文档中元素的排列主要是根据层叠关系进行排列的； 形成层叠上下文的方法有： 1)、根元素 2)、position 的属性值为： absolute | relative，且 z-index...； 元素的 z-index 值只在同一个层叠上下文中有意义。...如果父级层叠上下文的层叠等级低于另一个层叠上下文的，那么它 z-index 设的再高也没用； 层叠顺序 层叠顺序（层叠次序、堆叠顺序）描述的是元素在同一个层叠上下文中的顺序规则，从底部开始，共有七种层叠顺序...块级元素； 4)、浮动元素； 5)、行内元素； 6)、z-index ： 0 ； 7)、正 z-index 值； 除了层叠顺序规则之外，还有一个规则，那就是：后来居上； 文档流... 文档流分三种： 常规流、浮动、绝对定位； BFC BFC（block Formatting Context）块级格式化上下文，是用于布局块级盒子的一块渲染区域，相对的还有 IFC (inline
在现代信息时代，随着数据量的不断增长，文档管理系统变得超级重要！就是在这样的背景下，排列组合算法展现出了在文档管理系统中的多种应用优势。这可是对于提高系统的效率和用户体验来说，简直太关键了！...下面将详细探讨排列组合算法在文档管理系统中的各种优势：文档分类和标签：排列组合算法可以根据文档的内容、关键词、属性等特征，对文档进行分类和打标签。...搜索引擎优化：在文档管理系统中，排列组合算法可以优化搜索引擎的算法，提高搜索结果的准确性和相关性。这有助于用户更快地找到所需文档。...避免了用户在搜索结果中看到多个相同或相似内容的文档，提升了用户体验。文档集合操作：在文档管理系统中，排列组合算法可以用于文档集合的交集、并集、差集等操作。这样可以方便用户进行文档的整合和筛选。...通过向用户推荐符合其兴趣的文档或相关的资源，系统可以增加用户的黏性，提高用户对系统的信赖度和使用频率。
输入：grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]] 输出：8 解释：矩阵中共有 8 个负数。...return count; } } 第一个for循环控制行,第二个while循环来二分查找, 让Low=high 结束找到第一个负数开始出现的下标
案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。 我们的目标是将概率模型拟合到这些数据并估算洪水分位数。 我从获取了每次洪水的日期，并将其包含在文件中。...T给定排放超标之间的平均间隔（年） R是POT系列中的流量等级（最大流量是等级1） n是数据的年数。 请注意，这是记录的年数，而不是峰值数。...在水文学中，我们通常使用超出概率（洪水大于特定值的概率），因此所需方程式为一个减去所示方程式。 通过将每年超过阈值的洪峰平均数乘以POT概率，我们可以将POT概率转换为每年的预期超标次数。...图2：河流的部分序列显示契合度和置信区间 我个人更希望该图向右增加，这通常是洪水频率曲线的绘制方式。这仅涉及使用ARI作为纵坐标（图3）。...语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言时变参数VAR随机模型 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择
[20201130122134113.png] 理解倒排索引 例如倒排索引等内容 倒排索引相关术语 倒排索引（Inverted Index）是整个搜索的核心，倒排索引是实现“单词-文档矩阵”的一种具体存储形式...倒排列表(PostingList)：倒排列表记载了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。...下图是一个相对复杂些的倒排索引，与上图的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...[202011301943320.png] 最后，实用的倒排索引还可以记载更多的信息，上图所示索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”（以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息...“文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子。
定义这些术语： 文件术语矩阵 文档术语矩阵本质上是Bag of Words（BOW）概念的延伸，喜欢这个概念，因为它听起来就像是一个蒙面男子会在芝麻街偷窃的东西。 BOW涉及计算字符串中单词的频率。...TF-IDF 为了计算TF-IDF分数，将术语在单个文档中出现的次数（术语频率或TF）乘以术语对整个语料库的重要性（逆文档频率或IDF） - 单词出现的文档越多在这个词中，人们认为这个词在区分文件方面的价值就越低...重要的是，对于文档术语矩阵中的每个单词，如果用TF-IDF分数替换单词计数，可以在检查字符串相似性时更有效地权衡单词。 N元 最后将解决这个问题： Burger King是两个字。...BurgerKing应该是两个单词，但计算机会将其视为一个单词。因此，当计算文档术语矩阵时，这些术语将不匹配。 N-gram是一种将字符串分成较小块的方法，其中块N大小。...因此当构建文档术语矩阵时，计算N-Grams的TF-IDF分数而不是单词。
例如，比起「test」来说，「nuclear」这个单词也许更能指出给定文章的主题。 因此，LSA 模型通常用 tf-idf 得分代替文档-术语矩阵中的原始计数。...tf-idf，即词频-逆文本频率指数，为文档 i 中的术语 j 分配了相应的权重，如下所示： ? 直观地说，术语出现在文档中的频率越高，则其权重越大；同时，术语在语料库中出现的频率越低，其权重越大。...在矩阵 U 和 V 中，每一列对应于我们 t 个主题当中的一个。在 U 中，行表示按主题表达的文档向量；在 V 中，行代表按主题表达的术语向量。...其核心思想是找到一个潜在主题的概率模型，该模型可以生成我们在文档-术语矩阵中观察到的数据。...特别是，我们需要一个模型 P(D,W)，使得对于任何文档 d 和单词 w，P(d,w) 能对应于文档-术语矩阵中的那个条目。
在Apache Lucene中，“文档”是存储和检索的基本单位。“文档”包含多个“字段”（也称为区域）。每个“字段”包含多个“术语”（相当于单词）。...当这是一个文档删除（客户端请求只包含文档ID）时，它提取正向索引以提取文档内容，然后通过正常索引过程分析文档并构建倒排列表。但在这种情况下，倒排列表中的doc对象被标记为“已删除”。...当这是一个文档更新（客户端请求包含修改后的文档）时，它会作为删除操作进行处理，然后进行插入操作，这意味着系统首先从正向索引中获取旧文档，以生成一个标记为“已删除”的节点的倒排列表“，然后从修改后的文档中构建一个新的倒排列表...TF（术语频率）表示术语在文档中出现多少次（通常是应用平方根或对数等压缩函数）。IDF是文档频率的倒数，如果该词出现在许多其他文档中，则用它来折扣重要性。...p6.png 在文档分区中，文档随机分布在构建索引的不同分区中。在术语分区中，术语分布在不同的分区上。我们将讨论文档分区，因为它更常用。
总结：倒排索引是把所有的文档的关键词统计出来放到索引库中，然后根据用户输入的词到索引库中查找该词，进而找到该词所在的那些文档中。最后按模型评分大小，先后展示给用户。...比如对于词汇1来说，文档1和文档4中出现过单词1，而其它文档不包含词汇1。矩阵中其它的行列也可作此种解读。 搜索引擎的索引其实就是实现“单词-文档矩阵”的具体数据结构。...图5是一个相对复杂些的倒排索引，与图4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...图 5 带有单词频率信息的倒排索引 实用的倒排索引还可以记载更多的信息，图6所示索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”（对应图6的第三栏）以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息...图6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子
从横向即单词这个维度来看，每行代表了哪些文档包含了某个单词。比如对于词汇1来说，文档1和文档4中出现过单词1，而其它文档不包含词汇1。矩阵中其它的行列也可作此种解读。...图3-5是一个相对复杂些的倒排索引，与图3-4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...在图3-5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...图3-6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子...以单词“拉斯”为例，其单词编号为8，文档频率为2，代表整个文档集合中有两个文档包含这个单词，对应的倒排列表为：{(3;1;)，(5;1;)},其含义为在文档3和文档5出现过这个单词，单词频率都为
飞信群是我们在工作、生活中交流的重要平台，在将近一年的时间里共产生了几万条的聊天记录，展现了我们这个团队的方方面面。...R语言的语句： require(plyr) require(ggplot2) name=log$V2 #获取发言人姓名字段 table(name)->t_name #生成按姓名出现频率的列联表...v = table(unlist(word)) #计算每个单词的词频 v = sort(v, decreasing = T) #按降序排列 d = data.frame(word = names...(v), freq = v) #将词频矩阵转换为数据框格式 d$word=as.character(d$word) #将单词字段规整为字符串格式 rbind(d[nchar(d$word)=...tagxedo，将导出的词频矩阵绘制为各种形状的词云图。
比如对于词汇1来说，文档1和文档4中出现过单词1，而其它文档不包含词汇1。矩阵中其它的行列也可作此种解读。 搜索引擎的索引其实就是实现“单词-文档矩阵”的具体数据结构。...图5是一个相对复杂些的倒排索引，与图4的基本索引系统比，在单词对应的倒排列表中不仅记录了文档编号，还记载了单词频率信息（TF），即这个单词在某个文档中的出现次数，之所以要记录这个信息，是因为词频信息在搜索结果排序时...在图5的例子里，单词“创始人”的单词编号为7，对应的倒排列表内容为：（3:1），其中的3代表文档编号为3的文档包含这个单词，数字1代表词频信息，即这个单词在3号文档中只出现过1次，其它单词对应的倒排列表所代表含义与此相同...图 5 带有单词频率信息的倒排索引 实用的倒排索引还可以记载更多的信息，图6所示索引系统除了记录文档编号和单词频率信息外，额外记载了两类信息，即每个单词对应的“文档频率信息”（对应图6的第三栏）以及在倒排列表中记录单词在某个文档出现的位置信息...图6 带有单词频率、文档频率和出现位置信息的倒排索引 “文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子
比如对于词汇1来说，文档1和文档4中出现过单词1，而其它文档不包含词汇1。矩阵中其它的行列也可作此种解读。 搜索引擎的索引其实就是实现“单词-文档矩阵”的具体数据结构。...在图4中，“单词ID”一栏记录了每个单词的单词编号，第二栏是对应的单词，第三栏即每个单词对应的倒排列表。...“文档频率信息”代表了在文档集合中有多少个文档包含某个单词，之所以要记录这个信息，其原因与单词频率信息一样，这个信息在搜索结果排序计算中是非常重要的一个因子。...以单词“拉斯”为例，其单词编号为8，文档频率为2，代表整个文档集合中有两个文档包含这个单词，对应的倒排列表为：{(3;1;)，(5;1;)},其含义为在文档3和文档5出现过这个单词，单词频率都为...单词ID：记录每个单词的单词编号； 单词：对应的单词； 文档频率：代表文档集合中有多少个文档包含某个单词 倒排列表：包含单词ID及其他必要信息 DocId：单词出现的文档id TF：单词在某个文档中出现的次数
这里我们借助单词——文档矩阵模型， 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词，某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。...倒排文件 所有单词的倒排列表顺序的存储在磁盘的某个文件里，这个文件即被称为倒排文件，倒排文件是存储倒排索引的物理文件。...单词词典 单词词典是由文档集合中出现过的所有单词构成的字符串集合，单词词典内每条索引项记载单词本身的一些信息以及指向“倒排列表”的指针。...单词词典是倒排索引中非常重要的组成部分，它是用来维护文档集合中所有单词的相关信息，同时用来记载某个单词对应的倒排列表在倒排文件中的位置信息。...在支持搜索时，根据用户的查询词，去单词词典里查询，就能够获得相应的倒排列表。
定义在d×d正定矩阵A和A0上(其中|X|表示矩阵X的行列式)： 上边列出了三个句子。右边的表格显示了句子中每个单词的计数。...从左下角的内积矩阵可以看出，即使这三个句子都是关于度量学习的，文档A和C之间的距离也很大。...这个示例说明了当矩阵内积较大时，术语频率模型是相当精确的，但是当矩阵内积较小或为零时，术语频率模型可能不准确。 TFIDF是用余弦相似度来计算x和y的距离。...在术语频率模型中，两个文档可以具有非常相似的上下文含义，但是可能不一定共享许多相同的单词。因此，两个文档之间的内积可能非常小，甚至为零，从而导致较大的欧几里德距离。...考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离： 其中： 低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离
在语言学中，语料库是一个大型的结构化文本的集合（现在一般是以电子形式储存和处理），用作知识发现的工具。 ·术语。术语是由在一个特定域的语料库中，通过自然语言处理提取的单词或者多词短语。 ·概念。...术语词典是一个小而专的领域里的术语集合，可以控制从语料库中提取的字词。 ·词频。词频就是一个单词在某文本中出现的次数。 ·词性标注。...词性标注就是根据单词的意思和它在上下文的用法标记词性（是名词、动词、形容词还是副词）。 ·形态学。形态学是语言学的一个分支，是自然语言处理的一部分，它研究的是词语的内部结构。 ·术语-文本矩阵。...常用来呈现术语和文本间基于频率的关系，以表格的形式表现，行表示术语，列表示文本，术语和文本间的频率以整数形式填在每个格里。 ·奇异值分解（也称为潜在语义索引）。...是一种将术语——文本矩阵转化到可操作大小的降维手段。它利用一种与主成分分析法类似的矩阵控制法来生成中等大小的术语——文本频率表现形式。 数据之王 （ID：shujuzhiwang）
然而，在高维环境中，由于马氏距离函数与d×d矩阵的二次依赖性，学习和评估马氏距离函数的问题变得非常棘手。这种二次依赖性不仅影响训练和测试的运行时间，而且对估计二次参数的数量提出了巨大的挑战。 ?...右边的表格显示了句子中每个单词的计数。从左下角的内积矩阵可以看出，即使这三个句子都是关于度量学习的，文档A和C之间的距离也很大。...这个示例说明了当矩阵内积较大时，术语频率模型是相当精确的，但是当矩阵内积较小或为零时，术语频率模型可能不准确。 TFIDF是用余弦相似度来计算x和y的距离。...在术语频率模型中，两个文档可以具有非常相似的上下文含义，但是可能不一定共享许多相同的单词。因此，两个文档之间的内积可能非常小，甚至为零，从而导致较大的欧几里德距离。...低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离b。
最佳匹配法（Optimum Matching method, OM法）：将词典中的单词按它们在文本中的出现频度的大小排列，高频度的单词排在前，频度低的单词排在后，从而提高匹配的速度。...具体来说，在独立性假设的前提下，同时考虑检索单元出现在文档中的概率以及不出现在文档中的概率，对于给定的查询q 的某一个检索单元ωi，可以定义wi ： wi=log[r(N-R-n+r) / (R-r)...，实际使用中的概率统计检索模型会复杂很多，通常，在检索单元的权值的计算中，还会考虑检索单元在文档中出现的频率(tf)，检索单元在查询中出现的频率(qtf)，以及文档的长度(dl)等信息，BM25算法就是这样一种在目前信息检索系统中常用的检索算法...奇异值σ跟特征值类似，在矩阵Σ中也是从大到小排列，而且σ的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上了。...按这样聚类出现的效果，可以提取文档集合中的近义词，这样当用户检索文档的时候，是用语义级别（近义词集合）去检索了，而不是之前的词的级别。
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