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推荐算法设计综述

三、常用推荐算法介绍从推荐算法所利用的信息来看，目前常用的推荐算法主要可以分为三类：1）基于内容的推荐算法，主要通过对条目特征的相似性比较来推荐条目，如根据网页文本的相似性为用户推荐与其过去浏览的网页内容相似的新网页...，然后根据邻居喜欢的条目加权平均进行推荐；2）基于条目的协同过滤方法(item-based collaborative filtering)，即针对每个条目寻找最相似的k个条目，然后根据用户喜欢的条目对最相似的条目加权平均进行推荐...- 根据最相似的k个邻居的评分，计算用户对某个条目的评分，如用户u对于条目i的评分可以按照如下公式计算（ ? 表示用户u的平均评分，Nu表示用户u的k个最相似的邻居集合）： ?...* 根据用户喜欢的历史条目H_u，计算用户对某个条目的评分，如用户u对于条目i的评分可以按照如下公式计算（ ? 表示条目i的平均评分，Nu表示用户u的k个最相似的邻居集合）： ?...常用的混合方法有以下集中[9]: * 加权平均：对每个算法设定一个权重，然后通过多个模型结果的加权平均作为最终的推荐结果。

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PHP小白必须要知道的php基础知识(超实用)

•相客户端的 Java 不同的是，PHP 代码是运行在服务端的。如果在服务器上建立了如上例类似的代码，则在运行该脚本后，客户端就能接收到其结果，但他们无法得知其背后的代码是如何运作的。...•我们知道的网站如迅雷、新良微博等大型网站都在使用PHP程序。 C/S与B/S结构 C/S （Client/Server）结构，即大家熟知的客户机相服务器结构。...它是随着Internet 技术的兴起，对C/S结构的一种变化或者改进的结构。...集成开发环境 WAMP Windows下的Apache+Mysql/MariaDB+Perl/ PHP/Python，一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件，本身都是各自独立的程序，但是因为常被放在一起使用...复合语句用大括号来标记代码块，如条件测试或循环，在大括号后面不要用分号。相其他语言不一样的是，在PHP中右括号(?>)前的分号不是必选的。空白相换行符一般来说，空白符在PHP中无关紧要。

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如何使用openldap搭建LDAP服务篇1--初见LDAP

X.500 是 ISO 制定的一套目录服务的标准，它是一个协议族，定义了一个机构如何在全局范围内共享名称和与名称相关联的对象。...整个目录信息集可以表示为一个目录信息树，树中的每个节点是一个条目。...对象类：与某个实体类型对应的一组属性，对象类是可以继承的，这样父类的必须属性也会被继承下来。...关键字缩写关键字英文全称含义 Entry - 条目，也叫记录项，是LDAP中最基本的颗粒，就像字典中的词条，或者是数据库中的记录。通常对LDAP的添加、删除、更改、检索都是以条目为基本对象的。...组,dc=example,dc=com”，一条记录的位置（唯一） rdn Relative dn 相对辨别名，类似于文件系统中的相对路径，它是与目录树结构无关的部分，如“uid=tom”或“cn= Thomas

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高性能php7_php5升级到php7

研究PHP7技术的背景公司开源节流的大背景下我们需要节省成本 PHP7相对于现在魅族线上的PHP版本5.X 性能提升至少一倍以上社区日活用户增长迅速（15年数据日均PV 年增长348% 日均UV...年增长112%）移动互联网的大环境下要求我们的程序能够更快的速度响应用户的请求以满足更好的用户体验对新技术的求知欲望（满足自己的一点点虚荣心） PHP7性能小记 PHP7性能初印象（比PHP5提升...是一个位于应用程序与MySQL之间，它实现了MySQL的客户端与服务端协议，作为服务端与应用程序通讯，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担。...，而TLB大小是有限的，条目数越多TLB的Cache Miss也就会越高，所以如果我们能启用大内存页就能间接降低这个TLB Cache Miss。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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受果蝇启发的哈希算法！用“生物学上合理的”突触可塑性规则生成哈希码

在相似度搜索中，给定一个查询、一个相似度度量和一个包含任意数量项的数据库，目标是从数据库中检索与查询最相似的项的排序列表。...但是，近似解通常是可以接受的，包括一种称为位置敏感哈希(LHS)的哈希方案，其中每个数据库条目都用二进制表示进行编码，并检索密切相关的条目。 FlyHash利用LHS, BioHash也是如此。...研究人员在MNIST和CIFAR-10上对Biohash进行了培训和测试。...MNIST是一组包含7万张灰度图像的手写数字，其中10类数字从“0”到“9”不等，CIFAR-10是一个包含6万张来自10类数字(如“car”、“bird”)的数据集。...该团队断言，这提供了证据，说明扩展表示之所以在生物中普遍存在，是因为它们执行LHS。换句话说，他们把相似的刺激聚在一起，把不同的刺激分开。

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【算法】机器学习算法实践 K均值聚类的实用技巧

它包括4个简单重复的步骤，迭代地评估对每个观察值有最近（平均）距离的簇。因此，如果一组观察结果彼此接近，它们可能属于一组簇。让我们逐步细细了解该算法。...第一步，随机初始化一组聚类中心（上面图2A中的X），或者说，是各组簇的中心。在开始之前，你可以将这些聚类中心设置在任何地方，但我们建议，在你对其初始化的时候，用与你设定的观察值相匹配的随机点。...您将依次利用这些类中心，来对你的观察值进行分组，将那些与类中心平均距离最近的观察值（图2B中的蓝色和绿色圆圈）确定一个聚类归属。...然后，以新的聚类中心为基准，找到的平均距离最近的观察值，并将其分配到新的簇（图2D）您可以重复进行此过程：簇分配-查找平均距离-移动聚类中心，直到达到收敛。...那些分组在一起的观察值将被聚类，这样的话它们可以在输入中共享相似性（如由它们对同一聚类中心所表现出的接近度），你也为你的数据找到了一组合适的聚类方式。你使用了多少组簇？

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InnoDB：表空间管理

CREATE TABLE test.t1 (c INT) engine=InnoDB; $ cd /test $ ls t1.ibd 上面是独立表空间文件，即与表t1相关的表和索引数据将驻留在此文件中...XDES Entries：表空间中第一组区段的区段描述条目（稍后描述）。 EXTENT DESCRIPTOR PAGE (XDES PAGE) 区段是页的集合。...一旦总范围的数量大于XDES页可以跟踪的范围，就会分配一个新的XDES页，该页将用于跟踪下一组范围。注意：第一组区段的页头用于存储XDES条目。下图描述了一个区段描述页和各个XDES条目。 ?...INODE页保留文件段的条目，即INODE页中的每个条目代表一个文件段。...一旦使用了该区段的所有页，它将移至“FULL列表”并分配新的区段（与步骤3相同）。从根页删除索引后，我们将知道两个文件段。我们继续将这两个文件段中的所有区段标记为空闲。感谢您使用MySQL！

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如何在Ubuntu操作系统上配置MySQL服务器?

在本中，小编将讲解如何在Ubuntu操作系统上配置MySQL服务器?它描述了如何设置root密码、创建数据库以及为数据库添加用户。...从技术上讲，服务器配置部分是一组工具。这包括服务器 ( mysqld)、客户端 ( mysql) 和其他工具。这些程序在my.cnf中查看它们应该如何表现。　　...客户端配置部分控制mysql客户端，该mysqld部分控制服务器配置。　　三、日志文件　　日志文件是开始对任何程序进行故障排除的最佳位置。...使用示例中的位置，创建/var/log/mysql目录(如果尚不存在)。然后，重新启动MySQL以进行更改。　　确保用户可以通过控制mysql进程写入所选的日志目录。...如果我们没有看到绑定地址条目，应该将一个放入mysqld类别以帮助控制对服务器的访问：　　[mysqld] 　　$ bind-address = 127.0.0.1 　　请记住在设置数据库用户时考虑客户端的主机名

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推荐系统评价：NDCG方法概述

把它和评级预测做比较，如Netflix的竞赛。...结果，对他们的预测会不平衡，使得与实际得分相比，一些得分较高，一些得分较低。最后，靠前的条目将显示在热门推荐一栏中，因而破坏了推荐结果。...我们在前段时间已经使用了平均精度均值（MAP）。NDCG表示归一化折损累积增益。两者之间的主要区别是，MAP认为是二元相关性（一个项是感兴趣的或者不感兴趣的），而NDCG允许以实数形式进行相关性打分。...幸运的是，排名学习中的排名指标和损失函数表明，用于排名学习的一对损失函数近似于这些指标。 NDCG NDCG这个名字可能有点吓人，但其背后的思想却很简单。...在评估强泛化时，用户既可用在训练中，也可用在测试中。事实上，我们主要感兴趣的是强泛化，因为在现实生活中，我们给用户推荐的条目并不存在于训练集。

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PostgreSQL中的查询简介

有关设置的帮助，请按照我们的指南“ 如何在Ubuntu 18.04上安装和使用PostgreSQL ”中的“安装PostgreSQL”部分进行操作。有了这个设置，我们就可以开始教程了。...如果您尝试在表中查找特定条目，但不确定该条目是什么，则这些条目很有用。为了说明，让我们说你已经忘记了几个朋友最喜欢的主菜，但你确定这个特别的主菜以“t”开头。...JOIN子句可用于组合查询结果中两个或多个表的行。它通过在表之间查找相关列并在输出中适当地对结果进行排序来实现此目的。...，并且该dinners表没有Bettye的条目，因此这些记录不在此输出中。...然后，它将该结果集中的每一行与内部查询的结果进行比较，后者确定具有相同鞋号的个人的平均获胜次数。

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如何在Ubuntu 13.10上从Binary Tarballs安装MariaDB

关于MariaDB 目前，MariaDB可以直接替代MySQL而不需要任何额外代码配置。本文将介绍如何在Ubuntu 13.10 VPS上安装MariaDB5.5.34 x86_64版本。...mariadb.mirror.triple-it.nl/ 计算MD5总和以验证tar是否有效： md5sum mariadb-5.5.34-linux-x86_64.tar.gz 输出应与MariaDB在下载页面上给出的MD5相匹配...如果您还没有配置文件，那么可以使用/opt/mariadb/mysql/support-files/中的文件来帮助您入门。...and access to it: y reload privilege tables now: y 手动输入和二进制文件的全局执行手动安装MariaDB时，没有手动输入，如果您输入一个系统范围的命令，如mysql...将以下条目放在.bashrc或类似环境文件中（加载在系统级别或用户级别中）。

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医学图像分割：UNet++

U-Net采用跳跃连接，直接连接编码器和解码器之间的特征映射，导致把语义上不相似的特征映射相融合。...这使得已编码特征的语义级别更接近于等待在解码器中的特征映射的语义级别，因此，当接收到语义上相似的特征映射时，优化更容易。跳跃路径上的所有卷积层使用大小为3×3的核。...深度监督 UNet++中增加了深度监督(红色显示)，通过修剪模型来调整模型的复杂性，在速度(推理时间)和性能之间实现平衡。对于accurate模式，所有分割分支的输出进行平均。...结果如下： L3与L4相比，平均减少了32.2%的推理时间，同时IoU略微降低了。更激进的修剪方法，如L1和L2，可以进一步减少推理时间，但以显著的分割性能为代价。...我们将使用PyTorch的binary_cross_entropy_with_logits函数，与Dice系数一起作为损失函数对模型进行训练。 Dice 系数对预测值和实际值之间重叠的通用的度量。

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MP:精神疾病患者和正常发育人群皮层特征的共同模式

在该研究中，使用经验贝叶斯方法对数据中的扫描仪间变异性进行了调整，然后使用以性别为协变量的高阶分数多项式回归分析对年龄对区域CT的影响进行建模。...具体来说，PCA（如上所述）对所有被试的残差数据进行了分析，包括病例和对照组。在获得PC负载后，使用不包括PC1外的所有PC重建个体数据。通过这种方式，我们从数据中删除了与PC1相关的方差。...这不同于将区域CT划分为平均CT，或在组间比较中采用平均CT加权法调整平均CT。然后进行组间比较。请注意，原始的病例-对照比较是在控制有害的协变量的同时对原始数据进行的。...本文报道了与联合PC1具有显著空间相关性的基因（即一组与PC1相关的基因）。接下来，我们进行了基因类别富集分析（GCEA）来确定与PC1 的转录相关性相关的分子结构。...GCEA是一种基于分数的方法，它包括所有的相关性，而不考虑显著性水平，因此可以在前一组相关基因（如基因本体类别）中检测到适度但协调的相关性。

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A Theory of Learning to Infer ：有限资源下不合理的合理性

该识别模型的参数被优化以得到平均尽可能接近真实后验值的输出。由于我们有限的计算资源,识别模型将分配其资源,以便对高概率查询比对低概率查询更准确。通过适应查询分布,识别模型学习推断。...像其他的 rational 过程模型一样,我们的方法受到这样一个事实的激励,即任何在复杂的概率模型中执行推理的计算现实的代理——在现实世界中,实时地——将需要进行近似的推理。...首先,摊销近似法具有有限的能力:它只能精确地近似一组有限的后验概率,这是由于近似体系结构有一个计算瓶颈(在我们的例子中,隐藏层中有固定数量的单元)。...退化导致对信息源(如样本大小、先验和似然性)的总体反应不足。...总之,这些结果丰富了我们对人们如何在具有计算挑战性的任务中执行近似推理的理解,这可以通过学习观察数据和后验数据之间的映射来完成。

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Nucleic. Acids. Res. | HMDD4.0 人类miRNA与疾病关联的数据

在这里，作者介绍了HMDD v4.0，该版本从文献中整理了53530个miRNA与疾病相关的条目。与五年前发布的HMDD v3.0相比，HMDD v4.0包含了1.5倍多的条目。...在过去的15年中，已经对HMDD进行了大约35次的更新，使其成为该领域最全面和具有影响力的数据库之一。...HMDD v4.0的改进部分通过与其他类似的miRNA相关疾病/表型数据库进行比较总结在表2中。这些改进包括更多的miRNA与疾病关联、详细的关联类别和方便的功能模块。...这些结果表明，对这些与疾病相关的性别偏差miRNA进行生物信息学分析可以帮助预测存在性别偏差的疾病。...最后，HMDD将根据医学miRNA领域的新条目和新主题进行持续更新。

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医学图像分割：UNet++

U-Net采用跳跃连接，直接连接编码器和解码器之间的特征映射，导致把语义上不相似的特征映射相融合。...UNet++中增加了深度监督(红色显示)，通过修剪模型来调整模型的复杂性，在速度(推理时间)和性能之间实现平衡。对于accurate模式，所有分割分支的输出进行平均。...L3与L4相比，平均减少了32.2%的推理时间，同时IoU略微降低了。更激进的修剪方法，如L1和L2，可以进一步减少推理时间，但以显著的分割性能为代价。...我们将使用PyTorch的binary_cross_entropy_with_logits函数，与Dice系数一起作为损失函数对模型进行训练。 Dice 系数 ?...从定性测试的结果来看，UNet++成功地对第一张图像进行了正确的分割，而U-Net做得并不好。也由于UNet++的复杂性，训练时间是U-Net的两倍。必须根据它们的数据集评估每种方法。

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如何在Ubuntu 16.04上使用MySQL全文搜索提高搜索效果

从技术上讲，像MySQL这样的数据库管理系统（DBMS）通常允许使用LIKE子句进行部分文本查找。但是，这些请求往往在大型数据集上表现不佳。...(id, title, content, author) VALUES 指定应存储每个条目的数据值的列。最后三行是我们添加到表中的三行数据。...每个条目还有一个唯一的id，它自动输入到数据库索引中。该数据库索引是一种数据结构，提高了数据检索操作的性能。该索引与主数据分开存储。它会以额外写入和相对较少的存储空间为代价更新表内容的任何更改。...') > 0 它通过添加ORDER BY score DESC根据相关性对结果进行排序 mysql> SELECT id, MATCH (title,content,author) AGAINST ('...例如，一组科学论文可以很好地使用3的小字间隙，但搜索论坛帖子可能会有8或更高的差距，这取决于您希望结果的宽度或范围。结论在本指南中，您使用了MySQL中的全文搜索功能。

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SuperSQL：跨数据源、跨DC、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件

, Hive, Flink, Presto)，支持为每个SQL智能挑选最优的执行引擎；标准SQL语法：支持SQL 2003、Oracle12和MySQL5语法。...纵轴代表了两个条目每个各自包含的SQL数目。...需要说明的是，在100GB Hive + PG的组别中，Spark JDBC有46组查询过程中抛出异常，没有返回结果，但是SuperSQL则不会出现类似的情况。...查询失败，而在计算平均时间时这些组别是无法进行统计的，所以在能够执行的query范围内，Spark JDBC的跨源平均查询时间才比单源快，因此这个只是偶发现象，对整体而言是不准确的结论。...SuperSQL性能测试后续将持续进行并获取新的结果，同时在后续版本中针对性能测试发现的问题持续优化，进一步提升SuperSQL的可用性与稳定性。

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如何管理SQL数据库

如果您尝试在表中查找特定条目，但不确定该条目是什么，则这些条目很有用。...COUNT函数用于查找给定列中的条目数。...AVG函数用于查找特定列中保留的值的平均值（在本例中为平均值）。...，请使用以下MIN函数： SELECT MIN(column) FROM table; 使用ORDER BY子句对结果进行排序一个ORDER BY子句用于查询结果进行排序。...以下查询语法返回来自column_1和column_2的值，并按升序保存的值对column_1中的结果进行排序，或者对于字符串值，按字母顺序对结果进行排序： SELECT column_1, column

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Postgres和Mysql性能比较

整个 JSON 对象的大小为约为 14 MB，在数据库中创建约 200 至 210 个条目。...统计数据 PostgreSQL：平均时间（毫秒）：写入：2279.25、读取：31.65、更新：26.26 图片 MySQL：平均时间（毫秒）：写入：3501.05、读取：49.99、更新：62.45...除了一个主服务器，一个备用数据库和多个备用数据库之外，PostgreSQL 和MySQL 还提供以下复制选项：多版本并发控制（MVCC）当用户同时对一个数据库进行读和写操作时，这种现象就叫并发现象。...MySQL 利用 InnoDB 存储引擎，支持对同一行的写入和读取而不会互相干扰。MySQL每次将数据写入一行时，也会将一个条目写入回滚段中。此数据结构存储用于将行恢复到其先前状态的回滚日志。...此信息存储在表空间中的数据结构中，该数据结构称为回滚段（Oracle 中也有类似的结构）。InnoDB 使用回滚段中的信息来执行事务回滚中所需的撤消操作。

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