METEOR用 WordNet 等知识源扩充了一下同义词集，同时考虑了单词的词形（词干相同的词也认为是部分匹配的，也应该给予一定的奖励，比如说把 likes 翻译成了 like 总比翻译成别的乱七八糟的词要好吧...在待评价语句和参考语句之间的毗邻映射越长，块的数量就越少。一个待评价翻译如果和参考翻译相同，那么就只有一个块。...其中增加、删除、替换操作计算得到的距离被称为编辑距离，并根据错误率的形式给出评分 其中 edit(c,r) 是指机器翻译生成的候选译文 c 和参考译文 r 之间的距离，l 是归一化因子，通常为参考译文的长度...所以 edit(c, r) = 2，归一化因子 l 为 Reference 的长度 7，所以该参考译文的 TER 错误率为 2/7。...基于该思路，提出了BLEURT，一种基于BERT的文本生成任务度量方法，通过对维基百科句子的随机扰动，辅以一组词汇级和语义级的监督信号来进行预训练。
下面列出了在MODEL语句中列出变量的标准。在以下各节中，我们将看到前三个示例： 1.％WITHIN％– 1级固定因子（非随机斜率）2.具有潜在斜率变量的％WITHIN％– 1级随机因子3....2级因子和两个随机1级因子（无交互） 这是我们看到的第一个具有2级（班级）变量的模型：教师的多年经验（Texp），也是以均值为中心的。...具有相互作用的一个2级因子和两个随机1级因子 这是我们在班级变量Texp与学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互的唯一模型。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项的xtmixed命令运行时，Stata给出了一个错误，指出Hessian不是负半定性，一致性错误，并且没有产生任何输出。 ...尽管本文档可以用作为嵌套数据集运行各种两级分层模型的指南，但我们强烈建议读者仅在适合回答您的特定研究问题时使用这些模型。
下面列出了在MODEL语句中列出变量的标准。在以下各节中，我们将看到前三个示例： 1.％WITHIN％– 1级固定因子（非随机斜率）2.具有潜在斜率变量的％WITHIN％– 1级随机因子3....2级因子和两个随机1级因子（无交互） 这是我们看到的第一个具有2级（班级）变量的模型：教师的多年经验（Texp），也是以均值为中心的。...具有相互作用的一个2级因子和两个随机1级因子 这是我们在班级变量Texp与学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互的唯一模型。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项的xtmixed命令运行时，Stata给出了一个错误，指出Hessian不是负半定性，一致性错误，并且没有产生任何输出 HLM结果 这些估计值大致等于其他程序的结果...尽管本文档可以用作为嵌套数据集运行各种两级分层模型的指南，但我们强烈建议读者仅在适合回答您的特定研究问题时使用这些模型。
下面列出了在MODEL语句中列出变量的标准。在以下各节中，我们将看到前三个示例： 1.％WITHIN％– 1级固定因子（非随机斜率）2.具有潜在斜率变量的％WITHIN％– 1级随机因子3....一个2级因子和两个随机1级因子（无交互） 这是我们看到的第一个具有2级（班级）变量的模型：教师的多年经验（Texp），也是以均值为中心的。...具有相互作用的一个2级因子和两个随机1级因子 这是我们在班级变量Texp与学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互的唯一模型。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项的xtmixed命令运行时，Stata给出了一个错误，指出Hessian不是负半定性，一致性错误，并且没有产生任何输出。 ...尽管本文档可以用作为嵌套数据集运行各种两级分层模型的指南，但我们强烈建议读者仅在适合回答您的特定研究问题时使用这些模型。
所以这也就导致了一个问题，大学毕业和工作时衔接不上最大的问题不在于技术上的难度，而是日志打印的问题。...应该选用哪种级别就是个很重要的问题。 首先明确日志级别中的优先级是什么意思，在你的系统中如果开启了某一级别的日志后，就不会打印比它级别低的日志。...通常来说，系统出了问题客户不会进到系统对着黑黢黢的控制台查看日志输出，所以日志所面对的主体对象必然是软件开发人员（包括测试测试、维护人员）。 下面我们假设几种场景来帮助我们理解日志级别。...开发人员到达现场后，第一步应该是查看INFO日志初步作初步判断验证测试人员的看法，接着如果不能判断出问题所在则应该是将日志级别调整至DEBUG级别，打印出DEBUG级别的日志，通过DEBUG日志来分析定位...所以，DEBUG级别的日志应该是能帮助开发人员分析定位bug所在的位置。 ERROR和WARN的级别都比INFO要高，所以在设定日志级别在INFO时，这两者的日志也会被打印。
FRR（False Reject Rate）就是错误拒绝率，把相同的人的图像当做不同人的了，它等于1-TAR。...增大相似度阈值T，FAR和TAR都减小，意味着正确接受和错误接受的比例都降低，错误拒绝率FRR会增加。...减小相似度阈值T，FAR和TAR都增大，正确接受的比例和错误接受的比例都增加，错误拒绝率FRR降低。...AP就是这11个precision的平均值，将所有类别的AP再取平均，就得到了mAP。 PASCAL VOC 2010年提出了一个更好的指标，去除了11点的设定，对于样本不均衡的类的计算更加有效。...另外，如果把softmax后的向量组合并在一起形成另一个概率分布p(y)，为了满足多样性，这个分布的熵应该是越大越好，也就是各种类别的样本都有。
啊，问题在哪里 问答思辨环节 ? 两位特邀嘉宾分别对上述工作表达了自己的看法与疑问。刘知远老师认为，泽宇的分享还可以补充两点：一是对其他学者已有工作的描述，二是对自己的科研成果进行创新点介绍。...匹配不同数据源中的相同实体是构建开放知识图谱的根基，并且实体对齐是数据集成的关键一个步骤。作者在两个不同的亿级学术图谱（微软MAG和清华AMiner）进行实体链接对齐工作。 ?...张帆进的工作分别实现这三种实体的正确链接与对齐，如下图所示，红色实线表明错误对齐，绿色实线表明正确对齐，绿色虚线表明未能对齐。...在进行这两个不同数据的对齐过程中，主要面临三个挑战： 实体异构：实体类型不同以及实体属性不一致； 实体歧义：同名消歧问题； 数据规模大：每种数据源中有上亿级别的论文出版物。 ?...最后，刘老师针对现场观众的提问关于科研工作中“性别问题”给出了自己的看法，认为计算机领域更能够体现出性别的平等，计算机这个行业在未来与其他学科的结合会更紧密，不同性别的科研工作者可以发挥各自的优势。
位运算符只能对整数型和字符型数据进行操作。...0:-1)); // -1 } } 7、运算符优先级 ? 2 Java类型转换 自动类型转换 指的是容量小数据类型可以自动转换为容量大的数据类型。...语法格式：（type）var 运算符“()”中的type表示将值var转换成想要的目标数据类型 2.9 常见的类型转换错误 下面简单介绍一些常见的错误，具体看看注释： /** * 测试类型转换中常见的错误...total结果还是负数，为-64771072，因为两个因子都是int，所以默认会按照int来计算，计算结果本身就溢出了，这时候再转成long也于事无补 long total1 = money...Reference 【1】未标明来源的图片均来自【尚学堂】Java300集-高琪 的视频截图
该方法首先生成若干组与原始数据结构相同 的随机矩阵，求出其特征值并进行平均，然后和真实数据的特征值进行比对，根据交叉点的位置来选择因子个数。...，那么函数形式应该是factanal(covmat=correlations,factors=2,rottion='varimax')，这会得到相同的结果。...Kruskal在1964年提出了一种算法来解决这个问题。在R中MASS包的isoMDS函数可以实现这种算法，另一种流行的算法是由sammon函数实现的。...它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。 判别分析的方法大体上有三类，即Fisher判别、Bayes判别和距离判别。...可以看到setose品种聚类很成功，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。
3.3、等级型 将数据对象分成不同的类型 确定所分类别的等级差别和序列差别 eg： 身高：高、中、低 年级：三年级、二年级 ?...数据清洗 从一个充满拼写错误，缺失值，异常值等问题的原始数据集(Raw Data)通过数据转换，缺失处理,异常处理等手段映射为一个符合质量要求的“新”数据集(Consistent Data)的过程...准确性，一致性，时效性，完整性，数据重复，数据冗余 易用性和可维护性 相关性和可信度 1、准确性 考察数据集记录的信息是否存在异常或错误 业务数据通常存在特征取值缺失，特征缺失，主键缺失等问题...，数据记录是否保持统一格式 数据一致性问题通常存在于数据整合阶段： 来自不同数据源的数据汇总在一起，特征的表述不相同 相同的特征名称在不同的数据源中代表不同的含义 1、特征名称不同，含义相同...体重会是50-80 通过reference来初步判断哪些指标代表的含义相同 2、特征名称相同，含义不同 不同医疗器械采集的数据中通常含有名称为蛋白的字段，但特征可能指尿蛋白，也可能指血蛋白 在实际操作中需要组合成新的特征
而真实业务场景经常需要状态传递及共享，一般方法是： 状态传递：父子组件通信通过props完成（正向传属性值，反向传方法），对于兄弟组件间通信，则需要通过事件或者把状态提升到父级（把兄弟通信问题转换成父子通信...把共享状态放在一个组件里，其它组件取状态引用比较费劲，提出来作为单例稍好一些，但组件树外存在零散的共享状态，也可能会带来维护上的问题 把状态层单独提出来，能有效解决状态传递和共享的问题，再用action...） mapActions 把action和组件的methods连接起来 简化dispatch action的过程（同样需要注入store） 五.疑问 1.怎样避免相同组件共享状态？...比如list里有3个相同组件，怎样避免共享state带来的状态一致问题？ 模块复用与状态共享的冲突。像处理data一样，用函数state返回新状态对象，而不用对象state。...比如可缓存的服务数据 store的角色应该是server + database，作为前端数据层存在，而不是单纯地把应用状态从组件树抽离出来作为状态树，没有太大意义 2.computed属性和vuex的store.state
该方法首先生成若干组与原始数据结构相同的随机矩阵，求出其特征值并进行平均，然后和真实数据的特征值进行比对，根据交叉点的位置来选择因子个数。...如果采用基本函数factanal进行因子分析，那么函数形式应该是factanal(covmat=correlations，factors=2，rottion='varimax')，这会得到相同的结果。...Kruskal在1964年提出了一种算法来解决这个问题。在R中MASS包的isoMDS函数可以实现这种算法，另一种流行的算法是由sammon函数实现的。...它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。 判别分析的方法大体上有三类，即Fisher判别、Bayes判别和距离判别。...可以看到setose品种聚类很成功，但有一些virginica品种的花被错误和virginica品种聚类到一起。 ?
简介 本文重点介绍机器学习模型中输入变量（预测因子）的选择，预处理以及评估的相关细节。所有的计算和实验将用R语言来实现。 输入数据 我们将采用11个指标（振荡器），在输入设置中不设优先级。...不考虑分类重要度，根据它们在每个分类中的排位，变量的顺序给出了其自由排名。 这个图表说明了些什么？tr预测因子对于类型“1”比类型“-1”重要很多。...热力图 ： 针对变量对，显示哪里的相关性 是最强的。 颜色越暗，相关性也越强。...基于上述概念提出了许多方法并且已经应用到多个不同的领域中去了。为了解决问题，这个方法使用模糊关系和上下限的概念。 让我们继续。所有在这个包中提供的方法被如下划分： RST 和 FRST的基本概念。...) > new.data.tst <- SF.applyDecTable(data.tst.d, reduct1) 现在，使用名为“induction rules”的包，我们将得到一系列绑定预测因子和目标的规则
为了提取这些标题以创建新变量，我们需要在训练集和测试集上执行相同的操作，以便这些功能可用于增长我们的决策树，并对看不见的测试数据进行预测。在两个数据集上同时执行相同过程的简单方法是合并它们。...将姓氏与家庭大小相结合可以解决这个问题。没有两个家族 - 约翰逊应该在如此小的船上拥有相同的FamilySize变量。让我们首先提取乘客的姓氏。...famIDs <- famIDs[famIDs$Freq <= 2,] 然后，我们需要在数据集中覆盖未正确识别的组中的任何族ID，并最终将其转换为因子： 我们现在准备将测试和训练集分解回原始状态，用它们带来我们新奇的工程变量...如果你尝试，R会向你抛出错误。 因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。...看看我们的61级FamilyID因素在这里是如此突出，并且树挑出了所有比其他家庭更偏向的家庭。这样，决策节点可以将数据切割并改变为以下节点的纯度的最佳可能组合。
字符级 NNLM 可以被用来解决集外词（OOV）问题，由于字符特征揭示了单词之间的结构相似性，因此对不常见和未知单词的建模有所改进。...这是因为字符级 NNLM 必须考虑更长的历史数据才能正确地预测下一个单词。 人们已经提出了许多将字符级和单词级信息相结合的解决方案，它们通常被称为基于字符（character-aware）的语言模型。...Hwang 和 Sung 于 2016 年使用一个分层 RNN 架构解决了字符级 NNLM 的问题，该架构包含具有不同时间规模的多个模块。...另一种解决方案是同时将字符级别和单词级别的特征输入给 NNLM。...Verwimp 等人于 2017 年提出了一种「字符-单词」LSTM-RNNLM，它直接将字符和单词级别的特征向量连接起来，然后将连接结果输入给网络。
即使这些管理者属于相同的HFRI类别，但他们的风格也有明显的差异。 ?...对他们来说，第一类错误的成本要低得多——花几个小时来勾画一个新设计、起草一个想法、再做一个实验室实验等。另一方面，第二类错误让他们付出了很多代价。...未能解决新问题、创新、发明和创造可能是“职业致命”的结果。在第二个任务中，一个正确的答案抵得上许多错误的答案。 测试一个新的投资策略应该属于哪一类呢？...考虑一下，对于一个接受“假”因子（有时被称为p-Hacking）的量化分析师来说，第一类错误的代价是什么？虚假因子的预期回报是随机减去交易成本。...与对好桥梁和坏桥梁进行平均不同，对好因子和坏因子进行平均可以使模型朝着其目标的方向发展，即提供正回报。 ? 伟大的投资者意识到他们错过的机会和他们做错误投资一样重要。
为了解决用户反馈的三大痛点问题：偏航重算、无法定位和抓路错误，结合算法和数据，提出了一套软件+硬件的解决方案。最后，用实测数据验证对用户反馈问题的改善程度。 2....技术方案 车机融合定位项目解决的是道路级的定位问题，受限于硬件性能，目前市场上通用的技术方案有两种，如下表1所示： 表1 通用方案 方案 代表 偏航重算 无法定位 抓路错误 软件(GNSS+MM) AppleGoogle...解决部分偏航重算问题 惯性导航（IMU） 输出连续可靠 无需外部依赖 误差累积发散 解决无法定位问题 表1表明，目前市面上存在的通用方案并不能完全解决偏航重算、无法定位和抓路错误这三个问题，尤其是抓路错误...补偿模块的主要功能是利用GPS数据来补偿速度敏感器误差参数（比例因子）和IMU的误差参数（陀螺仪天向比例因子和陀螺仪三轴零偏）。...停车场定位导航的主要目的是将车机用户导航到指定的停车位，其中涉及到室内外场景地图切换、层与层地图切换和导航等一系列问题。停车场识别的目的就是为这地图切换提供支持。
为了解决用户反馈的三大痛点问题：偏航重算、无法定位和抓路错误，结合算法和数据，提出了一套软件+硬件的解决方案。最后，用实测数据验证对用户反馈问题的改善程度。 2....技术方案 ---- 车机融合定位项目解决的是道路级的定位问题，受限于硬件性能，目前市场上通用的技术方案有两种，如下表1所示： 表1 通用方案 方案 代表 偏航重算 无法定位 抓路错误 软件(GNSS+MM...解决部分偏航重算问题 惯性导航（IMU） 输出连续可靠 无需外部依赖 误差累积发散 解决无法定位问题 表1表明，目前市面上存在的通用方案并不能完全解决偏航重算、无法定位和抓路错误这三个问题，尤其是抓路错误...补偿模块的主要功能是利用GPS数据来补偿速度敏感器误差参数（比例因子）和IMU的误差参数（陀螺仪天向比例因子和陀螺仪三轴零偏）。...停车场定位导航的主要目的是将车机用户导航到指定的停车位，其中涉及到室内外场景地图切换、层与层地图切换和导航等一系列问题。停车场识别的目的就是为这地图切换提供支持。
Enter password: ERROR: ORA-01017: invalid username/password; logon denied 通过这个错误可以得知应该是密码错误，但是密码文件没有做任何的改动也是从主库拷贝过来的...Enter password: ERROR: ORA-21561: OID generation failed 这个错误比较熟悉，和/etc/hosts的配置相关，所以修复之后还是依旧提示备库密码错误...这个时候进一步排查，如果密码文件没有成功启用，是不是和系统级的权限有关，结果查看到用户的id,用户组时，发现了一点问题。...初步感觉是权限哪里出了问题，于是尝试先把密码文件改成777的权限。...最后甚至动用了strace来做诊断，结果竟然还是没有发现任何的差别，可见系统级还是没有什么差别的。 那么密码文件怎么来解析看看主备库是否一致呢。直接解析不成，我们使用strings来做。
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