首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用kotlin firestore获得客户订购的相似和不相似项目的总权重&用于循环/迭代地图集合

使用 Kotlin Firestore 获得客户订购的相似和不相似项目的总权重,可以按照以下步骤进行:

  1. 首先,确保已经在项目中集成了 Kotlin Firestore 的 SDK,并且已经进行了身份验证和初始化。
  2. 创建一个 Firestore 数据库的引用,可以使用以下代码示例:
代码语言:txt
复制
val db = FirebaseFirestore.getInstance()
val collectionRef = db.collection("orders")
  1. 使用 collectionRef 引用获取客户订购的项目集合。假设每个订单文档中都包含一个 weight 字段来表示权重,可以使用以下代码示例:
代码语言:txt
复制
val query = collectionRef.whereEqualTo("customer", "客户ID")
val orders = mutableListOf<DocumentSnapshot>()

query.get().addOnSuccessListener { querySnapshot ->
    for (document in querySnapshot.documents) {
        orders.add(document)
    }

    // 在这里处理获取到的订单数据
}.addOnFailureListener { exception ->
    // 处理获取订单数据失败的情况
}

在上述代码中,将 "customer" 替换为实际的客户ID,以获取该客户的订单数据。

  1. 在获取到订单数据后,可以根据需要计算相似和不相似项目的总权重。具体的计算逻辑根据业务需求而定,以下是一个示例:
代码语言:txt
复制
var similarWeight = 0
var dissimilarWeight = 0

for (order in orders) {
    val weight = order.getLong("weight") ?: 0

    if (order.getBoolean("similar") == true) {
        similarWeight += weight.toInt()
    } else {
        dissimilarWeight += weight.toInt()
    }
}

// 在这里可以使用 similarWeight 和 dissimilarWeight 进行后续操作

在上述代码中,假设订单文档中包含一个名为 "similar" 的布尔字段,用于表示项目是否相似。根据该字段的值,将权重累加到相应的变量中。

  1. 最后,根据需要使用计算得到的相似和不相似项目的总权重进行后续操作。

请注意,上述代码仅为示例,实际情况可能需要根据具体业务需求进行调整。

关于循环/迭代地图集合,如果指的是 Firestore 中的子集合,可以使用以下代码示例进行循环迭代:

代码语言:txt
复制
val parentDocRef = db.collection("parentCollection").document("parentDocument")
val childCollectionRef = parentDocRef.collection("childCollection")

childCollectionRef.get().addOnSuccessListener { querySnapshot ->
    for (document in querySnapshot.documents) {
        // 在这里处理子集合文档数据
    }
}.addOnFailureListener { exception ->
    // 处理获取子集合文档数据失败的情况
}

在上述代码中,将 "parentCollection" 替换为实际的父集合名称,将 "parentDocument" 替换为实际的父文档ID,将 "childCollection" 替换为实际的子集合名称。然后,可以在循环中处理子集合文档数据。

希望以上信息对您有所帮助。如果需要了解更多关于 Kotlin Firestore 的详细信息,可以参考腾讯云的相关文档和产品介绍页面。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分|附代码数据

在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分SOM SOM由1982年在芬兰Teuvo Kohonen首次描述,而Kohonen在该领域工作使他成为世界上被引用最多芬兰科学家。...使用欧几里德距离公式计算相似度。 确定BMU“邻居”内节点。 –邻域大小随每次迭代而减小。 所选数据点调整BMU邻域中节点权重。 –学习率随着每次迭代而降低。...# U-matrix 可视化 代码/权重向量 节点权重向量由用于生成SOM原始变量值。每个节点权重向量代表/相似于映射到该节点样本。...通过可视化整个地图权重向量,我们可以看到样本变量分布中模型。权重向量默认可视化是一个“扇形图”,其中为每个节点显示了权重向量中每个变量大小各个扇形表示。...为了获得连续聚类,可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND节点组合在一起层次聚类算法。

98230

R语言使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

p=18726 自组织映射神经网络(SOM)是一种无监督数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分SOM。...使用欧几里德距离公式计算相似度。 确定BMU“邻居”内节点。 –邻域大小随每次迭代而减小。 所选数据点调整BMU邻域中节点权重。 –学习率随着每次迭代而降低。...每个节点权重向量代表/相似于映射到该节点样本。通过可视化整个地图权重向量,我们可以看到样本变量分布中模型。...理想情况下,发现类别在图表面上是连续。为了获得连续聚类,可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND节点组合在一起层次聚类算法。...使用每个聚类中训练变量统计信息分布来构建聚类特征有意义图片-这既是艺术又是科学,聚类可视化过程通常是一个迭代过程。

2K00

使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

p=18726 _自组织_映射神经网络(SOM)是一种无监督数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分SOM。...使用欧几里德距离公式计算相似度。 确定BMU“邻居”内节点。 –邻域大小随每次迭代而减小。 所选数据点调整BMU邻域中节点权重。 –学习率随着每次迭代而降低。...每个节点权重向量代表/相似于映射到该节点样本。通过可视化整个地图权重向量,我们可以看到样本变量分布中模型。...为了获得连续聚类,可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND节点组合在一起层次聚类算法。...使用每个聚类中训练变量统计信息分布来构建聚类特征有意义图片-这既是艺术又是科学,聚类可视化过程通常是一个迭代过程。

1.1K30

强化学习基本迭代方法

本文着重于对基本MDP进行理解(在此进行简要回顾),将其应用于基本强化学习方法。我将重点介绍方法是"价值迭代""策略迭代"。这两种方法是Q值迭代基础,它直接导致Q-Learning。...在强化学习中,我们访问这个函数,因此这些方法试图对采样数据进行近似或隐式学习。 奖励函数R(s,a,s')。此函数说明每个步骤可获得多少奖励。...这将做一些事情,这会做一些事情,例如权衡具有高奖励低概率状态与权重较低频繁状态。 ? 下一决定了这些算法“bellman特性”。它是迭代算法V最后一步数据加权,上面的公式有一。...这从邻近状态获取关于值信息,这样我们就可以理解长期转变。将这一看作递归更新主要发生位置,而第一则是由环境决定优先权重。 收敛条件 告知所有迭代算法"在某些条件下收敛到最佳值或策略"。...强化学习 我们如何将我们所看到变成强化学习问题?我们需要使用样本,而不是真正T(s,a,s')R(s,a,s')函数。

1.6K20

Kotlin实战【四】迭代事物:whilefor

){ print(i) } 3、数字迭代:区间和数列 kotlin中没有java常规循环,所以kotlin使用了区间概念 区间本质:两个值之间间隔。...1..100 print(fizzBuzz(i)) } //1 2 Fizz 4 Buzz Fizz 7 ... 4、迭代map 我们提到过,最常见情形是,for…in循环迭代一个集合。...put(c,binary) 5、使用in检查集合区间成员 使用in运算符来检查一个值是否在区间中,或者它逆运算!in来检查这个值是否不在这个区间中。...in同样适用于集合 println(“Kotlin” in setOf(“Java”, “Scala”,“hello”)) //这个集没有“Kotlin”字符串 //false kotlin包含在集合里面...总结 1、for 、whiledo-while循环与java相似,但是for循环现在更加方便,特别是迭代map时候。 2、用简洁语法1..5表示区间。 3、可以使用in!

1.1K20

从图嵌入算法到图神经网络

当边被赋予权重,则图可称为权重图 (Weighted Graph): ? 一个形象例子是城市地图,每一个交叉路口是一个节点,道路是一条边,而权重则是道路长度。...高阶相似度) 或是将邻接矩阵输入一套神经网络;在应对包含固有特征图时,则直接使用 GCN 作为编码器对邻接矩阵进行编码;解码器对编码结果进行后续处理获得一阶及二阶相似度,通过计算损失函数对模型参数进行更新...根据下游任务不同,GraphSAGE 采用不同训练策略:应用于图嵌入时,使用负采样技术计算二阶相似度实现参数收敛;应用于分类任务时,使用 softmax 进行有监督学习。...于 2017 年至 2018 年先后诞生几个图注意力网络中,GAT (2017) 将 Multi-head Attention 机制用在邻点聚合上,相似的邻点获得更大聚合权重; ?...边特征:传统图嵌入算法仅利用了边权重信息,GraphSAGE 引入了节点固定特征,下一步有研究者将注意力放在如何将前两者与边特征结合上。

1.7K31

骑上我心爱小摩托,再挂上AI摄像头,去认识一下全城垃圾!

另外,这样专用车辆还可以检测居民按时间地点要求扔垃圾情况,以进行实时干预。 有了这样想法,Michele Moscaritolo就付诸行动,做了这样一个智能摄像头垃圾监控系统。...垃圾GPS坐标通过简单gpsd接口从usb模块读取,将数据存储在Google Firestore实时数据库中,这样本地Google firebase SDK就被用于客户端应用程序开发。...Firebase客户端SDK包括一个通用API,可用于订阅客户端应用程序,以添加/更新/删除 Firestore数据库上运行在VespAI上应用程序产生活动。...当我们累积越来越多垃圾图像时,我们将用这些图像用于进一步训练,以逐步获得更精确检测。 后端改进。...我们计划使用Firestore分布式计数器来添加更多实时统计信息,例如基于区域每个垃圾类型每日每周统计信息。 同样在后端。

10.3K30

​基于 CNN 深度感知 Dice 损失,在全景分割中应用,全景质量方面再次提高!

第一种类型地图用于提取滤波核,用于对第二种类型地图进行卷积。这些卷积结果是一组二值 Mask (每个 事物 实例一个 物质 类别各一个)。...损失 \mathcal{L}_{pos} 应用于网络位置 Head 输出。它使用Focal Loss [18] 将每个尺度包含类别分数地图与参考进行对比。...第二个损失 \mathcal{L}_{seg} ,应用于在分辨率 H/4\times W/4 处预测sigmoid分数,即上采样之前。因此,在训练期间,参考地图需要以4为因数进行降采样。...与Li等人(2021年)类似,作者为此目的使用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent),权重衰减为 10^{-4} ,动量为 0.9 。...由于作者在损失函数中使用深度差异来计算惩罚,因此正确分割同一深度上外观相似的不同物体仍然是一个挑战。作者希望在未来工作中通过在损失函数中包含基于不同物体之间3D距离惩罚来解决这一问题。

9010

浅谈设计模式 - 迭代器模式(十一)

迭代器模式增强FOR循环: Jdk1.5之后,将泛型增强for循环加入到语言体系,可以直接对于集合内容进行for循环查看,其实本质上还是调用了iterator方法,而java通过语法糖形式为我们进行遍历隐藏...迭代器可以在暴露内部结构同时让外界可以访问到内部聚合对象,所以即使是完全不同对象也可以统一对待处理。...注意迭代器是如何体现单一职责原则,他剥离了遍历对象功能,将其封装到一个迭代器内部进行使用。 好迭代器应当具备“快速失败机制”,目的是为了防止操作内部元素指针越界,同时及时通知客户端遍历异常。...如果想让方法不支持某些功能,最好使用异常机制提醒客户端我不支持某些操作。 Part7案例 光有理论还是不够,这里配合代码讲解迭代器是如何实现解耦聚合对象遍历。...Part8总结: 迭代器在JAVA语言中基本已经实现到集合当中,当我们遍历集合时候,其实就是在使用迭代器,迭代器通过封装遍历解耦了一堆对象遍历创建工作,将迭代细节封装到一个黑盒当中,外部只需要调用接口就可以操作集合数据

28120

前50个Python面试问题(最受欢迎)

#3)说明列表,元组,集合字典,并至少提供一个可以使用这些集合类型中每一个实例。 回答: 列表:可以在运行时更改不同数据类型目的集合。 元组:不能更改不同数据类型目的集合。...它仅具有对集合只读访问权限。当您要保护数据收集集并且不需要任何修改时,可以使用此方法。 集合相似数据类型目的集合。 字典:具有键值对目的集合。...支持功能与其他单元测试工具(例如JUnit,TestNG)非常相似。 #8)For循环While循环在Python中有何不同?何时选择使用它们?...答: For循环通常用于遍历各种集合类型元素,例如List,Tuple,SetDictionary。 While循环是任何其他编程语言中使用实际循环功能。...PYTHONSTARTUP:此环境变量包含包含源代码初始化文件路径。 PYTHONCASEOK:此变量用于在导入语句中查找第一个区分大小写匹配 #27)什么是Python元组?

5.1K30

增加推荐系统4种方法

从逻辑上讲,与最高评价项目具有高度相似看不见项目对最终推荐列表贡献最大是有意义。对于活动用户评定任何给定活动,模型大小是最相似邻域。...仔细思考是否对系统最重要事项进行评级。如何在屏幕上显示推荐?顶部列表中显示了多少?清单消费率是多少? 模型大小可以减少材料计算量,同时有时也可以提高建议质量。...文献表明,邻域30是最优(Herlocker等,1999),但文献并不了解你背景。弄清楚并观察它如何影响关心客户最佳建议。...将每个候选项目的分数构建为活动项目的评级活动项目与候选项目之间相似函数。文献通常使用相似性加权评级总和(Sarwar等,2001),这是一种天真的尝试,可以通过以下几种方式加强。 时间加权。...无论哪种方式,目标都是了解用户对上下文产品对您分数构建过程响应。 负权重。由于相似性得分是非负,因此与评价不佳项目不同候选人对最高建议几乎没有影响。有效地,模型忽略了这些项目。

1.2K20

QA派|GNN工业应用-PinSAGE

从下面表格可以看到, batch大小为2048 时,能够在每次迭代时间、迭代次数训练时间上取得一个不错综合性能。 ? 训练 PinSAGE使用什么损失函数?...负采样 PinSAGE如何进行负采样? 在每个minibatch包含节点范围之外随机采样500个样本作为minibatch所有目标 共享 负样本集合。...为了解决简单负采样带来问题,对于每个目标,PinSAGE为其增加了一种“hard”负样本; "hard"负采样,与目标相似(比随机负采样相似,因此对模型进行排序更有挑战性,能够使得模型能够以更细颗粒度地区分样本...“hard”负样本**,让模型学会将很相似的样本与略相似的样本区分开;方式是:第n轮训练时给每张图片负样本集合中增加 n-1 个“hard”负样本。...,选取目标较为相似正样本不相关样本作为明确负例; 在PinSAGE中,有12亿个样本对作为训练正例,每个batch有500个全局随机抽取负例,而每一张图片又有6个“hard”负例。

2K41

35分钟教你学dart(第二节)

Dart 与 Java、C#、Swift Kotlin 等其他语言有许多相似之处。...以下是他们所做: continue:跳过循环中剩余代码并立即进入下一次迭代。 break:停止循环并在循环体之后继续执行。 continue在代码中使用时要小心。...现在,循环在五次迭代后结束。 For 循环 在 Dart 中,您使用for循环循环预定次数。for循环由初始化、循环条件动作组成。再一次,它们类似于for其他语言中循环。...Dart 列表添加删除方法 早些时候,您了解了for循环。Dart for-in循环尤其适用于列表。...在这种情况下,它映射到 值150。 单击donutCaloriesDartPad,您将看到推断类型是int?而不是int。这是因为,如果地图包含您要查找键,它将返回一个null值。

13K30

10分钟了解图嵌入

知识图谱中客户数据样本以及该图中附加嵌入向量 去年,图嵌入在企业知识图谱(EKG)策略中变得越来越重要。图形嵌入将很快成为在大型十亿顶点EKG中快速找到相似目的实际方法。...实时相似性计算对于许多领域至关重要,例如推荐,最佳行动队列构建。 本文目的是使您直观地了解什么是图形嵌入以及如何使用它们,以便您可以确定这些嵌入是否适合您EKG项目。...在详细介绍如何存储计算嵌入之前,让我们先介绍一下嵌入结构以及使嵌入对实时分析有用特征。 图嵌入是用于快速比较相似数据结构数据结构。太大图形嵌入会占用更多RAM更长时间来进行比较。...唯一区别是为每个新维度添加一个距离。 与词嵌入类似 我们在图嵌入运动中获得许多知识都来自于自然语言处理领域。数据科学家使用单词嵌入技术创建了英语中任意两个单词或短语之间精确距离计算。...我们可以将每个单词放入一个知识图谱中,并在每个单词每个其他单词之间创建成对链接。链接上权重就是距离。但是,这样效率很低,因为通过使用嵌入,我们可以快速重新计算边缘权重

45120

深入浅出聚类算法

原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不能用于商业目的。 聚类问题是机器学习中无监督学习典型代表,在数据分析、模式识别的很多实际问题中得到了应用。...聚类算法没有训练过程,这是分类算法最本质区别,算法要根据自己定义规则,将相似的样本划分在一起,不相似的样本分成不同类。 问题严格定义 聚类问题可以抽象成数学中集合划分问题。...簇定义 聚类本质上是集合划分问题。因为没有人工定义类别标准,因此算法要解决核心问题是如何定义簇,唯一要求是簇内样本尽可能相似。...聚类算法将顶点集合切分成k个子集,它们并集是整个顶点集: image.png 任意两个子集之间交集为空: image.png 对于任意两个子图,其顶点集合为AB,它们之间切图权重定义为连接两个子图节点所有边权重之和...,未经允许,不能用于商业目的

98100

三十九.恶意代码同源分析及BinDiff软件基础用法

所提取特征既要反映出恶意代码本质具有同源性恶意代码之间相似性,又要满足提取有效性。 依据溯源目的,溯源特征提取包括溯源家族特征提取溯源作者特征提取。...Drill Down意味着尝试下一个最佳属性,直到我们用完算法、唯一匹配函数,或者因为属性匹配其任何函数而导致集合解散。 该属性在另一个二进制文件中没有匹配,则该函数保存在匹配集合中。...函数相似度将考虑以下因素加权权重~25%:匹配流图边占比例 权重~15%:匹配基本块占基本块比例 权重~10%:匹配指令占指令比例 权重~50%:控制流图MD指数差值 最终结果是相似度乘以置信度...整个二进制文件相似度是一个加权,考虑了以下因素: 权重~35%:匹配流图边对比例 权重~25%:匹配基本块占基本块总数比例 权重~10%:匹配函数占函数比例 权重~10%:匹配指令占指令比例...后续博客会结合案例详细介绍如何在IDA中使用BinDiff,这里仅给出部分功能截图。

2.4K20

将深度学习专门化: 吴恩达21节Deeplearning.ai课程学习经验总结

例如,在人脸检测方面,他解释道,先处理用于将面部边缘集合,其后用于将这些边缘识别为面部组件(如鼻子、眼睛、嘴巴等等),然后更进一步用于把面部组件聚集到一起识别人身份。...基本思想是确保每一层权重矩阵都有一个大约为1方差。他还讨论了用于tanh激活函数Xavier初始化。...第9课:为什么使用小批量梯度下降法通过使用等高线图,吴恩达解释了小批量大批量训练之间权衡。基本原则是,一个较大批量会使每一次迭代变慢,而较小批量能加快进展,但不能对收敛效果做出相同保证。...这种敏感性分析可以让你看到你努力在减少误差方面有多大价值。还有一种可能是,修复模糊图像是一极其艰巨任务,而其他误差则是显而易见并且易于修复。...实现迁移学习要对网络最后几层进行再次训练,用于相似的带有更多数据应用领域。迁移学习想法是,在网络早期隐藏单元有一个更广泛应用,它通常针对你使用网络具体任务。

90890

Auto-Sklearn:通过自动化加速模型开发周期

背景 典型机器学习工作流程是数据处理、特征处理、模型训练评估迭代循环。想象一下,必须对数据处理方法、模型算法超参数不同组合进行试验,直到我们获得令人满意模型性能。...贝叶斯优化 贝叶斯优化存储先验搜索超参数预定义目标函数结果(如二进制交叉熵损失),并使用它来创建代理模型。代理模型目的是在给定一组特定候选超参数情况下快速估计实际模型性能。...这允许我们决定是否应该使用候选超参数集合来训练实际模型。随着试验次数增加,替代模型(使用额外试验结果更新)将得到改进,并开始推荐更好候选超参数。...元学习 元学习目的是为贝叶斯优化找到好超参数实例化,使其在开始时比随机性能更好。元学习背后理论很简单:具有相似元特征数据集在同一组超参数上表现也相似。...在本文中,我们研究了Auto-Sklearn如何使用元学习贝叶斯优化来找到最优模型管道并构建模型集成。Auto-Sklearn是众多AutoML包中一个。

73030

数据挖掘十大经典算法

这里根据聚类种子计算时,采用簇中那些与第k-1轮聚类种子相似度较大数据,计算他们均值点作为第k轮聚类种子,相当于将孤立点排除在外,孤立点参与聚类中心计算,这样聚类中心就不会因为孤立点原因而明显偏离数据集中地方...再从U中找到对象两两间距离最近2个数据对象构成Am,重复上面的过程,直到形成k个对象集合。这些集合内部数据是相似的,而集合间是相异。...然后就根据这个分类器,来提高被它分错样本权重,并降低被正确分类样本权重。然后,权重更新过样本集被用于训练下一个分类器Ck[2]。整个训练过程如此迭代地进行下去。...Adaboost算法具体步骤如下: 1. 给定训练样本集 ,其中 分别对应于正例样本负例样本; 为训练最大循环次数; 2. 初始化样本权重 ,即为训练样本初始概率分布; 3....上述算法中迭代了次循环,每一次循环根据当前权重分布对样本x定一个分 布P,然后对这个分布下样本使用若学习算法得到一个错误率为弱分类器 ,对于这个算 法定义弱学习算法,对所有的 ,都有,而这个错误率上限并不需要事先知道

1.1K50
领券