参考链接： Java中的可访问和非访问修饰符 1.final 修饰类时表明该类不能被继承，自然类中的方法默认是final型的。 2.final 修饰方法时不允许被子类覆盖，也就是可以被继承。...Final类中的成员变量只要没有添加final修饰都可以照常操作。...static修饰的方法中不得含有非静态的方法和非静态的变量。因为非静态的方法和变量通常是和对象绑定在一块的。而static方法是和对象无关。 ...static修饰的变量，不会影响到对象访问权限(方法也是)，静态变量和类绑定只存在一个副本，而那些和对象绑定的变量则因为对象不同，可以存在多个副本也不会冲突。 static修饰模块。...本文主要参考的文章除了以上提到的外还有http://lavasoft.blog.51cto.com/62575/18771/，这里也是讲的static和final区别。
device-width, initial-scale=1.0"> Vue中的事件处理...，这和上面只写方法名效果一样。...： 事件的修饰符 @click.prevent 这个例子并不会跳转到/abc，因为加了事件修饰符prevent，能够阻止事件的默认行为 <!...，prevent就是一个事件修饰符，如果还有其他方法，就是@click.prevent="你的方法名"，点击后执行方法，但是阻止你的提交行为。...，之后按下回车enter的时候才会触发 按键修饰符有 .enter .tab .delete (捕获“删除”和“退格”键) .esc .space .up .down .left .right 更多按键修饰符见官网
接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...可以将学习问题形式化为公式（2.1）中的 pointwise loss function，公式（2.2）中的 pairwise loss function 或公式（2.3）中的 listwise loss...匹配学习推荐的目的是学习基础匹配模型 f（ui，ij），该模型可以对矩阵R中零项的评分（相互作用）做出预测： 其中 r^ij表示用户 ui和项目 ij之间的估计得分，以此方式，给定用户...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。...在不失一般性的前提下，让我们以搜索为例。图2.2说明了潜在空间中的query-文档匹配。 存在三个空间：query空间，文档空间和潜在空间，并且query空间和文档空间之间存在语义间隙。
随着Internet的快速发展，当今信息科学的基本问题之一变得更加重要，即如何从通常庞大的信息库中识别满足用户需求的信息。目的是在正确的时间，地点和环境下仅向用户显示感兴趣和相关的信息。...如今，两种类型的信息访问范例，即搜索和推荐，已广泛用于各种场景中。 在搜索中，首先会对文档（例如Web文档，Twitter帖子或电子商务产品）进行预处理并在搜索引擎中建立索引。...取而代之的是，它分析用户的个人资料（例如，人口统计信息和环境）以及商品的历史互动，然后向用户推荐商品。用户特征和项目特征被预先索引并存储在系统中。根据用户对它们感兴趣的可能性对项目进行排名。...这里的“受益人”是指在任务中要满足其利益的人。在搜索引擎中，通常仅根据用户需求创建结果，因此受益者是用户。在推荐引擎中，结果通常需要使用户和提供者都满意，因此受益者都是他们。...表1.1：搜索和推荐的信息提供机制
Java中Interface方法默认访问修饰符为：public abstract Java中Interface常量的默认访问修饰符为：public static final 验证方式：反射 1、Interface
【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...2.3.1 偏最小二乘 偏最小二乘（PLS）是最初提出的用于统计回归的一种技术【6】。结果表明，PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。...为了解决这个问题，【8】提出了一种称为潜在空间中的正则化匹配 (RMLS) 的新方法，其中在解决方案稀疏的假设下，PLS 中的正交约束被 l1和 l2正则化替换。...∣⋅∣和∣∣⋅∣∣分别表示 l1 和 l2 范数。请注意，正则化是在行向量上定义的，而不是在列向量上定义的。使用 l2 范数是为了避免结果太小。 RMLS中的学习也是一个非凸优化问题。...这意味着 RMLS 中的学习可以轻松并行化和扩展。 方程（2.5）中的匹配函数可以改写为双线性函数: 其中 W=LqTLd。
Garcia-Molina等【1】指出，搜索和推荐中的根本问题是识别满足用户信息需求的信息对象。还表明搜索（信息检索）和推荐（信息过滤）是同一枚硬币的两个方面，具有很强的联系和相似性【2】。...图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。...X和Y是搜索中查询和文档的空间，或推荐中用户和项目的空间。 在图1.1的统一匹配视图下，我们使用信息对象一词来表示要检索/推荐的文档/项目，并使用信息来表示相应任务中的查询/用户。...明显的趋势是，在某些情况下，搜索和推荐将集成到单个系统中，以更好地满足用户的需求，而匹配在其中起着至关重要的作用。 搜索和推荐已经具有许多共享技术，因为它们在匹配方面很相似。...因此，为了开发更先进的技术，有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。 搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。
C和C++中的const main.c /*C中的const const修饰的变量可以不初始化 const修饰的量叫常变量，不是常量 绝对的常量就是一个立即数，可以作为数组的下标 const修饰的常变量和普通变量的唯一区别是...：常变量定义以后不能作为左值存在 常变量和普通变量的编译方式一模一样 同一工程下，可以引用其他文件中定义的被const修饰的全局变量 a.c const int gdata = 10;//生成的符号是...*p = 30; printf("*p = %d \n",*p); printf("b = %d \n",b); return 0; } main.cpp /* c++中的...const的必须初始化 const修饰的量是真正的常量，可以作为数组的下标 （c++中const的编译规则 所有使用常量名字的地方全部替换为常量的初始值） */ int main(){ const...//mov dword ptr[ebp-0Ch],0Ah cout<<c<<endl; } c++中const生成的符号 在c++中，定义的被const修饰的全局变量所生成的符号是
1.2 必备小工具 将手机越狱后，需要安装一些必备的工具来增强可操控性。相信读者学会如何在Cydia中搜索安装软件之后，下面的操作应该已经非常熟练。...AppSync Unified AppSync Unified是iOS设备越狱后的必备补丁，用来绕过系统对应的签名验证，可以随意安装和运行脱壳后的ipa。...建议添加插件作者的源(网址为:https://cydia.akemi.ai/)，搜索AppSync Unified即可安装，该插件支持iOS5~iOS13版本系统。...二、SSH配置 Secure Shell(SSH)是建立在应用层基础上的安全协议，用于计算机之间的加密登录，可以在不安全的网络中为网络服务器提供安全的传输环境。...2.5 使用scp传输文件 在配置好SSH之后，可以使用scp工具在iOS设备和mac之间互相传输文件。
在本文中，我将给大家演示如何在 python 中使用四种方法替换文件中的文本。 方法一：不使用任何外部模块搜索和替换文本 让我们看看如何在文本文件中搜索和替换文本。...首先，我们创建一个文本文件，我们要在其中搜索和替换文本。将此文件设为 Haiyong.txt，内容如下： 要替换文件中的文本，我们将使用 open() 函数以只读方式打开文件。...然后我们将 t=read 并使用 read() 和 replace() 函数替换文本文件中的内容。...print("文本已替换") 输出： 文本已替换 方法二：使用 pathlib2 模块搜索和替换文本 让我们看看如何使用 pathlib2 模块搜索和替换文本。...replace_text)) 输出： 文本已替换 方法 3：使用正则表达式模块搜索和替换文本 方法 3：使用正则表达式模块搜索和替换文本 让我们看看如何使用 regex 模块搜索和替换文本。
从许多会谈中可以明显看出，深度学习已经进入许多遥感专家的工具箱。观众们对这个话题的兴趣似乎很大，他们讨论了在各种应用中使用深度学习技术的影响和适用性。...讨论的内容之一是使用为一种数据(通常是自然图像)开发和训练的神经网络，并将其应用于其他类型(遥感)数据源中的实践。...视觉搜索以及所需的训练数据 深度学习或其他机器学习技术可用于开发识别图像中物体的鲁棒方法。对于来自飞机的航拍图像或高分辨率卫星照片，这将使不同物体类型的匹配、计数或分割成为可能。...我们可以选择再运行一次迭代搜索，通过选择更多的我们满意的片段，并再次运行排序： ? ? 船只仍在前100名之列，这是一个好迹象。请注意，我们之前标记为满意的片段不再出现在交互式细分中。...然而，在实际中，更确切地说，是前M个片段包含船只，之后在片段M和片段N之间有一个间隔，其中一些包含船只，而不是所有都包含船只。在M之后的片段被假设不包含船，以避免误报。
Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。...【7】 提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询中单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。...【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。 在推荐方面，除了引入的经典潜在因子模型外，还开发了其他类型的方法。...例如，可以使用预先定义的启发式在原始交互空间上进行匹配，例如基于项目的 CF【12】和统一的基于用户和基于项目的 CF【13】。...还可以使用概率图模型【16】对用户-项目交互的生成过程进行建模。为了结合各种辅助信息，例如用户配置文件和上下文，除了引入的 FM 模型外，还利用了张量分解【17】和集体矩阵分解【18】。
1 Docker Hub恶意镜像分析：通过公共容器镜像进行攻击 Sysdig 威胁研究团队对超过250,000个Linux镜像进行分析，以了解DockerHub上的容器镜像中隐藏了何种威胁。...https://sysdig.com/blog/analysis-of-supply-chain-attacks-through-public-docker-images/ 2 安全专家披露亚马逊网络服务...AWS AppSync漏洞 日前，Amazon Web Services (AWS) 修复了一个跨租户漏洞，该漏洞可能允许攻击者获得对资源的未授权访问。...，该工具可以使用通过Yaml语句创建的简单的预定义可扩展的自定义规则来转储AWS环境中的各种数据，并对AWS环境的配置信息和服务进程执行安全分析。...核心能力包括混合云的安全治理和K8S容器云安全检测。
AppSync Unified是iOS设备越狱后的必备补丁，作用是用于绕过系统对应用的签名验证，可以随意安装和运行脱壳后的ipa。...关于OpenSSH的使用在下一篇文章中详细介绍。 Mac端安装的软件 为了Mac桌面端能够更好的访问管理iOS越狱设备，建议在Mac端安装如下几个软件：iFunBox、爱思助手、itools助手。...爱思助手和itools可以查看设备的越狱状态等详细信息以及给越狱设备安装三方软件。 Cydia无法安装插件？...如果Cydia无法安装某个插件（通常是包括没有找到合适的源），可以通过电脑下载.deb格式的插件安装包，然后把插件安装包放到iPhone的如下目录中：/var/root/Media/Cydia/AutoInstall...注意：越狱插件的后缀通常是.deb格式的。这一点和App Store下载的ipa包不同。
接下来，我们简要介绍在潜在空间中执行匹配的代表性推荐方法，包括偏置矩阵分解 (BMF)【1】、Factored Item Similarity Model (FISM) 【2】和分解机 (FM)【3】。...它是在 Netflix Challenge 期间开发的，由于其简单性和有效性而迅速流行起来。...另一种成对损失，贝叶斯个性化排名 (BPR)【6】损失也被广泛使用： 其中 σ(·) 表示 sigmoid 函数，它将分数的差异转换为介于 0 和 1 之间的概率值，因此损失具有概率解释。...两种损失之间的主要区别在于，BPR 将正例和负例之间的差异强制尽可能大，而没有明确定义余量。...除了用户和物品之间的交互信息，FM还结合了用户和物品的边信息，例如用户资料（例如年龄、性别等）、物品属性（例如类别、标签等）和上下文（例如，时间、地点等）。
遗留和现代数据库中的向量搜索 向量数据库是一种将数据（包括文本、图像、音频和视频）存储为向量的数据库，向量是高维空间中对象或概念的数学表示。...具有红色、绿色和蓝色成分的颜色是最简单的例子。在现实生活中，它通常更复杂。 例如，在文本搜索中，我们可以将文档表示为高维向量。这引出了"词袋"的概念。...当谈到图书馆和搜索引擎（如 Lucene 、Elasticsearch 和 Manticore Search ）中的全文搜索时 ，稀疏向量有助于加快搜索速度。...例如，"苹果"这个词可能与水果和科技公司相关联，没有任何区别，因此在搜索中可能会对它们进行类似的排名。 但请考虑一下这个类比：在向量空间中，哪两个物体的距离更近：一只猫和一只狗，还是一只猫和一辆车？...在此步骤中，数据库可以利用特定的索引方法（例如 HNSW），也可以通过将查询向量与表中的每个向量进行比较来执行强力搜索以找到最接近的匹配项。
反馈的基本类型 relevance Feedback:查询结果返回后，有专门的人来识别那些信息是有用的，从而提高查询的命中率，这种方式很可靠 implicit feedback:观察有哪些返回结果是用户点击了的...||取模代表向量的个数，另外经过移动之后，会有很多原来是0的变成有数据，通常采用的措施是保留高权重的 它可以用在 relevance feedback和persudo feedback【relevance...KL散度检索模型] kl作为反馈运算来讲，具体操作可以是：首先提供一个预估要查询的文档集，以及查询的关键字，分别计算出文档和查询的向量。...计算出二者的距离【基本和VSM一致】，通过这样的方式，会得到一个反馈的集合。...通过加入另外的一个集合【背景文档】，混合两个模型，并通过概率来选择哪个集合的结果，这个时候，所有的反馈文档集合由混合模型来决定，那么对于在背景文档中很少的词频，但是在反馈文档中很频繁的，必定是来源于反馈文档集合
开发环境：Xcode 4.5.2 ios设备需要越狱并从Cydia安装appsync 安装appsync步骤： 1、找到安装的cydia，第一次运行将会弹出提示，选择开发者即可 2、在工具栏中选择软件源...如果失败确认源地址后面是否加上/ 5、选择刚才添加的源，选择合适版本的appsync安装即可。...注：如果列表中没有appsync可以用工具栏中的搜索，搜索appsync；另外cydia.hackulo.us源也可以 另：如果没有安装appsync的话，最后运行的话，会提示证书过期。...，全部默认或空着即可 二、修改Xcode的配置文件 需要修改SDKSettings.plist和Info.plist两个文件，网上说4.5之后必须用Xcode进行编辑，原因是这两个文件从原来的xml改为了二进制文件.../Build/Products/Release-iphoneos 3、把该目标下的app文件，拖到iTunes中 4、再从iTunes中拖到任何一个位置，就会变成ipa安装包 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
Understanding Scalar Quantization in Lucene 自动字节量化在 Lucene 中的应用 HNSW 是一种功能强大且灵活的存储和搜索向量的方法，但它需要大量内存才能快速运行...Lucene 中的分段量化 每个 Lucene 段存储以下内容：单个向量、HNSW 图索引、量化向量和计算的分位数。为了简洁，我们将重点介绍 Lucene 如何存储量化和原始向量。...对于每个段，我们跟踪 vec 文件中的原始向量、veq 文件中的量化向量和单个修正乘数浮点数，以及 vemq 文件中关于量化的元数据。...它们仅在特定请求时使用（例如通过重排序进行暴力二次搜索），或在段合并期间重新量化。 占用 (dimension+4)∗numVectors 的空间，并将在搜索期间加载到内存中。...以图 4 中的段为例。假设段 A 和 B 各有 1000 个文档，段 C 只有 100 个文档。
本节的内容仅代表我在考虑处理上述问题时的想法和思路。其中不少功能已经超出了原本的需求，增加这些功能一方面有利于更多地融汇以前博客中的知识点，另一方面也提高了解题的乐趣。...为定位及智能高亮保存更多数据为了方便之后的搜索结果显示和定位，每次搜索均需记录如下的信息 —— 搜索结果总数量、当前高亮的结果位置、包含搜索结果的 transcription、每个 transcrption...中符合条件的 range 以及在搜索结果中的序号（ 位置 ）。...将搜索结果优先定位于 List 当前显示的 transcription 中。...在范例代码中，我使用了 聊聊 Combine 和 async/await 之间的合作[13] 一文中介绍的方法，通过自定义 Publisher ，将 async/await 方法嵌入到 Combine
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
