TLDR: 本文从评估的视角重新审视了推荐系统。特别的，重新调研了常用的数据划分方式及其影响，并讨论了在评估过程中容易被忽略的两个概念，即数据泄露和过度简化。...因此，评估推荐模型的性能成为了该领域的一个传统研究课题。...受最近研究中的一些反直觉观察的启发（比如，在系统当中活跃的用户的推荐性能竟然比冷启动用户的推荐性能还差），因此这篇观点型论文从评估的角度重新审视了推荐系统。...具体来说，重新调研了常用的训练/测试数据划分策略及其结果。首先介绍常见的数据划分方法，如随机划分或留一划分，并讨论为什么在这种划分下基于流行度的基线模型的定义是不正确的。 首先看一个实际的案例。...如果我们将时间1视为当前时间，那么推荐者可以从1中学到的所有历史交互应该是1的三次交互和2的一次交互。推荐模型永远无法访问未来将发生的关于时间点1的交互，如2的两次交互，以及用户3的所有交互。
这里只讨论原生DDL， 因为pt-os或者ghost的话，会自带进度的显示。...对于原生的DDL，目前有2种方法观测进度 方法1 查询ps库 在MySQL 5.7.6或者更高版本，能够通过 performance_schema 观察alter table的进度。...select EVENT_NAME,WORK_COMPLETED,WORK_ESTIMATED from performance_schema.events_stages_current; 返回的结果集有...3列数据： EVENT_NAME 执行到的阶段 WORK_COMPLETED 已执行的耗时 WORK_ESTIMATED 预估总的耗时 例子： 开一个会话，执行DDL： alter...已经执行的时长 progress: 10.53 --> 可以看到 进度10.53% lock_latency: 13.00 us cpu_latency
方法重载是Java中一个重要的概念，它允许在同一类中编写多个具有相同名称但参数不同的方法。这种技术使代码更清晰，易于维护，并使代码更加灵活，因为您可以根据需要选择使用不同的方法。...下面将探讨如何评估方法重载的性能优劣。 1、方法重载基础 在Java中，方法重载是指在同一类中定义多个方法，但它们具有相同的名称。这些方法可能具有不同的返回类型、修饰符、参数数量和类型。...• 如果仍无法解决歧义，编译器将抛出错误并要求您明确指定执行的方法。 否则，程序可能会运行失败并引发异常。 3、如何评估方法重载的性能优劣？...为了评估方法重载的性能优劣，我们需要考虑几个因素： • 参数类型 在方法重载中，每个版本允许使用不同类型的参数。这导致编译器必须在运行时进行解析，以确定最合适的方法版本。...• 参数数量 对于任何给定的函数调用，带有较少参数的方法可能比具有更多参数的方法更快。然而，在某些情况下，一个具有多个参数的方法可能仍然表现更好。
之前小史在 BAT 三家的面试中已经挂了两家，今天小史去了 BAT 中的最后一家面试了。 简单的自我介绍后，面试官给了小史一个问题。 ? 【面试现场】 ?...题目：如何在 10 亿数中找出前 1000 大的数？ ? ? ? ? ? ? ? 小史：我可以用分治法，这有点类似快排中 partition 的操作。...随机选一个数 t，然后对整个数组进行 partition ，会得到两部分，前一部分的数都大于 t ，后一部分的数都小于 t 。 ? ?...如果前一部分的数小于 1000 个，那就在后一部分再进行 partition ，寻找剩下的数。 ? ? ? ? ? 小史：首先，partition 的过程，时间是 o(n)。...小史熟练地介绍起了自己的项目，由于准备充分，小史聊起来游刃有余。面试官问的几个问题也进行了详细的解释。 ? ? 小史走后，面试官在系统中写下了面试评语： ?
电信应用和IT应用对云原生虚拟网络功能（VNF）有不同的需求，通过微服务和容器部署VNF将能够推动云原生NFV部署的成功。 NFV的最佳应用是如何整合、构建和进一步加强电信服务提供商的5G实施。...评估虚拟机和容器部署VNF的方式 容器是操作系统级的一种虚拟化形式，它将应用程序依赖关系、所需的库和配置封装在同一操作系统的其他容器隔离的包中。容器能让应用程序以独立的方式运行，并且可以轻松迁移。...VNF的部署只能是虚拟机，仅适用于容器以及异构模式，其中一些VNF将在VM中运行，一些在容器中运行，还有的在VM和容器混合环境中运行。 服务提供商可以根据NFV基础设施级别的要求评估其部署方法。...云原生NFV方式中容器的优势 拥有一个容器托管微服务可以促进有效的计划和管理来优化资源利用率。容器编排引擎支持为容器提供主机资源、将容器分配给追、实例化和重新调度容器。...网络的道路上发挥着至关重要的作用，5G的成功部署取决于服务提供商如何围绕NFV基础设施中的容器使用策略。
小史是一个应届生，虽然学的是电子专业，但是自己业余时间看了很多互联网与编程方面的书，一心想进BAT互联网公司。 之前小史在BAT三家的面试中已经挂了两家，今天小史去了BAT中的最后一家面试了。...简单的自我介绍后，面试官给了小史一个问题。 【面试现场】 题目：如何在10亿数中找出前1000大的数？ 小史：我可以用分治法，这有点类似快排中partition的操作。...随机选一个数t，然后对整个数组进行partition，会得到两部分，前一部分的数都大于t，后一部分的数都小于t。 小史：如果说前一部分总数大于1000个，那就继续在前一部分进行partition寻找。...如果前一部分的数小于1000个，那就在后一部分再进行partition，寻找剩下的数。 小史：首先，partition的过程，时间是o(n)。...面试官问的几个问题也进行了详细的解释。 小史走后，面试官在系统中写下了面试评语： 【遇见吕老师】 小史回到学校哼着歌走在校园的路上，正好碰到吕老师。 小史把面试情况和吕老师说了一下。
小史是一个应届生，虽然学的是电子专业，但是自己业余时间看了很多互联网与编程方面的书，一心想进BAT互联网公司。 之前小史在BAT三家的面试中已经挂了两家，今天小史去了BAT中的最后一家面试了。...简单的自我介绍后，面试官给了小史一个问题。 ? 【面试现场】 ? 题目：如何在10亿数中找出前1000大的数？ ? ? ? ? ? ? ?...小史：我可以用分治法，这有点类似快排中partition的操作。随机选一个数t，然后对整个数组进行partition，会得到两部分，前一部分的数都大于t，后一部分的数都小于t。...如果前一部分的数小于1000个，那就在后一部分再进行partition，寻找剩下的数。 ? ? ? ? ? 小史：首先，partition的过程，时间是o(n)。...小史熟练地介绍起了自己的项目，由于准备充分，小史聊起来游刃有余。面试官问的几个问题也进行了详细的解释。 ? ? 小史走后，面试官在系统中写下了面试评语： ?
无论是好奇的新手还是更高级的研究人员，Solitude可以帮助每一名用户分析和研究应用程序中的用户隐私安全问题。...关于证书绑定 如何你打算使用Solitude来测试移动应用程序的话，对于非越狱设备，如果应用程序或嵌入应用程序的第三方SDK使用了证书绑定，那么你可能无法捕捉到所有的HTTP流量。...github.com/nccgroup/Solitude cd Solitude && python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip3 install -r...python3 -m venv venv source venv/bin/activate sudo apt-get install libmysqlclient-dev pip3 install -r...数据库配置 我们还需要修改Solitude的数据库默认密码，编辑.env文件中的密码即可。 项目地址 Solitude：【https://github.com/nccgroup/Solitude】
1.文档编写目的 ---- 继上一章如何在Redhat中配置R环境后，我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的，在离线环境下如何安装R的包，能否搭建R的私有源对R的包进行管理。...本文档主要讲述如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。...1.Linux已安装Apache2服务并正常运行 2.R已安装完成并正常使用 2.Package的安装 ---- R的Package安装主要分为在线安装和离线安装两种方式，如下： 1.在线安装 在R的控制台输入...搭建需要注意，PACKAGES文件中记录了所有包的描述信息，且每个包只有一个版本。...4.配置R使用私有源 ---- 1.在$R_HOME/ lib64/R/etc目录下增加配置文件Rprofile.site 在Rprofile.site文件中增加如下内容： [root@ip-172-31
我们在来看看上面随机获取字段的sql语句是如何执行的 创建一个临时表，临时表使用的是memory引擎，表里面有两个字段,一个字段double类型，我们叫R，另一个字段varchar(64),记为W，且没有建立索引...现在临时表有10000行数据了，接下来你要在这个没有索引的内存临时表上,按照R字段排序 初始化sort_buffer中两个字段，一个是double,一个整形 从内存临时表中一行一行的获取R和位置信息，把字段放入到...上图我们发现sort_buffer中的位置信息，是个什么概念呢，而Mysql是如何定位一行数据的呢, 首先我们知道mysql中有以下规则 对于有主键的innodb表来说，rowid就是我们的主键 对于没有主键的...而优先级算法，可以精准的获取最小的三个word 从临时表中获取前三行，组成一个最大堆 然后拿下一行数据，和最大堆的R比较，大于R，则丢弃，小于R，则替换 重复2的步骤，直到把10000行数据循环完成...select * from t where id >= @X limit 1; 虽然上面可以获取一个数，但是他并不是一个随机数，因为如何表中的id可能存在空洞，导致每一行的获取概率并不一样，如id=1,2,4,5
【面试现场】 题目：如何在10亿数中找出前1000大的数？ ? ? ? ? ? ? ? 小史：我可以用分治法，这有点类似快排中partition的操作。...随机选一个数t，然后对整个数组进行partition，会得到两部分，前一部分的数都大于t，后一部分的数都小于t。 ? ?...如果前一部分的数小于1000个，那就在后一部分再进行partition，寻找剩下的数。 ? ? ? ? ? 小史：首先，partition的过程，时间是o(n)。...buildHeap(n, data); // n往后的数进行调整 for(int i = n; i < data.length; i++) {...小史熟练地介绍起了自己的项目，由于准备充分，小史聊起来游刃有余。面试官问的几个问题也进行了详细的解释。 ? ? 小史走后，面试官在系统中写下了面试评语： ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Python中如何求列表list的平均数 当列表list中只包含数字时，如何求取它的平均数： from numpy import * a = [52,69,35,65,89,15,34] b = mean
导读：在真实场景中，模型很少能成功地预测所有的内容。我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？ 简短但不是很有用的答案是，这取决于模型。...人们已经提出了各种评分函数，它可用于在所有可能的场景中评估训练模型。好消息是，很多评分函数实际上是scikit-learn的metrics模块的一部分。 让我们快速了解一些最重要的评分函数。...假设我们有一些ground truth（正确与否取决于我们的数据集）类标签，不是0就是1。我们使用NumPy的随机数生成器随机生成数据点。显然，这意味着只要我们重新运行代码，就会随机生成新数据点。...0, 0]) 在文献中，这两类有时也被称为正样例（类标签是1的所有数据点）和负样例（其他所有数据点）。...R2与可释方差分数密切相关，并将先前计算的均方误差和数据中的实际方差进行比较： r2 = 1.0 - mse / np.var(y_true) r2 Out: 0.8358169419264746
在真实场景中，模型很少能成功地预测所有的内容。我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？ 简短但不是很有用的答案是，这取决于模型。...人们已经提出了各种评分函数，它可用于在所有可能的场景中评估训练模型。好消息是，很多评分函数实际上是scikit-learn的metrics模块的一部分。 让我们快速了解一些最重要的评分函数。...假设我们有一些ground truth（正确与否取决于我们的数据集）类标签，不是0就是1。我们使用NumPy的随机数生成器随机生成数据点。显然，这意味着只要我们重新运行代码，就会随机生成新数据点。...0, 0]) 在文献中，这两类有时也被称为正样例（类标签是1的所有数据点）和负样例（其他所有数据点）。...R2与可释方差分数密切相关，并将先前计算的均方误差和数据中的实际方差进行比较： r2 = 1.0 - mse / np.var(y_true) r2 Out: 0.8358169419264746
高斯混合模型(GMM) 3.1 GMM的思想 3.2 GMM与K-Means相比 4. 聚类算法如何评估 5. 代码实现 1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？...理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。...聚类算法如何评估 由于数据以及需求的多样性，没有一种算法能够适用于所有的数据类型、数 据簇或应用场景，似乎每种情况都可能需要一种不同的评估方法或度量标准。...尽管如此，聚类算法的评估还是必需的，它是聚类分析中十分重要的部分之一。 聚类评估的任务是估计在数据集上进行聚类的可行性，以及聚类方法产生结 果的质量。这一过程又分为三个子任务。 估计聚类趋势。...需要说明的是，用于评估的最佳数据簇数可能与程序输出的簇数是不同的。例如，有些聚类算法可以自动地确定数据的簇数，但可能与我们通过其他方法确 定的最优数据簇数有所差别。 测定聚类质量。
正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。 二、什么是残差，它如何用于评估回归模型？ 残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。...它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。...找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法： 残差图； 散点图； 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。 四、什么是多重共线性，它如何影响模型性能？...当某些特征彼此高度相关时，就会发生多重共线性。相关性是指表示一个变量如何受到另一个变量变化影响的度量。 如果特征 a 的增加导致特征 b 的增加，那么这两个特征是正相关的。...指标五：Adjusted R2 score 上式中R2为R2，n为观测数(行)，p为独立特征数。Adjusted R2解决了R2的问题。
正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。 2、什么是残差。它如何用于评估回归模型？ 残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。...它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。...找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法 - 残差图 散点图 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。 4、什么是多重共线性。它如何影响模型性能？...当某些特征彼此高度相关时，就会发生多重共线性。相关性是指表示一个变量如何受到另一个变量变化影响的度量。 如果特征 a 的增加导致特征 b 的增加，那么这两个特征是正相关的。...5、Adjusted R2 score: 上式中R2为R2，n为观测数(行)，p为独立特征数。Adjusted R2解决了R2的问题。
二、什么是残差，它如何用于评估回归模型 残差是指预测值与观测值之间的误差。它测量数据点与回归线的距离。它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。...找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法： 残差图； 散点图； 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。 四、什么是多重共线性，它如何影响模型性能？...当某些特征彼此高度相关时，就会发生多重共线性。相关性是指表示一个变量如何受到另一个变量变化影响的度量。 如果特征 a 的增加导致特征 b 的增加，那么这两个特征是正相关的。...五、异常值如何影响线性回归模型的性能？ 异常值是值与数据点的平均值范围不同的数据点。换句话说，这些点与数据不同或在第 3 标准之外。 线性回归模型试图找到一条可以减少残差的最佳拟合线。...指标五：Adjusted R2 score 上式中R2为R2，n为观测数(行)，p为独立特征数。Adjusted R2解决了R2的问题。
例如百度经验中的经验摘要，简短的描述了该经验的主要解决问题。 自动摘要的算法原理 余弦相似度（Cosine Similarity） ?...算法步骤： 获取到需要摘要的文章 对该文章进行词频统计 对该文章进行分句 根据中文的标点符号，一般我们采用。，？...进行分句 计算分句与文章之间的余弦相似度 代码实现： library(tm) library(tmcn) library(Rwordseg) docs <- Corpus( DirSource(...SogouC.mini/SampleNamed/C000024" ) ), readerControl = list( language='UTF-8' ) ) #使用矩阵的方式计算
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