本文实例讲述了PHP实现给定一列字符，生成指定长度的所有可能组合。...分享给大家供大家参考，具体如下： 给定一列字符，生成指定长度的所有可能的组合： 如：a,b,c,d,e 或 0-9 生成长度 1：a, b, c, d, e; 长度2 ：aa, ab, ac, ad...n"; } } } 用phpcmd小助手（ ）运行代码/ / 以上为长度为1 长度为2的。 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
本文实例讲述了PHP实现给定一列字符，生成指定长度的所有可能组合。...分享给大家供大家参考，具体如下： 给定一列字符，生成指定长度的所有可能的组合： 如：a,b,c,d,e 或 0-9 生成长度 1：a, b, c, d, e; 长度2 ：aa, ab, ac, ad,...长度为2的。...更多关于PHP相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《PHP数学运算技巧总结》、《PHP运算与运算符用法总结》、《php字符串(string)用法总结》、《PHP数组(Array)操作技巧大全》、《PHP
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...如何实现？ ? 图1 （注：这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题，我觉得程序编写得很巧妙，使用了递归的方法来解决，非常简洁，特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享！）...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
+ \cdots ( 该公式所有偶数项 都是正的 , 所有奇数向都是负的 ) 将两个式子相加 : \begin{array}{lcl}e^x + e^{-x} & = & 1...\times 2 + \cdots \end{array} ( 该结果是 偶数 序列 指数生成函数的 2 倍 ) 偶数序列生成函数计算 : 1 + \cfrac{x^2}{2!}...\cdots\} 第 1 个盒子 的 放球序列 对应 指数生成函数 : (\cfrac{x^1}{1!}...+ \cdots) 第 2 个盒子放球数分析 : 放奇数个球 , 其放球的 个数 序列是 \{1, 3, 5, \cdots\} 第 2 个盒子 的 放球序列 对应 指数生成函数 : (\cfrac...+ \cdots) 第 3 个盒子放球数分析 : 放偶数个球 , 其放球的 个数 序列是 \{2, 4, 6, \cdots\} 第 3 个盒子 的 放球序列 对应 指数生成函数 : (\cfrac
这两个工作虽然涉及到推荐系统中的不同技术点，但是核心都是在处理大量样本的topK选择时，由于计算复杂度太高需要采用两阶段方式，第一阶段粗筛，第二阶段精排，但是第一阶段和第二阶段目标不一致，如何提升一致性进而提升整体效果的问题...重排的核心是考虑上下文信息，重排的输入根据精排打分选择的topK个商品，输出是这topK个商品的某种排列组合，使得用户点击率最高。因此，整个过程是从全部的排列组合中，选择一个最优的排列组合。...但是候选排列组合的数量很多，线上没办法给所有排列组合打分。目前主流做法采用两阶段建模的方式，第一阶段产出潜在的点击率较高的一部分排列组合，第二阶段精细化优选最优的排列组合。...对于某个排列组合，生成其表征向量，生成方式为使用预训练模型生成每个商品的表征，并结合当前排列组合下每个商品的位置编码，融合成一个统一的表征向量。...对于用户的历史点击排列组合，也使用相似的方式生成表征向量。最后使用SimHash算法，进行高效的向量距离度量，检索出topK个排列组合。
根据GRU模型输出进行rerank学习； s_n 就是GRU网络最后的编码向量，然后利用类似attention的方式，得到最后每个文档的输出分。...A的欲望，那么这种由于排列不同导致用户反馈不同的影响因素 因此对于重排而言，一种更好的方式是考虑所有可能的排列方式，对每一种排列的结果进行打分，并选择评分最高的排序列表结果展示给用户。...PMatch：使用 FPSA (Fast Permutation Searching Algorithm) 算法生成候选商品排列组合。...拆分正负反馈序列，首先做一次target attention，生成向量表征后作为 Query 和另一个序列做 attention。...； 组间排序：特定群组的商品应该以一个很大的概率被排在属于其他群组的商品的前面； 定坑插入：确保指定商品被放在结果列表中某个特定位置，但这一操作有可能会打破多样性的要求（插入商品和前后两个商品的品牌一样
next_permutation算法对区间元素进行一次组合排序，使之字典顺序大于原来的排序，有如下两个使用原形，对迭代器区间[first,last)元素序列进行组合排序。...对应的有向后字典排序 prev_permutation算法用于选择一个字典序更小的排序。有如下两个使用原形，对迭代器区间[first,last)元素序列进行组合排序。...但C++/STL中定义的next_permutation和prev_permutation函数则是非常灵活且高效的一种方法，它被广泛的应用于为指定序列生成不同的排列。...过程 根据上述概念易知，对于一个任意序列，最小的排列是增序，最大的为减序。那么给定一个pn要如何才能生成pn+1呢？...以下为转载： >这本书，在看到"变序性算法"部分的时候，发现两个函数next_permutation, prev_permutation对于我们平时处理排列组合的问题很有帮助，根据书上的介绍写了两个个测试函数
举个例子，假设当前有文本序列$\text{x}=x_1,x_2,x_3$，这串序列中共有3个token，这三个token共计有6种排列组合方式，其相关的索引序列为：$\text{z}_1 = (1,2,3...$\text{z}_1$的文本序列为$\text{x}=x_1, x_2, x_3$，采用索引序列$\text{z}_2$的文本序列为$\text{x}=x_1, x_3, x_2$，如果模型在训练过程中能同时看到这样的两个排列...$个不同的排列组合$\mathbb{Z}=\text{z}1,\text{z}_2,...,\text{z}{n!}...，其排列组合数为$n!...PLM虽然解决了AR模型建模过程中的双向问题，但是由于通过这种排列组合的形式训练，导致XLNet收敛会比较慢。
查询引擎根据查询请求，排序模型会给每个文档打出分数，依据打分情况倒序排列文档，得到查询结果。在训练模型时，给定一条查询，并给出对应的文档最佳排序和得分。在预测时候，给出查询请求，排序模型生成文档排序。...对于一次查询的多个结果文档，组合任意两个文档形成文档对作为输入样本。即学习一个二分类器，对输入的一对文档对AB（Pairwise的由来），根据A相关性是否比B好，二分类器给出分类标签1或0。...mq2007数据集分别提供了三种类型排序模型的生成格式，需要指定生成格式format 例如调用接口 pairwise_train_dataset = functools.partial(paddle.dataset.mq2007...另外组合所有的pair会有训练数据冗余，因为可以从部分偏序关系恢复文档集上的全序关系。相关研究见PairWise approach[5]，本例不予赘述。...dense_vector_sequence，是得分的序列，data的类型为dense_vector_sequence，是特征向量的序列输入，input_dim为单个文档的一维特征向量维度，与生成器对应，
} }; STL 提供的实现（下一个排列、上一个排列） TODO STL 提供了两个函数用于生成排列 这两个函数均以比较函数 为基础生成下一个或上一个排列 因此在使用这两个函数前，需要先对原序列进行...全排列 题目描述 给定一个没有重复数字的序列，返回其所有可能的全排列。...全排列 II 题目描述 给定一个可包含重复数字的序列，返回所有不重复的全排列。...组合 问题描述 给定两个整数 n 和 k，返回 1 ... n 中所有可能的 k 个数的组合。...，通常时根据字典序来生成下一个排列 在字典序中，记序列的升序为第一个排列，降序为最后一个排列 高位与低位 对序列中任意两个位置而言，靠近左侧的为，靠近右侧的为低位 生成排列的过程就是不断增大，减小的过程
所有的 GPT 模型都利用了 Transformer 架构，这意味着它们由处理输入序列的编码器和生成输出序列的解码器组成。...为此，模型： 为输入序列中的每个 token 创建一个查询、键和值向量。 通过计算两个向量的点积，计算第一步中查询向量与每个其他 token 的键向量之间的相似度。...将步骤 2 的输出馈入 softmax 函数，生成归一化的权重。 将步骤 3 中生成的权重乘以每个 token 的值向量，生成表示序列中 token 重要性的最终向量。...为了训练奖励模型，标注者会为单个输入提示提供 4 到 9 个 SFT 模型的输出，让他们根据最佳到最差的顺序排列这些输出，从而创建以下输出排名组合。...响应是使用模型在第二步中学习到的“策略”生成的。这说明机器已经学会了如何实现其目标，在这种情况下，是最大化奖励。
通常，有两种类型的超向量：（1）基本超向量，它们是随机生成的，例如; ∼(0,) （2）复合超向量，通过代数算子组合超向量而创建。这些超向量可以通过相似性函数 (1,2) 进行比较。...通常，生成基超向量时，它们相对于相似性函数是准正交的。HDC 中的三个主要操作，捆绑、绑定和排列，可以通过它们如何影响超向量的相似性来表征。...2.2傅里叶全息简化表示 3GHRR概述 4GHRR的实施 我们在第 3 节中描述的是 GHRR 的一般特征。指定实现需要指定 （1） 酉矩阵分量的形式;以及相关的 （2） 如何对它们进行采样。...让我们首先注意到，在FHRR中绑定两个超向量可以被视为取两个超向量的张量积，然后取对角线；即全息投影。在GHRR的情况下，我们可以将GHRR中的绑定视为FHRR中绑定的扩展。...从神经角度来看，我们可以将两个向量之间的张量积解释为表示维度之间所有可能的成对连接；即它们是完全连接的。 相比之下，张量积的对角线投影代表稀疏连接，只有向量的对应维度是连接的。
于是这篇论文就提出了自动推测最佳的生成顺序，考虑所有顺序的概率，优化概率之和。但是对于任意一个生成顺序，如何还原原本的句子呢？...注意到这里不仅拼接上了下一个词的词向量，还区分了每个词左边和右边的隐层表示。 其实这里有个问题，一个词在 ? 的右边不就等价于在 ? 的左边吗？那其实这两个预测结果都是对的。...虽然最后的 ? 向量都是一样的。 目标函数 因为一个句子的可能排列顺序太多了，不可能一一枚举，所以这里最大化ELBO来代替最开始的概率之和。对于输入 ? 和生成 ?...传统的序列生成模型其实也有beam search，不过那是在每个时刻解码概率最大那些子序列。而这里的beam search空间更大，搜索的是整个排列的空间。...总结 这篇论文提出了考虑多种序列生成的顺序，以此提升最终生成的效果，实验证明还是有效的。为了记住这种顺序，还提出了相对位置表示，用来解决原始Transformer无法表示随机排列的问题。
它根据被加数中的0或1的数量是否更高以及例如随机地中断联系，为每个分量选择0或1。为了实现确定性的多数法则，通常会指定一个固定的随机HV，当被加数为偶数时，它会包含在叠加中。...(17) 在这里，我们举例说明了通过排列来表示位置，但是其他方法的组成也是一样的。叠加操作方法的优点是可以通过测量两个序列HV的相似性来估计它们的相似性。...在序列的n-gram表示中，提取序列的所有n-gram，有时针对不同的n。通常，形成包含n-gram统计的向量，使得其分量对应于不同的n-gram。该分量的值是相应n元语法出现的频率(计数器)。...然而，二元模型中符号的位置(可能来自不相邻的符号)不是通过排列来指定的，而是通过与左右位置的HV的乘法绑定来指定的。...图像识别系统中的排列编码技术。神经网络汇刊，17(6):1566–1579。 [库苏尔和拉奇科夫斯基，1991年]多级组合神经结构与序列处理。
> sample(1:20, 2) [1] 5 3 > sample(1:20, 2) [1] 17 9 # 从1到20随机不放回的抽两个数 组合生成复杂向量 通过将上述函数及向量生成方法的组合，可以帮助我们进行更复杂的处理...即将选择向量符合条件的子集部分，并对它们进行赋值，这两个操作的合并便是修改向量中指定的元素值。...数据类型优先级 字符> 数字 > 逻辑 练习题 2-2 向量生成 > # 练习2-2: 向量生成 > # 1.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果 > c('a', 1) [1] "a"...# 2.如何将两个向量合到一起，组成一个长向量？...a <- c(0,a)# 首 b <- c(b,7) # 尾 n=2 # 二号位 c(a[1:n-1],66,a[n:length(a)]) # 4.如果向量x和y内容一致但顺序不一致，如何按照x的顺序排列
(a) #仅当赋值了a才会改变> is.numeric(a)[1] FALSE向量向量将R中不同元素组合生成length()查看向量的长度，即向量有多少个元素class()判断向量的数据类型*向量可以有元素名称...，元素名称不是向量的数据，可用names()函数给向量指定元素名称**向量内所有元素数据类型必须相同，否则会强制转换向量的生成1.通过c()将相同类型的数据生成向量2.通过特殊规则或函数生成 (1)...(6) 其它生成向量的函数如rnorm等*以";"连接的两句代码会一起执行**函数的形式参数可省循环补齐生成向量的函数默认有循环补齐，简单而言，一般两个等长的向量运算时会一一对应，但若向量不等长，...，前者需要生成一个与向量等长的逻辑值，后者需要指定向量中元素的位置，两者格式均为x x <- 8:12#根据逻辑值取子集x[x==10] #中括号内生成了c(F,F,T,F,F)的向量，取出了值为T的数据组成子集...x[x<12]x[x %in% c(9,13)]#根据位置取子集，每个向量中的元素根据其在向量的排列顺序具有一个下标，第4个元素的下标是4x[4] #取出第4个元素x[2:4] #取出第2-4个元素x[
这两个数组分别是字典features、features1经过特征列输出的结果。 提示： 代码第30行的作用是将图重置。该操作可以将当前图中的所有变量删除。...需要传入两个必填的参数：列名称（key）、类的总数（num_buckets）。其中，num_buckets的值一定要大于key列中所有数据的最大值。...3.代码实现：将离散文本特征列转化为one-hot与词向量 离散型文本数据存在多种组合形式，所以无法直接将其转化成离散向量（例如，名字属性可以是任意字符串，但无法统计总类别个数）。...在生成的稀疏矩阵中，[0,2]与[0,3]这两个位置没有值，所以在将其转成稠密矩阵时需要为其加两个默认值“1”。...1.代码实现：构建模拟数据 假设有一个字典，里面只有3个词，其向量分别为0、1、2。 用稀疏矩阵模拟两个具有序列特征的数据a和b。每个数据有两个样本：模拟数据a的内容是[2][0,1]。
作者用线性算子并行训练了一个自编码器，并演示了如何使用高维潜在表示来帮助发现局部系统动力学的线性模型。...在这项工作中，作者采用是对所有图进行预处理，使邻接矩阵的索引的任何排列都映射到相同的表示。如公式（2）所示，通过根据距离矩阵的指数大小对其进行排序来定义图到其规范表示的排序映射。 ?...（2） 向量p唯一地确定应用于距离矩阵的行和列的排列。规范序不仅将同一图的不同表示映射到同一表示，而且对相似图也产生相似的顺序。...通过生成相同距离矩阵的随机排列，添加少量高斯噪声，然后计算正则表示来检验这一假设。如图2所示，规范表示对排列不变性，对成对距离的小扰动具有弹性，大多数行和列保持相同的规范顺序。 ? 图2....作者选择k=10来生成子卷，每个包含10个原子。使用标准欧氏度量计算成对距离，然后使用上述公式计算键序势。然后将数据分成一对向量，包含连续时间步上键序势矩阵的上链项。
: \sum\limits_{r=1}^{N}=2^{N-1} ( 根据基本组合恒等式计算出来 ) 二、不重复有序拆分 ---- 先进行 不重复无序拆分 , 再进行 全排列 ; 1、无序拆分基本模型...: 原始方案 6=1+2+3 , 由原始方案作部分序列 , 第一个序列 S_1 = 1 , 取原始方案的第一个成分 1 出来 , 第二个序列 S_2 = 1 + 2 = 3 , 取原始方案的前两个成分...1 + 2 出来 , 第三个序列 S_3 = 1 + 2 + 3 = 6 , 取原始方案的前三个成分 1 + 2 + 3 出来 , 第一个序列是第一个数 , 第二个序列是前两个数 , 第...n 个序列是前 n 个数 , 最后一个序列包含了所有的拆分的正整数 ; 只要给定一个原始方案 , 就可以作出上述部分序列出来 ; 只要方案相同 , 作出的序列完全相同 , 方案不同 , 作出的序列肯定不相同...; 根据拆分序列写出拆分方案 : 反之 , 给定一个序列 , 可以 还原出一个拆分方案来 , 如给出序列 S_1 = 1 , S_2=3, S_3=6 , 对应的拆分方案 : 最后一个序列式所有数之和
所以关键问题是：拿到训练数据，如何才能训练得到最优的打分函数？ 这里介绍一种训练方法，它是基于搜索结果排列组合的概率分布情况来训练的，图4是这种方式训练过程的图解示意。...B 和C 3个文档，搜索引擎要对搜索结果排序，而这3个文档的顺序共有6种排列组合方式: ABC, ACB, BAG, BCA, CAB和CBA, 而每种排列组合都是一种可能的搜索结果排序方法...对于某个评分函数F来说，对3个搜索结果文档的相关性打分，得到3个不同的相关度得分F(A)、 F(B)和F(C)， 根据这3个得分就可以计算6种排列组合情况各自的概率值。...不同的评分函数，其6种搜索结果排列组合的概率分布是不一样的。 了解了什么是搜索结果排列组合的概率分布，我们介绍如何根据训练实例找到最优的 评分函数。...假设存在两个其他函数h和f，它们的计算方法已知，对应的对3个搜索结果的打分在图上可以看到，由打分结果也可以推出每个函数对应的搜索结果排列组合概率分布，那么h与f哪个与虚拟的最优评分函数g更接近呢？
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