基于过滤器的mongoose聚合模型 - 腾讯云开发者社区

在了解本文内容前,必须先了解ES DSL查询和ES 聚合查询,ES基于查询结果的聚合分为两种,第一种类似与关系型数据库中的Having语法,第二种类似于关系型数据库中先where在group by的语法...,本文主要分析先查询后聚合场景演示数据从ES 聚合查询获取 1、先查询后聚合现在需要统计价格在50到500价格范围区间的所有食物,并按照标签进行聚合查询,代码如下: GET food/_search..., "_source" : { "CreateTime" : "2022-06-07 13:11:11", "Desc" : "芦笋来自国外进口的蔬菜...,下面是根据query的结果集进行的聚合查询. 2、先聚合后查询(注意这里不是having语法,而是查询聚合里面的详情) 通过post_filter实现现在需要查询价格范围在50到500之间,按照标签分组之后...、最大值等等,最后需要带上一个所有食品的平均值.这个时候计算所有食品的平均值不能受限于查询条件,实现方式如下: GET food/_search { "query": { "range":

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联邦学习中的模型聚合

联邦学习中的模型聚合在联邦学习的情景下引入了多任务学习，其采用的手段是使每个client/task节点的训练数据分布不同，从而使各任务节点学习到不同的模型，且每个任务节点以及全局(global)的模型都由多个分量模型集成...该论文最关键与核心的地方在于将各任务节点学习到的模型进行聚合/通信，依据模型聚合方式的不同，可以将模型采用的算法分为client-server方法，和fully decentralized(完全去中心化...)的方法因为有多种任务聚合器(Aggregator)要实现，采取的措施是先实现Aggregator抽象基类，实现好一些通用方法，并规定好抽象方法的接口，然后具体的任务聚合类继承抽象基类，然后做具体的实现...我们先来看任务聚合器(Aggregator)这一抽象基类 class Aggregator(ABC): r"""Aggregator的基类....最终得到一个clients子集列表并赋予self.sampled_clients """ 1.client-server 算法这种方式的通信/聚合方法也称中心化(centralized

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AAAI 2023｜基于多模态标签聚合的视频检索模型TABLE，多项SOTA

在学术界，目前视频检索有两种主流模型：基于 CLIP 图文预训练的模型：代表工作为 CLIP4Clip，优点是成功地将图文预训练的知识迁移到视频 - 文本检索的任务中，不足是缺乏对视频其他模态信息的利用...；基于多模态信息编码的模型，代表工作为 MMT（Multi-Modal Transformer），优点是使用 transformer 将视频的多种模态信息（物体、动作、场景、音频等）进行联合编码；不足是将分布差异巨大的多模态特征...图二：TABLE 模型的整体框架模型细节 1、多模态标签挖掘 TABLE 采用多种预训模型用于提取视频的多模态信息，如表一所示。为了尽可能地减小噪声，每个模型中只有高置信的标签得到保留。...表一：标签挖掘中使用的具体模型 2、视觉与标签、文本编码器视觉编码器：采用 CLIP 中的 ViT 模型进行初始化。...3、与 SOTA 的性能对比随着 CLIP 等大规模预训练模型的提出，视频检索模型的性能也实现了较大的突破。

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无需额外训练，基于 Llama-2模型，通过 Model-GLUE 实现大规模语言模型的聚合与集成！

随着开源的通用或专业化LLM的普及，将现有模型聚合以构建更通用的LLM成为从头训练更大规模的LLM的经济替代方案。这不仅降低了计算成本，还利用了构建LLM之前工作的集体进步。...基于上述挑战，作者的主要研究问题被表述为： (Q) 基于当前最先进的模型融合和混合方法，从广泛且多样的模型动物园中选择和汇总大型语言模型（LLM），从而提高模型的整体能力是否可行？...作者的目标是提出一种系统性的方法，以在所有知识领域产生一个更强大的聚合模型。具体来说，统一LLM主要通过合并和混合的方式将单个LLM集成在一起。..._块 Level 混合_通过将具有相同索引的每个LLM的相同索引的Transformer块聚合为专家，并添加块状路由器，创建MoE模块。...作者还验证了基于启发式合并技术的性能，这在第3.2节中有详细说明。如结果所示，基于启发式系数的合并技术在模型动物园较大时始终具有优越的性能。

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Nuxt + Koa2 + Mongodb 手撸一个网上商城

就像是vue的router-view 全局过滤器 Nuxt的全局过滤器，定义在plugins下面，在nuxt.config.js中引入。...mongodb MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。...去官网看看 mongoose里面有三个概念，schemal、model、entity: Schema ：一种以文件形式存储的数据库模型骨架，不具备数据库的操作能力 Model ：由Schema发布生成的模型...模型使用 Schema 接口进行定义。 Schema 可以定义每个文档中存储的字段，及字段的验证要求和默认值。 mongoose.model() 方法将模式“编译”为模型。...const mongoose = require('mongoose') const Schema = mongoose.Schema // 定义模型 const produtSchema = new

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基于ABP落地领域驱动设计-02.聚合和聚合根的最佳实践和原则

下图显示了业务场景对应的聚合、聚合根、实体、值对象以及它们之间的关系。 Issue 聚合是由 Issue（聚合根）、Comment（实体）和 IssuelLabel（值对象）组成的集合。...本节将介绍与聚合相关的最佳实践和原则。我们对聚合根和子集合实体都使用实体这个术语，除非明确写出聚合根或子集合实体。聚合和聚合根原则包含业务原则实体负责实现与其自身属性相关的业务规则。...然而，如果你认为忽略这条规则是切实可行的，请参阅前面基于ABP落地领域驱动设计-01.全景图中关于数据库独立性原则的讨论部分。保持聚合根足够小一个好的做法是保持一个简单而小的聚合。...聚合根/实体中的主键一个聚合根通常有一个ID属性作为其标识符（主键，Primark Key: PK）。推荐使用 Guid 作为聚合根实体的PK。聚合中的实体（不是聚合根）可以使用复合主键。...当抛出异常时，ABP自动使用这个本地化消息(基于当前语言)向终端用户显示。

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使用Mongoose的populate方法实现多表关联查询

MongoDB在3.2以上的版本有类似于 join 的 $lookup 聚合操作符，其实 Mongoose 有一个更强大的替代方法，叫做populate ( )，它允许你在其他集合中引用文档，实现更简洁优雅的查询操作...定义文章分类的schema生成模型导出，文件名 aritcleCate.js // 引入自定义的数据库连接文件 var mongoose=require('....定义用户的schema生成模型导出，文件名 user.js // 引入自定义的数据库连接文件 var mongoose = require('....定义文章的 schema 生成模型导出，文件名 article.js 通过给 schema 中的关联字段添加 ref 与指定的模型建立关联 // 引入自定义的数据库连接文件 var mongoose =...String, unique: true }, // 分类ID cid: { type: Schema.Types.ObjectId, // 引用文章分类的模型

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Mongoose 实现关联查询和踩坑记录

文档内嵌与引用模式 MongoDB 是一种文档对象模型，使用起来很灵活，它的文档结构分为内嵌和引用两种类型。...引用模型是一种规范化的数据模型，通过主外键的方式来关联多个文档之间的引用关系，减少了数据的冗余，在使用这种数据模型中就要用到关联查询，也就是本文我们要讲解的重点。...图片来源：mongoing[1] 引用模型示例 JSON 模型我们通过作者和书籍的关系，一个作者对应多个书籍这样一个简单的示例来学习如何在 MongoDB 中实现关联非 _id 查询。...= { AuthorModel, BookModel, } 使用 Aggregate 的 $lookup 实现关联查询 MongoDB 3.2 版本新增加了 lookup 实现多表关联，在聚合管道阶段中使用...关联查询时如何关联一个非 _id 字段，一种方式是直接使用 MongoDB 原生提供的 Aggregate 聚合管道的 lookup 阶段来实现，这种方式使用起来灵活，可操作的空间更大，例如通过 as

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持久化储存（二）

也需要一个odm工具来方便更好的操作。而mongoose就是i 一个良好的工具。 mongoose是一个优雅的nodejs对象文档模型。它是由关系型数据库的思想去应用到非关系型数据库。...能否快速的实现好一套restful的接口？（也就是说开发者者只管定义模型，接口都不用写了。）这个需求可以用 keystoneJS(网址：https://keystonejs.com/)来实现....之所以出此狂言，背后还是有料的，Keystone自带以下功能：内置Express.js和MongoDB 动态路由实用的数据库域类型自动生成管理员界面基于数据模型的表单处理会话管理和认证功能 keystone...最牛逼的地方就是根据你定义的模型自动帮你实现后台管理界面，创建、管理、编辑和删除等，这得省掉很多功夫了。...下面就以Test为例：了解数据模型映射的对应地址列表：http://localhost:3000/keystone/api/tests?

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Nuxt + Koa2 + Mongodb 手撸一个网上商城

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基于隐变量的推荐模型基于隐变量的推荐模型

基于隐变量的推荐模型 ?...这个损失函数由两部分构成，加号前一部分控制着模型的偏差，加号后一部分控制着模型的方差。...，但是实际中有一些用户会给出偏高的评分；有一些物品也会收到偏高的评分，甚至整个平台所有的物品的评分都会有个偏置，基于此，我们修正下我们的损失函数： ?...现在总结下上面讲的隐向量模型，隐向量模型尝试建立从隐藏变量到最终预测值之间的关系，在前面介绍的矩阵分解中，我们的输入是用户id和物品id，然后通过矩阵分解的方法，我们得到了用户的隐藏向量和物品的隐藏向量...总结本文介绍了基于隐变量原理两种算法：矩阵分解svd和分解机FM，其求解方法有：梯度下降和交替最小二乘法；在介绍完求解方法后，我们讨论svd的一些变种，以及集大成者FM是如何进行多模型融合的。

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基于图的去中心化社会推荐过滤器

由于这些社会关系可以轻松地用图结构数据来表示，因此图神经网络在这一领域具有很大的发展潜力。然而，现有的基于图的算法在处理数据时往往忽略了用户或事件的偏好偏移量。...基于此，作者提出了一种新的算法来解决这些问题。论文所提出算法的主要贡献这篇文章的主要贡献包括：首先，作者将评价偏移量处理为向量，并将其融入到用户和事件的表征学习中。...具体做法是计算用户与其他用户的评价差异向量，从而获得每个用户的评价偏移。具体做法是，他们对原始图进行去中心化处理，然后从中学习到用户和事件的表征。去中心化的图是基于原始图中的统计信息生成的。...接着，作者提出了一种用户-用户之间社会关系的建模方式，并将其融入到预测规则中，以提高推荐表现。然后，基于去中心化图，他们提出了一种基于图神经网络（GNN）的社会推荐协同过滤模型。...基于此，偏好评分可以通过三层神经网络获得，用公式9,10,11表示。这个偏好评分可以理解为包括用户自己的意见和对其社会关联用户评级的参考。

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2-05聚合架构第三十五讲：聚合架构的元模型与关键链条

最近有朋友提醒我，说我发的小短文已经喧宾夺主了，这也是没办法的事情，为了原创，至少得300字，最近我们的内容编辑给我打磨新课时，也总跟我强调获得感，我就想着吧，这300字要是还在说视频里的东西，获得感确实不够...今天视频是元模型，所以就想起来大家常聊的底层思维，元模型号称模型的模型，当然，这东西可抽象，也可具象，反映的是你对事物的理解，没啥法律规定一定要去抽象到什么程度，方法不是律法。...元模型的归纳能力也是底层思维的一种吧，思维穿透性，能不能在复杂的外表下，找到几个关键点形成运转模式，最近刘润老师分享的他自己那个“声誉、学识、作品”的轮子也挺好，如果没有这种能力，会怎么样？...把简单问题搞复杂了，把复杂问题过度简化了，最终成为别人的案例课，当然，反面教材的概率可能更大。

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基于图数据的研报词关联之聚合分析

@TOC[1] Here's the table of contents: •一、算法介绍•二、数据模型•三、计算关键词上下文聚合相似性•四、关键词上下文聚合性能测试•五、计算聚合相似性CYPHER...词列表分析 •9.2 词列表分析优化基于图数据的研报关键词聚合分析自然语言处理技术是在挖掘文本数据时使用的关键技术之一，基于本体的挖掘词关联对近义词同义词分析是有帮助的。...常见的词关联主要有聚合关系和组合关系，本次测试中主要针对的是聚合关系的词关联分析，数据源为研报数据。通过词聚合分析可以生成词语之间的相关性图谱网络，在语料库中就可以方便的得到与某个词强烈相关的词列表。...百科Jaccard系数介绍[2] 二、数据模型数据模型schema如下所示：(关键词)-[链接]->(关键词) 关键词数据在生成时需要进行分词，并去掉停止词等对业务做分析效果提升不明显的词，可以通过自定义词典的方式实现该目的...algo.asNode(oId).name AS oIdName,l_jaccard,r_jaccard,aggSim ORDER BY aggSim DESC References [1] TOC: 基于图数据的研报词关联之聚合分析

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联邦学习 (FL) 中常见的3种模型聚合方法

联邦学习 (FL) 中常见的3种模型聚合方法联合学习 (FL) 是一种出色的 ML 方法，它使多个设备（例如物联网 (IoT) 设备）或计算机能够在模型训练完成时进行协作，而无需共享它们的数据。...FL的客户端与中央服务器共享他们的模型更新以聚合更新后的全局模型。全局模型被发送回客户端，客户端可以使用它进行预测或对本地数据采取其他操作。 FL的关键概念数据隐私:适用于敏感或隐私数据应用。...模型聚合:跨不同客户端更新的模型并且聚合生成单一的全局模型，模型的聚合方式如下：简单平均:对所有客户端进行平均加权平均:在平均每个模型之前，根据模型的质量，或其训练数据的数量进行加权。...联邦平均:这在减少通信开销方面很有用，并有助于提高考虑模型更新和使用的本地数据差异的全局模型的收敛性。混合方法:结合上面多种模型聚合技术。...个模型聚合方法

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基于WebFlux过滤器与Themleaf的登陆权限验证

需求: 后台管理系统的数据修改部分需要一个简易的进行登陆权限验证原本可以的话打算用的是shrio框架进行权限管理，但是shrio框架是因为需要对HttpServletRequest进行配置相关参数，而当前使用的...所以只有自己写一个基于过滤器的建议权限框架。...目录主要有五个过滤流程：过滤器： Controller层 Service层登陆页面主要有五个过滤流程：判断是不是需要权限的uri存在/admin之后的页面，以及获取静态资源不进行拦截直接放行...过滤器： import com.miracle.qaodo.dao.ManagerUserRedisDao; import com.miracle.qaodo.entity.ManagerUser; import...--//end-main--> 各种跳转是基于现有的跳转习惯进行修改的，未登录直接进入登陆，登陆失败也会通过themleaf预留的的info值进行显示原因。

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基于Redis扩展模块的布隆过滤器使用

返回值为0或1的范围的数据，这取决于是否将相应的输入元素新添加到过滤器中，或者是否已经存在。...key:过滤器的名称 capacity:如果指定了，应该在后面加上要创建的过滤器的所需容量。如果过滤器已经存在，则忽略此参数。如果自动创建了过滤器，并且没有此参数，则使用默认容量(在模块级指定)。...error:如果指定了，后面应该跟随着新创建的过滤器的错误率(如果它还不存在)。如果自动创建过滤器而没有指定错误，则使用默认的模块级错误率。见bf.reserve。...这对于不能适应常规save和restore模型的大型bloom filter非常有用。第一次调用这个命令时，iter的值应该是0。...redis的bigkeys选项可以分析整个实例中的big keys信息，但是无法分析出MBbloom--类型的key值得大小这里基于Redis的debug object功能，实现对MBbloom-

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基于位置的点击模型

主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究，认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式，根据这个假设，用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...PBM(Position-based Model )基于位置模型 Position-based Model 的假设：各搜索 Session 可产生多次点击行为，而文档是否被点击，由两个因素决定：文档是否被检验...模型，如下图：该模型首次将用户的浏览过程中的满意度行为引入模型描述中。...可以看到，以上的一系列的点击模型都是基于用户的检验顺序严格从上到下进行一遍以及所有结果具有同质属性这两个基本的假设进行研究的。

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白话Elasticsearch50-深入聚合数据分析之基于doc values正排索引的聚合内部原理

当我们使用比如aggs，term，avg 、max等执行一个聚合操作的时候，内部原理是怎样的呢？用了什么样的数据结构去执行聚合？是不是用的倒排索引？ ---- 知识点 ES搜索靠倒排索引。...---- 举例说明举一个搜索+聚合的例子来理解下倒排索引和正排索引。...聚合，搜索出了1万个doc，每个doc都要在倒排索引中搜索出它的那个聚合field的值。倒排索引的话，必须遍历完整个倒排索引才可以。。。。...因为可能你要聚合的那个field的值，是分词的，比如说hello world my name --> 一个doc的聚合field的值可能在倒排索引中对应多个value 所以说，当你在倒排索引中找到一个值...field的所有值了，然后就可以执行分组聚合操作了石杉老师说的最后一句话，我没明白，为啥不用把正排索引都搜索完呢？

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CVPR 2021 深度三维形变模型的特征聚合学习

我们提出了使用基于注意力机制的模块实现对特征聚合方式的学习。在人脸，人体和人手数据集上的实验结果表明，基于注意力机制的特征聚合能有效提升模型的表达能力。...目前广泛应用的模型主要是基于主成分分析的模型，并考虑到物体的关节活动进行变形，仍然存在形状细节难以刻画的问题。...2、深度三维形变模型中的特征聚合问题 3、基于注意力机制的特征聚合 4、实验验证 1 三维形变模型三维形变模型将原始的三维形状编码成隐向量，并能从该隐向量中恢复出物体的形状信息。...与这类线性模型相比，非线性模型，特别是基于深度学习的模型，具备进行对例如皱纹在内的细节变形进行刻画的能力，在通用性和紧凑性上会优于线性模型。...基于邻域的三种特征聚合方法表现出了相似的性能，其中权重可学习的方法（variant weight）的性能略有优势。

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ES 基于查询结果的聚合

联邦学习中的模型聚合

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无需额外训练，基于 Llama-2模型，通过 Model-GLUE 实现大规模语言模型的聚合与集成！

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基于ABP落地领域驱动设计-02.聚合和聚合根的最佳实践和原则

使用Mongoose的populate方法实现多表关联查询

Mongoose 实现关联查询和踩坑记录

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基于隐变量的推荐模型基于隐变量的推荐模型

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基于图数据的研报词关联之聚合分析

联邦学习 (FL) 中常见的3种模型聚合方法

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基于位置的点击模型

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