:"我在玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山", "2":"我在九寨沟", "3":"我在九寨沟,很喜欢", "4":"很喜欢"} query = "我在九寨沟,很喜欢" # 直接搜索...edit_sim', 'jaccard_sim'] text_match_res = text_match_sort( query, candidate_doc_dict ) print ('排序的...score>>>>>', text_match_res) ''' # 排序 mf = ModelFactorySearch( match_models=['bm25',...jaccard_sim'] ) mf.init(words_dict=candidate_doc_dict) pre = mf.predict(query) print ('排序的结果...0.5460526286735667} candidate_doc_dict: {'2': '我在九寨沟', '3': '我在九寨沟,很喜欢', '4': '很喜欢'} 排序的score>>>
shell 脚本中关于用户输入参数的处理 bash shell 脚本提供了3种从 用户处 获取数据的方法: 命令行参数(添加在命令后的数据) 命令行选项 直接从键盘读取输入 1 命令行参数 像 shell...如果 variable_name 的值为空, 返回 value....这里从略, 等有需要用到再回来补上. 3 获取用户输入 尽管 命令行选项 和 参数 是从 用户处 获取输入的一种重要方式, 但有时脚本的交互性还需更强一些....接受输入, 在收到输入后, read 会将数据存入变量中....3.2 从文件中读取 read 命令可以读取文件中保存的数据. 每次调用 read 命令, 它都会读取一行文本. 当文件中没有内容时, read 会退出并返回非 0 的 退出状态码.
作者：仁重 淘宝搜索事业部 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
1.2 搜索引擎下用户画像的挑战 ?...在搜索引擎下，由于搜索引擎本身使用方式的特殊性、用户的流动性、查询的实时性等，带来了与企业传统的对用户信息进行收集与分析有着巨大的不同、更加艰巨的挑战。...设想两个不同的用户A和用户B，用户A的搜索词列中只有1句查询语句，分词后得到了3个词语W和总共10个词。而用户B的搜索词列中有10句查询语句，分词后得到了10个词语W和总共100个词。...很显然，B中W的TF远高于A中的W的TF，但我们知道词语W在A中比在B中更具有代表性。 为了解决上述问题，我们使用了最大-最小规范化： 将所有特征向量线性变换到用户指定最大-最小值之间。...MultilayerPerceptronClassifier（MLPC），这是一个基于前馈神经网络的分类器，它是一种在输入层与输出层之间含有一层或多层隐含结点的具有正向传播机制的神经网络模型。
'text-transparent' : '' }}" placeholder="请输入文本" bindinput="getInput" maxlength="1000" data-index="{{index...}}" value="{{item.currentInput}}" auto-height auto-focus="true" /> 小程序中监听textarea或者input输入的值动态改变data中数组的对象的值...，不能通过setData设置数组对应索引的对象的值来改变，改变之后，能检测到改变，但是值为空。...先通过赋值改变其中数组中的对象的值，然后重新设置数组。
'text-transparent' : '' }}" placeholder="请输入文本" bindinput="getInput" maxlength="1000" data-index="{{index...}}" value="{{item.currentInput}}" auto-height auto-focus="true" /> 小程序中监听textarea或者input输入的值动态改变data中数组的对象的值...，不能通过setData设置数组对应索引的对象的值来改变，改变之后，能检测到改变，但是值为空。...先通过赋值改变其中数组中的对象的值，然后重新设置数组。 参考链接：https://blog.csdn.net/chou_out_man/article/details/75575100
一、前言 在互联网高速发展的今天，越来越复杂的特征被应用到搜索中，对于检索模型的排序，基本的业务规则排序或者人工调参的方式已经不能满足需求了，此时由于大数据的加持，机器学习、深度学习成为了一项可以选择的方式...携程主站搜索作为主要的流量入口之一，是用户浏览信息的重要方式。...说起机器学习和深度学习，是个很大的话题，今天我们只来一起聊聊传统机器学习中XGBoost在大搜中的排序实践。 二、XGBoost探索与实践 聊起搜索排序，那肯定离不开L2R。...四、模型工程实践 4.1 评估指标制定 在搜索业务中，考虑的有以下两种情况： 看重用户搜索的成功率，即有没有点击； 看重页面第一屏的曝光点击率； 在文章开头提到的L2R的三种分类中，我们在XGBoost...可以通过网格搜索发现最佳结果，当然也可以通过其他方式。 ? 我们看到，从网格搜索的结果，分数的提高主要是基于max_depth增加。
题意 假设一个旋转排序的数组其起始位置是未知的（比如 0 1 2 4 5 6 7 可能变成是 4 5 6 7 0 1 2）。 你需要找到其中最小的元素。 你可以假设数组中不存在重复的元素。...[j] < i) i = nums[j]; } return i; } } 这种方式非常简单，就是依次顺序查找，但是题目推荐的是用二分法进行查找...1; else r = mid; } return nums[r]; } } 该题的主要思路就是...中位数 与 右侧数 的比较。...根据该类型数据的规律可得结论： 中位数 > 右侧数 则说明 最小数 在右侧，反之在左侧。 原题地址 LintCode：寻找旋转排序数组中的最小值
一、题目描述 已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。...给你一个元素值 互不相同 的数组 nums ，它原来是一个升序排列的数组，并按上述情形进行了多次旋转。请你找出并返回数组中的 最小元素 。...你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。 二、题目解析 本题也是典型的自身数组顺序不是有序，但是仍然去寻找二段性去解决。...我们根据旋转数组的特性去抽象数据的范围如下： 我们要求的最小值就是C点，上图明显给我们二段性的提示，我们比较的基准就是D点。 这样我们就可以套入二分的模板去解决。...right) { mid = left + (right-left)/2; if(nums[mid] 的最后一个元素作为参考值
文章作者：王松林、唐国瑜 京东算法工程师 编辑整理：Hoh 内容来源：作者授权 出品平台：DataFunTalk 导读：本文将介绍京东搜索场景中的两块技术，语义检索与商品排序。...召回方式有很多种，这里我们只介绍基于向量检索的召回。 排序阶段：给定召回商品的候选集合，根据众多因子对这些商品进行排序，挑选出最好的候选商品展示给用户。...03 商品排序 下面介绍下商品排序： 商品排序主要是根据用户的输入对商品进行打分排序。...近年来，深度学习在各种应用中验证了从原始特征中学习的有效性，在业界被广泛使用，比如 wide&Deep、DIN 等。下面介绍一个我们在商品搜索排序中尝试的方法。 1....个性化升级 在第一版双胞胎模型中，我们简单的对用户的历史行为做 sum pooling，但是这样缺乏和搜索商品的交互，无法精准的表示用户的兴趣；为了加强用户的交互，我们升级了模型的结构，用候选商品和用户历史商品做
通过将知识图谱信息加入到搜索各个流程中，我们对点评搜索的整体架构进行了升级重塑，图1为点评搜索基于知识图谱搭建的5层搜索架构。...图1 基于知识图谱的点评搜索5层架构 2 排序模型探索与实践 搜索排序问题在机器学习领域有一个单独的分支，Learning to Rank（L2R）。...特征离散化：工业界一般很少直接使用连续值作为特征，而是将特征离散化后再输入到模型中。一方面因为离散化特征对于异常值具有更好的鲁棒性，其次可以为特征引入非线性的能力。...我们将这些标签也进行Embedding并输入到模型中： 直连：将标签特征做Pooling后直接输入模型。...由于每次请求Query召回的Doc数不一样，对于可变Size的Query样本在拉取数据进行训练时需要注意，TF会自动补齐Mini-Batch内每个样本大小一致，导致输入数据中存在大量无意义的默认值样本。
传统的有监督训练方式，每一步迭代的过程中优化当前排序结果的即时反馈收益。但是，实际上用户和搜索系统之间不断交互，用户状态也在不断变化，每一次交互后排序结果和用户反馈也会对后续排序产生影响。...今天的介绍会围绕下面五点展开： 搜索排序场景及算法概述 强化学习在搜索排序中的建模过程 基于RNN用户状态转移建模 基于DDPG的长期价值建模 规划与展望 -- 01 搜索排序场景及算法概述 首先和大家分享下搜索排序的典型场景以及常用的算法...在搜索场景下强化学习的建模过程如上图所示，当用户（即强化学习中的environment）发起一次搜索请求时，我们的排序引擎会基于当前用户的状态，选取一个排序动作（排序动作即为对候选商品进行打分）并将排序结果呈现给用户...在这个过程中，用户当前时刻的状态依赖于上一时刻的状态以及当前时刻的输入，因此它是一个序列化建模的过程。 但是，实际在模型训练时，我们需要考虑到用户搜索数量的差异。...在具体落地时，算法需要根据动作设计、状态设计、奖励设计、算法选择来分为多个阶段： 首先我们基于搜索任务设计动作空间，然后基于用户的搜索行为使用前述的RNN模型进行状态建模，接着我们会基于搜索排序的优化目标设计奖励
微信小程序-form表单-获取用户输入文本框的值 <input name='formnickname' class="textarea" placeholder="{{geren.nickname}}...this.data.sex + "详细地址" + this.data.detailAddress); }, 输入用户名..." bindinput ="userNameInput"/> 输入密码" bindinput...="loginBtn" bindtap="loginBtnClick">登录 data: { userName: '', userPwd:"" }, //获取用户输入的用户名...}, passWdInput:function(e) { this.setData({ userPwd: e.detail.value }) }, //获取用户输入的密码
通过将知识图谱信息加入到搜索各个流程中，我们对点评搜索的整体架构进行了升级重塑，图1为点评搜索基于知识图谱搭建的5层搜索架构。...搜索场景深度学习排序模型的特征工程实践。 适用于搜索场景的深度学习Listwise排序算法——LambdaDNN。 ? 图1 基于知识图谱的点评搜索5层架构 2....特征离散化：工业界一般很少直接使用连续值作为特征，而是将特征离散化后再输入到模型中。一方面因为离散化特征对于异常值具有更好的鲁棒性，其次可以为特征引入非线性的能力。...我们将这些标签也进行Embedding并输入到模型中： 直连：将标签特征做Pooling后直接输入模型。...由于每次请求Query召回的Doc数不一样，对于可变Size的Query样本在拉取数据进行训练时需要注意，TF会自动补齐Mini-Batch内每个样本大小一致，导致输入数据中存在大量无意义的默认值样本。
美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题，一个典型的多业务搜索场景是当用户搜索地点，如 “望京” 的时候，用户的需求不是很明确，此时搜索的结果页如下图 1 所示，下方的商家列表中会包含望京附近餐饮...业务天然存在高频和低频特性（比如外卖和旅游），导致模型的训练数据中多业务样本数量不平衡。 各个业务往往有自己不同的主目标，如何满足不同业务的目标，最终能够提升搜索的用户体验。...本文分享了美团搜索中的多业务排序建模优化工作，我们主要聚焦在到店商家多业务场景，后续的内容会分为以下四个部分：第一部分是对美团搜索排序分层架构进行简单介绍；第二部分会介绍多路融合层上的多业务融合建模；第三部分会介绍精排模型的多业务排序建模...这种基于配额对多路召回结果进行合并的做法在搜索、推荐场景中十分常用，比如淘宝首页搜索、美团推荐等。 为了多路召回的灵活接入，适配美团搜索业务的发展，我们不断迭代搜索配额模型。...具体情况介绍参考[6]中的行为序列建模部分，增加酒店和旅游独立子网络；酒店子网络的输入包括酒店独有特征和主网络的打分输出，旅游子网络的输入包括旅游独有特征、主网络的打分输出、主网络最后一层 FC，酒店和旅游子塔输入不同是因为业务逻辑不同导致数据分布差异大
在深度网络中，对于用户行为过的资讯内容的序列的建模，可以用一个函数f\left ( x \right ) 表示，函数的输入是用户行为过的资讯内容的序列，可以是资讯的ID，也可以融入一些Side Information...基于时序建模的用户兴趣挖掘在对用户行为序列提取用户兴趣的过程中，上述的方法中都忽视了一点，即在用户行为序列中，是有时间顺序的。...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...在参考[6]中提出DIEN模型用于排序过程，在DIEN模型中，将序列的挖掘和候选的Attention相结合，得到用户随时间演化的兴趣表征，同时这个表征还是与当前的候选是相关的，其模型结构如下图所示：图片在...的方法，该方法可以从用户行为和用户属性信息中动态学习出多个表示用户兴趣的向量，这是一种基于胶囊路径机制的多兴趣提取层，对历史行为聚类，从而提取到不同的兴趣。
在深度网络中，对于用户行为过的资讯内容的序列的建模，可以用一个函数 表示，函数的输入是用户行为过的资讯内容的序列，可以是资讯的ID，也可以融入一些Side Information，如标题，tag，图片等...对于排序模型，在[3]中的提及到的Base模型中使用的是Sum Pooling，其模型结构如下图所示： 通过Sum Pooling后，用户的兴趣表征 可以表示为： \boldsymbol{v}_U...基于时序建模的用户兴趣挖掘 在对用户行为序列提取用户兴趣的过程中，上述的方法中都忽视了一点，即在用户行为序列中，是有时间顺序的。...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升，能够很好的挖掘序列数据，在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程，在BST模型中，使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...的方法，该方法可以从用户行为和用户属性信息中动态学习出多个表示用户兴趣的向量，这是一种基于胶囊路径机制的多兴趣提取层，对历史行为聚类，从而提取到不同的兴趣。
leecode 154 package main import "fmt" /* 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。...请找出其中最小的元素。 注意数组中可能存在重复的元素。...示例 1： 输入: [1,3,5] 输出: 1 示例 2： 输入: [2,2,2,0,1] 输出: 0 */ func main() { fmt.Printf("%+v",findMin(
这真是一个诡异的需求。为什么我需要在命令行中得知用户输入文字的改变啊！实际上我希望实现的是：在命令行中输入一段文字，然后不断地将这段文字发往其他地方。...本文将介绍如何监听用户在命令行中输入文本的改变。 ---- 在命令行中输入有三种不同的方法： Console.Read() 用户可以一直输入，在用户输入回车之前，此方法都会一直阻塞。...而一旦用户输入了回车，你后面的 Console.Read 就不会一直阻塞了，直到把用户在这一行输入的文字全部读完。...Console.ReadLine() 用户可以一直输入，在用户输入回车之前，此方法都会一直阻塞。当用户输入了回车之后，此方法会返回用户在这一行输入的字符串。...我在 如何让 .NET Core 命令行程序接受密码的输入而不显示密码明文 - walterlv 一问中有说到如何在命令行中输入密码而不会显示明文。我们用到的就是此博客中所述的方法。
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