代码示例：产品列表和用户列表的 API 例子 昨天我们学习了 在 Visual Code 中搭建 Laravel 环境，现在我们来学习 Facebook 的 GraphQL 。...安装 Laravel 使用下面命令安装最新版本的 Laravel ： # 在命令行中执行 composer global require "laravel/installer" laravel new...laravel-graphql 2....创建查询和定义 GraphQL 的类型 GraphQL 中的查询与 Restful API 中的末端路径查询是一样的，查询只是用于获取数据，以及创建、更新、删除操作。...GraphQL 中的 类型 用于定义查询中每个字段的类型定义，类型会帮助我们格式化查询结果中的有格式的字段，例如布尔类型，字符串类型，浮点类型，整数类型等等，以及我们的自定义类型。
在PHP中灵活使用foreach+list处理多维数组 先抛出问题，有时候我们接收到的参数是多维数组，我们需要将他们转成普通的数组，比如： $arr = [ [1, 2, [3, 4]],...但是要注意哦，list拆解键值对形式的Hash数组时要指定键名，并且只有在7.1以后的版本才可以使用哦 $arr = [ ["a" => 1, "b" => 2], ["a" => 3,...上述代码中第二个写法更简单直观，由此发现我们还可以这样来拆解数组。...不多说了，接着研究手册中其他好玩的东西去咯！
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题...在普适的CTR场景中，用户、商品、查询等若干个域的特征维度合计高达几十亿，假设在输入层后直接连接100个输出神经元的全连接层，那么这个模型的参数规模将达到千亿规模。...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的
大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##题目 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同 在传递给函数之前，nums...在预先未知的某个下标 k（0 数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1...，称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target 如果 nums 中存在这个目标值 target 则返回它的下标 否则返回 -1...这样思路就非常清晰了 在二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是在第一段还是第二段中 最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...而且目标值在mid=4的前边 此时，查找就简化为了在增序数据中的查找了 以此类推还有其他四种情况： mid值在第一段，且在目标值的前边 mid值在第二段，且在目标值的前边 mid值在第二段，且在目标值的后边
“秩序，秩序”- 有时不仅仅下议院尊敬的议员需要被喊着让排序，而且在特殊情况下 Hibernate 的查询结果也需要排序。...就像这样，仅仅通过一个 Sort 对象在全文本查询执行之前，对特殊的属性进行排序。...在例子中为了搜索，你想给一个指定的分析属性建索引，只要为排序加上另一个未分析的字段作为 title 属性的显示。...在不改变查询的情况下 ，对排序字段的配置。...例如迁移一个已完成的应用到Hibernate Search 5.5？好消息是排序将会默认使用基本功能设定排序。
多维统计一般分两种，我们看看 Hive 中如何解决： 1、同属性的多维组合统计 （1）问题： 有如下数据，字段内容分别为：url, catePath0, catePath1, catePath2...0 5 18 1 1 0 5 81 1 1 0 5 ALL 3 2 0 ALL ALL 8 3 ALL ALL ALL 8 3 （3）解决思路： hive 中同属性多维统计问题通常用...= 9 ) test group by c0, c1, c2; 2、不同属性的多维组合统计 这种场景下我们一般选择 Multi Table/File Inserts，下面选自《programming...http://superlxw1234.iteye.com/blog/1703713 4、当前HIVE 不支持 not in 中包含查询子句的语法，形如如下的HQ语句是不被支持的: 查询在key...字段在a表中，但不在b表中的数据 select a.key from a where key not in(select key from b) 该语句在hive中不支持 可以通过left outer
作者：仁重 淘宝搜索事业部 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性...今天这篇文章梳理了NLP技术在搜索推荐场景中3个方面的应用，分别是NLP提升CTR预估效果、NLP解决搜索场景相关性问题、NLP信息优化基于推荐系统效果。...2 NLP解决搜索场景相关性问题 NLP在搜索场景或电商场景的一大应用，就是解决相关性问题。...首先在干净的相关性语料数据以及人工标注的高质量数据上训练BERT模型，然后利用这个模型对搜索日志中的用户行为数据打分，得到大量的包含相关性打分的数据。...4 总结 本文主要介绍了NLP技术在搜索推荐场景中的应用。
public function deep_in_array($value, $array) { foreach($array as $item) { ...
作者：Karsten Noe 编译：ronghuaiyang 导读 通过使用预训练网络在遥感图像应用中减少对标注数据的需求。...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。...例如，来自挪威计算中心的Øivind Due Trier展示了一项工作，在一个为计算机视觉应用开发的标准的物体检测网络应用于过滤海拔地图上，为了定位挪威考古遗址。...在这篇文章的其余部分，我将展示一些我们在实验室中所做的工作，这些工作是将一个在一个领域(ImageNet自然图像)训练过的网络用于在另一个领域(航拍图像)进行基于图像的搜索。
一、前言 在互联网高速发展的今天，越来越复杂的特征被应用到搜索中，对于检索模型的排序，基本的业务规则排序或者人工调参的方式已经不能满足需求了，此时由于大数据的加持，机器学习、深度学习成为了一项可以选择的方式...说起机器学习和深度学习，是个很大的话题，今天我们只来一起聊聊传统机器学习中XGBoost在大搜中的排序实践。 二、XGBoost探索与实践 聊起搜索排序，那肯定离不开L2R。...四、模型工程实践 4.1 评估指标制定 在搜索业务中，考虑的有以下两种情况： 看重用户搜索的成功率，即有没有点击； 看重页面第一屏的曝光点击率； 在文章开头提到的L2R的三种分类中，我们在XGBoost...离线拉取线上生产用户的请求，模拟生产，对模型预测的结果进行检验，根据在之前评估指标制定环节所提到的用户点击率和第一屏曝光点击率，比对线上用户点击产品的位置和模型预测的位置，同时对比两者之间的第一屏曝光点击率...直观的图表能帮助你做更好的决策，优秀的算法库，能避免重复造轮子； 单一的算法无法满足搜索排序应用场景，多模型融合以及深度学习方向需要做更深入的探索与实践；
The evolved transformer 这项工作的出发点是将结构搜索应用到机器翻译中，基于Transformer结构选出更好的候选。...虽然在图像领域，利用结构搜索将一个基础模型进行放大的EfficientNet在图像分类任务上达到了SOTA，但是在自然处理领域特别是机器翻译，结构搜索并没有广泛应用。...图3 锦标赛选择算法 首先通过一致的模型作为种子结构，初始化第一代的结构种群，之后对拥有最高准确率的结构进行突变生成后代，训练和评价后代，将后代加入到种群中，移除掉种群中不符合条件的结构，开始下一轮迭代...同时还有基于梯度的方法，目前比较流行的one-shot方法[8]，由于显存等限制，很难应用于搜索机器翻译复杂模型，但是其搜索出的结构通常都非常丰富，网络表示能力也很强，one-shot方法如何应用到机器翻译中...图5 ET编码端结构 整体来说变化不大，编码端对前馈网络进行了变化，将第一个注意力操作变成了线性门控操作，解码端也在同样位置发生了更多的变化。这也证明了之前基于设计经验进行热启动是合理的。
随着互联网信息爆炸式增长，传统的关键词搜索逐渐无法满足用户对精准信息检索的需求。关键词搜索虽然速度快，但依赖于用户输入的字面信息，无法理解查询背后的真实意图。...知识图谱嵌入在语义搜索中的应用流程数据准备 在语义搜索的场景中，知识图谱提供了丰富的背景信息，能够帮助系统更好地理解查询的含义。...搜索结果排序 根据语义相似度对搜索结果进行排序。...假设图谱中有100个关系embedding_dim = 100 # 嵌入维度model = TransE(num_entities, num_relations, embedding_dim)负采样与损失函数在训练过程中...应用扩展 知识图谱嵌入在语义搜索中展现了强大的潜力，未来可广泛应用于医疗、法律、金融等领域，提升搜索系统的智能化程度。
接下来继续应用这个 Case 来说明广告召回模块的召回逻辑：左边是用户搜索的 query，右边是广告主购买的关键词，这里有俩种召回方式，第一种是精确匹配召回，第二种是语义相关召回。...这个模型广泛应用于智能客服系统。如果大家对智能客服了解的话，大概会知道客服系统一般会构建一个问答库，ESIM 用于计算问题和问题的相关性，然后把语义相同的问题归结到同一个答案上。...这和 bert 刷榜的11个任务中的 Semantic Text Similarity Benchmark 这个任务是一样的。同时，我们把 0分和1分定义为负例，把 2分，3分，和4分定义为正例。...这是我们在一个 Tesla P40 上，训练三个模型的耗时。可以看到， 由于采用了两层 LSTM，ESIM 的耗时是最长的。 3. 性能评测 在衡量模型的指标上，我们选择了 AUC。...目前从事搜索广告业务中 NLP 相关的算法工作，负责搜索广告 query 改写，相关性计算等。
中间件在路由与控制器中的应用 中间件是什么？在传统框架的年代，很少会有中间件这个概念。我最早接触这个概念其实是在学习 MySQL 的时候，了解过 MyCat 这类的组件也被称为中间件。...好了，不扯远了，我们直接来看看中间件在 Laravel 中，是如何使用的。 定义中间件 创建一个中间件也是可以通过命令行的。...Request 就不多说了，之前的文章中已经讲过，这个 Request 是贯穿整个 Laravel 应用的，所以在中间件中有也不稀奇。...其实在之前的文章和这篇文章的开头就已经说过了，中间件就是 责任链模式 的一个典型应用。而在 Laravel 中，这个责任链又是以管道的形式实现的。...app/Http/Kernel.php 中定义的中间件数组放到路由对象 laravel/framework/src/Illuminate/Routing/Router.php 中。
输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。...一个选左数组一个选右数组 逆序对的判断 全部从左数组选择、 全部从右数组中选择，我们只需加上返回值即可 统计出某个数后面有多少个数比它小 在归并合并的过程中，可以 得到两个有序的数组...tmp数组中，此时left[begin1] (5) 就是次小的数 即tmp数组中的第二个数 此时在right数组中 [0,begin2)区间的数 都比left[begin1] (5) 小 即 ret...[beign2] (5) 将right[begin2] 放入tmp数组中，并将begin2++ 在剩余的数中，由于7>5 ，所以 5就为目前最小的数 ，将其放入 tmp数组中 同时7也没有找到...begin2]放入tmp数组中，并将begin2++ 在剩余的数中，由于 8数组中 同时begin2++ ，继续寻找right数组中是否存在>=9的数
Suffix Array 介绍 在计算机科学里, 后缀数组（英语：suffix array）是一个通过对字符串的所有后缀经过排序后得到的数组。...后缀数组被乌迪·曼伯尔（英语：Udi Manber）与尤金·迈尔斯（英语：Eugene Myers）于1990年提出，作为对后缀树的一种替代，更简单以及节省空间。...我们要牢记自己是工程师, 不去打比赛, 因此不用实现完美的后缀数组. 跟着我的思路, 用简易版后缀数组来解决前言中的问题. 应用思路 首先, 大概的想明白一个道理....我们的目的是, 找ear是否是A中四个字符串中的某一个的子串. 求出一个TRUE/FALSE. 那么我们首先求出A中所有的字符串德所有子串.放到一个数组里....需要强调的是, 这个”题目”是我在工作中真实碰到的, 使用暴力解法尝试之后, 由于效率太低, 在大佬指点下使用了SA. 30s解决问题.
预训练模型在美团内部的NLP场景中也有不少落地实践，美团搜索已经验证了预训练模型在文本相关性任务上的有效性[5]。 而针对预训练在语义匹配任务中的应用，业界也提出不少的解决方案。...本文分为算法探索、应用实践和总结规划三个部分，对预训练技术在搜索广告相关性的落地方案进行介绍。...美团搜索广告相关性服务的基线模型采用Transformer+ESIM的交互式模型结构，在满足性能的前提下有效解决了部分相关性问题，但是实际应用中仍然存在一些不足，主要包括： 训练数据中存在标签错误、正负样本分布不一致等问题...应用实践 在模型的实践落地过程中，我们也遇到若干挑战，并且针对性的设计了优化方案。...在实践应用中，为了同时满足模型效果和线上性能要求，我们对中高频流量进行离线打分和缓存，并且利用MT-BERT-Large蒸馏得到的双塔模型进行线上实时预测以覆盖长尾流量。
编者：本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。...搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一，同时也是互联网收入的来源之一，通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。...近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在搜狗无线搜索广告中。...本次分享主要介绍深度学习在搜狗无线搜索广告中有哪些应用场景，以及分享了我们的一些成果，重点讲解了如何实现基于多模型融合的CTR预估，以及模型效果如何评估，最后和大家探讨DL、CTR 预估的特点及未来的一些方向...一、深度学习在搜索广告中有哪些应用场景 比较典型的深度学习应用场景包括语音识别、人脸识别、博奕等，也可以应用于搜索广告中。首先介绍下搜索广告的基本架构，如下图： ? 首先用户查询。
此外，有些词属于可省略词，或者对搜索产生干扰的词，也可以通过丢词来处理。 所谓丢词，就是把搜索词中相对不重要或者联系不紧密的词丢掉，再次召回。那么该如何衡量每个词的重要程度或者紧密程度？...此外，针对自然语言处理的大规模预训练语言模型的引入，可以进一步强化深度学习模型的能力，减少样本的标注量，使得原本标注成本较高的深度学习在搜索上应用成为可能。...模块输出为搜索词R的词特征OutputR；通过并行分类器对搜索词的词特征OutputR中各个片段给出类目数据库中涵盖的匹配类目，并给出对应类目的匹配概率。...在搜索的二次召回排序中需要重点关注重要性高的term，同时在丢词的时候可以忽略重要性低的term。通过计算用户输入搜索词的各个term weight，来二次召回出最接近用户意图的产品，提升用户体验。...该模型是为搜索服务的，有严格的响应速度要求。由于BERT模型整体比较大，在推理部分很难达到响应速度要求，因此类似于类目识别模型，我们对训练好的BERT模型进行进一步的蒸馏处理，以达到符合线上的要求。
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