4、计算新文章的向量,计算新文章相似的文章以及相似度 3.1 用户画像计算更新 3.1.1 为什么要进行用户画像...注意每天有数据都要关联一次日期文件与HIVE表 3、进行用户日志数据处理 4、存储到user_article_basic表中
5、近400个工人,四个厕所,加一起8个坑位,男女各四个坑位,如果你要拉肚子,那就祈祷你自己憋得住。 如果以上种种你都表示理解,恭喜你,有了做长工得觉悟。...“拿工人得钱,好好干活不拉到了,别老想着翻身农奴把歌唱,养家糊口要紧”。好像这么想也有道理 但是接着往下看: 地主要求把地里麦子割了,一人两亩,当天完成。...想赶你走,你连呼吸都是错的 哪天地主家得地里活差不多忙完得时候,这么多长工怎么办呢,找理由开呗。 1、玩手机超过半小时,开~。...四个人一齐被开除:两个玩手机,两个看书 带耳机被开除 HR:恶心略有耳闻。...提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例,以及超 4W 行代码的电商微服务项目。 获取方式:点“在看”,关注公众号并回复 666 领取,更多内容陆续奉上。 文章有帮助的话,在看,转发吧。
虽然结果好,我们也必须思考……它们为什么这么好使? 在这篇文章里,我综述一下在自然语言处理(NLP)上应用深度神经网络得到的一些效果极其显著的成果。我希望能提供一个能解释为何深度神经网络好用的理由。...相似的词离得近。另一种方法是看对一个给定单词来说,哪些其他的单词离它最近。我们可以再一次看到,这些词都很相似。 ? 哪些词的嵌入离一个给定词最近?...毕竟表性别的代词意味着换一个词整个句子的语法就错了。正常话是这么说的 “she is the aunt” ,“he is the uncle.”。...我们没有尝试着让相似的词离得近。我们没想把类比编码进不同的向量里。我们想做的不过是一个简单的任务,比如预测一个句子是不是成立的。这些属性大概也就是在优化过程中自动蹦出来的。...单词嵌入就是会把相似的词聚到一起,所以如果我们已知的中英词汇离得近,它们的同义词自然离得近。我们还知道类似性别差异趋向于可以用一个常数的差异向量表示。
当然地主里面分善良和刻薄的,其他地主暂且不表,ZH可以说是银行里最刻薄和恶心的。...5、近400个工人,四个厕所,加一起8个坑位,男女各四个坑位,如果你要拉肚子,那就祈祷你自己憋得住。 如果以上种种你都表示理解,恭喜你,有了做长工得觉悟。...“拿工人得钱,好好干活不拉到了,别老想着翻身农奴把歌唱,养家糊口要紧”。好像这么想也有道理。 但是接着往下看:50道MySQL面试题,经典~ 地主要求把地里麦子割了,一人两亩,当天完成。...三、想赶你走,你连呼吸都是错的 哪天地主家得地里活差不多忙完得时候,这么多长工怎么办呢,找理由开呗。 1、玩手机超过半小时,开~。...四个人一齐被开除:两个玩手机,两个看书 带耳机被开除: HR:恶心略有耳闻。
当然地主里面分善良和刻薄的,其他地主暂且不表,ZH可以说是银行里最刻薄和恶心的。...5.近400个工人,四个厕所,加一起8个坑位,男女各四个坑位,如果你要拉肚子,那就祈祷你自己憋得住。 如果以上种种你都表示理解,恭喜你,有了做长工得觉悟。...“拿工人得钱,好好干活不拉到了,别老想着翻身农奴把歌唱,养家糊口要紧”。好像这么想也有道理 但是接着往下看: 地主要求把地里麦子割了,一人两亩,当天完成。...想赶你走,你连呼吸都是错的 哪天地主家得地里活差不多忙完得时候,这么多长工怎么办呢,找理由开呗。 1.玩手机超过半小时,开~。...四个人一齐被开除:两个玩手机,两个看书 带耳机被开除 HR:恶心略有耳闻。
2、食堂吃饭,等地主家儿子们(行内人员)吃完长工,临时工才能去,提前去会被查刷卡记录,通报甚至离场(=开除)。现在不存在这个问题了,干活都不在地主院里了,被赶到租得场地(ODC)去了,吃饭自理。...5、近400个工人,四个厕所,加一起8个坑位,男女各四个坑位,如果你要拉肚子,那就祈祷你自己憋得住。 如果以上种种你都表示理解,恭喜你,有了做长工得觉悟。...“拿工人得钱,好好干活不拉到了,别老想着翻身农奴把歌唱,养家糊口要紧”。好像这么想也有道理。 但是接着往下看: 地主要求把地里麦子割了,一人两亩,当天完成。...三、想赶你走,你连呼吸都是错的 哪天地主家得地里活差不多忙完得时候,这么多长工怎么办呢,找理由开呗。 1、玩手机超过半小时,开~。...四个人一齐被开除:两个玩手机,两个看书 带耳机被开除: HR:恶心略有耳闻。
求w和b的偏导: 令偏导为0: 2.多元线性回归 矩阵X的每一行的前n个元素代表一条数据标签,共有m个数据。最后一行元素恒置为1,为了求导的方便,把 当作线性模型中的偏置(bias)。...注:补充矩阵求导的知识,记熟两个。 这种情况是对带T的求导,左右两边互换位置,不加T。 这种情况是对不带T的求导,其他元素加T,不换位置。...求偏导过程如下所示: 故得 求得的W即为最优权值。 3.局部加权线性回归 为了突出要预测的值的周边重要性,减弱距离远的值对W的影响,使其能局部最优。...方法:给每一个 加上一个权重,权重的大小根据离预测值的远近而变化。离得近的权重大,离得远的权重小。对角矩阵是新权重的最佳选择。
当然地主里面分善良和刻薄的,其他地主暂且不表,ZH可以说是银行里最刻薄和恶心的。...5、近400个工人,四个厕所,加一起8个坑位,男女各四个坑位,如果你要拉肚子,那就祈祷你自己憋得住。 如果以上种种你都表示理解,恭喜你,有了做长工得觉悟。...“拿工人得钱,好好干活不拉到了,别老想着翻身农奴把歌唱,养家糊口要紧”。好像这么想也有道理 但是接着往下看: 地主要求把地里麦子割了,一人两亩,当天完成。...想赶你走,你连呼吸都是错的 哪天地主家得地里活差不多忙完得时候,这么多长工怎么办呢,找理由开呗。 1、玩手机超过半小时,开~。...四个人一齐被开除:两个玩手机,两个看书 带耳机被开除 HR:恶心略有耳闻。
最近断断续续地写出了这么个东西:http://ucren.com/demos/d3d/index.html。...坐标系 我们通常用一根带原点和正方向箭头的直线来表示数轴,数轴就是一个一维坐标系,两条在原点处相交并互相垂直的数轴就形成了二维坐标系,也叫平面直角坐标系,它用两个参数 x,y 来表示平面上一个点的位置,...渲染器涉及到两个重要的参数:人的位置和照相机景深等。...这里涉及一个问题,离观察者越近的物体会挡住或部分挡住离得远的物体,同样的,在同一个物体上的多个面,离观察者越近的面会挡住或部分挡住离得远的面。...画家算法里有多种实现,最常见的也最简单的是深度排序,本例用的也是深度排序,首先令每个面都具有中心点,再根据中心点的 z 轴坐标由大到小对面进行排序,排完序后的面即是离观察者由远及近的一个顺序,最后再逐个面进行渲染即可
持续组织了近一年的源码共读活动,感兴趣的可以 点此扫码加我微信 ruochuan12 参与,每周大家一起学习200行左右的源码,共同进步。...这对我们的启示是 —— 「经济下行时期,程序员规划职业发展时,尽量向离钱近(做业务)的领域发展」。 大厂是救命稻草? 尽量往大厂卷是不是可以减少被裁的风险?...为什么对于「在大厂做架构」的同学来说,预期会与实际有这么大差距呢?都是什么职级的同学会觉得公司架构岗被裁的比例更多呢?...在经济下行时期,应该尽量选择离钱近的业务 不要去大厂做架构。实际情况与大部分程序员预期完全不符 不管是做架构还是做业务,我们都要明白 —— 技术是为了创造价值。那么什么是「价值」?...而在不好的年景,价值直接与「能赚多少钱」划等号,离钱越近的业务,价值就越大。 而这一切,都与技术本身的难度无关。 所以,为了稳定的职业发展,更应该着眼于业务本身,而不是深究技术。
最下面一行,就是“毫米波” 既然,频率高这么好,你一定会问:“为什么以前我们不用高频率呢?” 不是不想用,是用不起。 电磁波的显著特点:频率越高,波长越短,越趋近于直线传播(绕射和穿墙能力越差)。...这就是为什么,这些年,电信、移动、联通为了低频段而争得头破血流。 有的频段甚至被称为——黄金频段。 ? 这也是为什么,5G时代,运营商拼命怼设备商,希望基站降价。...如果只采用一个大基站,离得近,辐射大,离得远,没信号,反而不好。 天线去哪了? 以前大哥大都有很长的天线,早期的手机也有突出来的小天线,为什么现在我们的手机都没有天线了? ?...在目前的移动通信网络中,即使是两个人面对面拨打对方的手机(或手机对传照片),信号都是通过基站进行中转的,包括控制信令和数据包。。。 而在5G时代,这种情况就不一定了。...D2D 5G时代,同一基站下的两个用户,如果互相进行通信,他们的数据将不再通过基站转发,而是直接手机到手机。。。 ? 这样,就节约了大量的空中资源,也减轻了基站的压力。
这对我们的启示是 —— 「经济下行时期,程序员规划职业发展时,尽量向离钱近(做业务)的领域发展」。 大厂是救命稻草? 尽量往大厂卷是不是可以减少被裁的风险?...按公司规模看裁员比例 从表中还发现个有趣的情况 —— 随着公司规模变大,架构岗被裁的比例显著增大。 大家都想去大厂做架构,但大厂架构是被裁的最多的。...为什么对于「在大厂做架构」的同学来说,预期会与实际有这么大差距呢?都是什么职级的同学会觉得公司架构岗被裁的比例更多呢?...在经济下行时期,应该尽量选择离钱近的业务 不要去大厂做架构。实际情况与大部分程序员预期完全不符 不管是做架构还是做业务,我们都要明白 —— 技术是为了创造价值。那么什么是「价值」?...而在不好的年景,价值直接与「能赚多少钱」划等号,离钱越近的业务,价值就越大。 而这一切,都与技术本身的难度无关。 所以,为了稳定的职业发展,更应该着眼于业务本身,而不是深究技术。
是时候搞一个面向2020年及以后,能近一步满足人民群众日益增长的流量需求的新技术了!...5、毫米波请允许我再发一遍刚才那个频率对照表:请注意看最下面一行,是不是就是“毫米波”?好了,既然,频率高这么好,你一定会问:“为什么以前我们不用高频率呢?”原因很简单——不是不想用,是用不起。...这就是为什么,这些年,电信、移动、联通为了低频段而争得头破血流。有的频段甚至被称为——黄金频段。这也是为什么,5G时代,运营商拼命怼设备商,希望基站降价。...如果只采用一个大基站,离得近,辐射大,离得远,没信号,反而不好。...D2D的5G时代,同一基站下的两个用户,如果互相进行通信,他们的数据将不再通过基站转发,而是直接手机到手机。。。这样,就节约了大量的空中资源,也减轻了基站的压力。
那为什么要使用本地缓存呢? 这是根据时间局部性和空间局部性进行设计的一种方案。...原理说的是,刚刚被访问的数据很有可能在不久的将来成为热点数据,如果能在离用户近离后端存储远的地方直接取出这些数据,用户请求响应会更快,也不会对后端存储造成太大压力,两全其美。...这里说的缓存穿透,指的是大批量数据在分布式缓存中没有,数据库也没有,这样本地缓存得存储一个空值来减轻数据库的压力。不管怎么用,我们不能存储大量的本地缓存,否则单机实例容易发生内存溢出。...所以我们得优化下,可以改进成分段式的,新访问或者新更新过的数据放到中间,而不是头部。 缓存置换策略,除了优化后的最近不常访问算法,还可以结合其他算法。不难发现,有些缓存数据是空值的,有些是短暂存活的。...讲了两个关于本地缓存的置换算法,其实都是在讨论一个点,就是如何提高缓存命中率,让本地缓存发挥出其功效。
对于这个公式,可以这么说:无论是1G、2G、3G,还是4G、5G,万变不离其宗,全部都是在它身上做文章,没有跳出它的“五指山”。 且听我慢慢道来。。。 有线?无线?...请注意看最下面一行,是不是就是“毫米波”? 继续,继续! 好了,既然,频率高这么好,你一定会问:“为什么以前我们不用高频率呢?” 原因很简单——不是不想用,是用不起。...这就是为什么,这些年,电信、移动、联通为了低频段而争得头破血流。 有的频段甚至被称为——黄金频段。 ? 这也是为什么,5G时代,运营商拼命怼设备商,希望基站降价。...如果只采用一个大基站,离得近,辐射大,离得远,没信号,反而不好。 天线去哪了? 大家有没有发现,以前大哥大都有很长的天线,早期的手机也有突出来的小天线,为什么现在我们的手机都没有天线了? ?...在目前的移动通信网络中,即使是两个人面对面拨打对方的手机(或手机对传照片),信号都是通过基站进行中转的,包括控制信令和数据包。。。 而在5G时代,这种情况就不一定了。
" 中的 " 计 " 的含义 1、" 计 " 的含义 " 始计篇 " 中的 " 计 " 是 计算 的意思 , 并不是 计策 / 计谋 / 奇谋巧计 ; 2、" 始计篇 " 结构层次 " 始计篇 " 分两个层次...: 第一层 讲的是 计算哪些要素 , 五事七计 ; 五事 : 一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五曰法 ; 七计 : 主孰有道、将孰有能、天地孰得、法令孰行、兵众孰强、士卒孰练、赏罚孰明 ; 第二层...讲 " 诡道 " , 列出了 12 条 " 诡道 " ; 故能而示之不能 ; 用而示之不用 ; 近而示之远,远而示之近 ; 利而诱之 ; 乱而取之 ; 实而备之 ; 强而避之 ; 怒而挠之 ; 卑而骄之...; 佚而劳之 ; 亲而离之 ; 攻其无备,出其不意 ; 3、战争论 中的 " 计算 " 在 克劳塞维茨 的 " 战争论 " 中 , 也讨论了 计算 敌我双方 的力量对比 , 不仅仅是数量上的比较 ,...法令孰行、兵众孰强、士卒孰练、赏罚孰明 进行对比计算 ,看谁的分数比较高 ; 计算出结果以后 , 怎么处理处理结果呢 , " 多算者胜,少算者不胜,而况于无算乎?
对于这个公式,可以这么说:无论是 1G、2G、3G,还是 4G、5G,万变不离其宗,全部都是在它身上做文章,没有跳出它的“五指山”。 且听我慢慢道来。 2 有线?无线?...如果按 28GHz 来算,根据前文我们提到的公式: 好啦,这个就是 5G 的第一个技术特点—— 4 毫米波 请允许我再发一遍刚才那个频率对照表: 请注意看最下面一行,是不是就是“毫米波”?...好了,既然,频率高这么好,你一定会问:“为什么以前我们不用高频率呢?” 原因很简单——不是不想用,是用不起。 电磁波的显著特点:频率越高,波长越短,越趋近于直线传播(绕射能力越差)。...这就是为什么,这些年,电信、移动、联通为了低频段而争得头破血流。 有的频段甚至被称为——黄金频段。 这也是为什么,5G 时代,运营商拼命怼设备商,希望基站降价。...如果只采用一个大基站,离得近,辐射大,离得远,没信号,反而不好。 6 天线去哪了? 大家有没有发现,以前大哥大都有很长的天线,早期的手机也有突出来的小天线,为什么现在我们的手机都没有天线了?
相反,如果我们抓不住关键点,那么回答也会跑偏,这就是为什么我在面试的时候,有些候选人会回答使用分布式系统或者是增加资源加速计算,或者是换一种其他的算法的原因。...也就是说我们是从怎样的情况开始收敛的,显然如果我们的初始状态离最终的收敛状态越近,那么收敛需要的迭代次数就越少,所以我们这个优化算法的目标就是想办法找到一个足够接近收敛结果的起始状态。...也就是说在同一个簇附近的点都会被纳入这个簇的范围内,反过来说就是两个离得远的点属于不同簇的可能性比离得近的大。...但是我们的随机不是盲目的,我们希望设计一个机制,使得距离所有簇中心越远的点被选中的概率越大,离得越近被随机到的概率越小。 我们重复上述的过程,直到一共选出了K个簇中心为止。...当然Kmeans++本身也具有随机性,并不一定每一次随机得到的起始点都能有这么好的效果,但是通过策略,我们可以保证即使出现最坏的情况也不会太坏。
Richard 写的译者序名字是《得开发者得天下》,多写几篇类似的文字我觉得就能组织一本什么散文集出版了。我觉得这个应该是出版社编辑的问题,请人写序一定要让人家写个题目,要不然这序就写的更敷衍了。...Borland 的没落是平台型产品公司之间“互卷”的结果,从技术和产品的角度看,我觉得有两点可以深入思考: 从技术角度来说,谁离底层越近,谁就更有竞争优势,如果主导 .Net 战略的公司不是微软的话,Borland...也不见得能输——而且输的这么彻底。...为什么开发者关系很重要? 看到作者的这个小标题和内容后,我觉得文字内容并没有解释这个标题。 为什么开发者关系是有效的? 这是因为开发者关系强调与开发者建立信任的关系。...这个交叉学科的讲法非常有意思,但是我感觉不止 3 个学科的交叉点这么简单。
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