System.Collections.Generic; using System.Text; namespace delegateTest { /// /// 演示利用委托给不同类型的对象排序...c1 = new CompareOp(Employee.CompareEmploySalary); BubbleSorter.Sort(employees, c1);//对employees..., 6, 0 }; c1 = new CompareOp(CompareInt); BubbleSorter.Sort(ints, c1);//对ints... { if (gtMethod(sortArray[j], sortArray[i])) //比较大小，注:不同的...object,比较大小的方法不同,比如Employee是按工资高低来比较,int是按数字大小来比较,利用委托的好处就在于不用管具体用哪种方法,具体调用的时候才确定用哪种方法
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
所提出的方法使用“3D向量对”具有相同的起点和不同的终点，并且它具有表面正态分布作为特征描述符。通过考虑向量对的可观察性，提出的方法已取得较高的识别性能。...相关方法 1.三维向量对的结构 一般来说，对于一个物体的刚性变换仅仅需要三个3D点来表示即可，三维向量对的三个点有相同的起点和不同的终点。向量对结构如图1所示： ?...图1 三维向量对的结构 向量对V有相同的起点P和不同的终点和，位置矢量和分别由和表示，和之间的角度为，向量对的特征用等式1来计算： ? 其中、和为P、和的法向向量，n为的法向量。...2.三维向量对的提取 首先，向量对提前设定的参数、和从目标模型提取，三维共现直方图由方程2和3生成： ?...(V)，向量对v的可观测性，通过使用相同的方法来计算表面可观测性的数据点。当?、?1和?2存在的概率同时观察到，???(V)由方程6计算。 ? 基于位姿投票来匹配向量对 ? 实验结果 ? ? ?
逆序：在一个排列中，如果一对数的前后位置与大小顺序相反，即前面的数大于后面的数，那么它们就称为一个逆序。...O(n^2),有没有效率更高的算法呢，其实在归并排序中，当进行两个有序数组合并时就会两两元素的比较。...这样做的好处是不需要将数组中的元素依次进行两两比较，一次比较就能处理一个大区间，因此算法的效率得到了提升。...二、归并排序 #include using namespace std; typedef long long ll; const int N=1e5+10; ll a[N], t...m && j <= r) { if (a[i] <= a[j]) t[k ++] = a[i ++]; else { //a[i] > a[j] && i 对 而此时
2023-12-06：用go语言，给你一个由 n 个数对组成的数对数组 pairs， 其中 pairs[i] = [lefti, righti] 且 lefti 的整型数组 ends，用于存储当前数对链中每个数对的右边界值。 3.初始化变量 size 为 0，表示当前数对链的长度。...4.遍历排序后的数对数组 pairs： • 对于每个数对 pair，使用二分搜索找到 ends 数组中第一个大于等于 pair[0] 的索引 find。...• 如果找到了索引 find，则更新 ends[find] 的值为 min(ends[find], pair[1])。这是因为我们要构建最长数对链，所以应该选择右边界更小的数对。...5.返回变量 size 即为能够形成的最长数对链长度。 总的时间复杂度：在排序和遍历过程中，都需要 O(n log n) 的时间复杂度（排序花费 O(n log n)，遍历花费 O(n)）。
1为什么引入新 NDV 算法 字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类： 1. 概要统计数据：如 NDV 字段平均长度 ACL 最大、最小值等 2....柱状图数据：也叫直方图（histograms）记录 NDV 和它们出现的频率 NDV 也叫做唯一值数，是对表的字段唯一值个数的统计，对于第一类数据，实际上可以通过一次扫描表获取所有字段的统计数据。...，可能就会出现以下情况： [1...(10*1)...,2,6] 得到的 NDV 是3，和实际值存在很大的出入（如果除以采样比的话，NDV 为3/10×100=30）。...由于获取 NDV 数值需要消除重复值（通过 count (distinct col) 方式获取），Oracle 是通过排序的方法将已经读取的唯一值保持在 PGA 当中，以便消除后续的重复值。...，如果已经存在相同值，则丢弃该值，否则就插入纲要中； 纲要是有大小限制的，当新插入哈希值时，纲要已经达到大小限制，则按照一定规则分裂该纲要、并丢弃其中一份数据(例如，将首位为0的数值丢弃掉)，此时，纲要级别也相应增加
1 为什么引入新 NDV 算法 字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类： 1. 概要统计数据：如 NDV 字段平均长度 ACL 最大、最小值等 2....柱状图数据：也叫直方图（histograms）记录 NDV 和它们出现的频率 NDV 也叫做唯一值数，是对表的字段唯一值个数的统计，对于第一类数据，实际上可以通过一次扫描表获取所有字段的统计数据。...，可能就会出现以下情况： [1...(10*1)...,2,6] 得到的 NDV 是3，和实际值存在很大的出入（如果除以采样比的话，NDV 为3/10×100=30）。...由于获取 NDV 数值需要消除重复值（通过 count (distinct col) 方式获取），Oracle 是通过排序的方法将已经读取的唯一值保持在 PGA 当中，以便消除后续的重复值。...，如果已经存在相同值，则丢弃该值，否则就插入纲要中； 纲要是有大小限制的，当新插入哈希值时，纲要已经达到大小限制，则按照一定规则分裂该纲要、并丢弃其中一份数据(例如，将首位为0的数值丢弃掉)，此时，纲要级别也相应增加
然后，通过访问fisrt和second成员变量，输出了这些值。 1.2pair的嵌套 pair可以进行嵌套，也就是说可以将一个pair对象做为另一个pair对象的成员。...通过嵌套pair，你可以方便组合多个值，并形成更复杂的数据结构。 例如，你可以创建一个三维坐标系的点，其中第一个维度由第一个整数表示，第2，3个维度由一个pair表示。...这意味着当你使用标准库中的排序算法(如std::sort)对包含pair对象的容器进行排序时，会根据pair对象的first成员进行排序。...vector的定义和结构非常简单，它由以下几个重要的部分组成: 模板类声明:vector是一个模板类，因此在使用之前需要包含头文件。...; //对向量进行排序 sort(numbers.begin(), numbers.end()); //打印排序后的向量 cout 排序后的向量: "; for (const auto
egienvectors=egienvectors(:,order);% 将特征向量按特征值降序排序 将特征向量按照特征值的降序排序，排序结果存储在egienvectors中。...通过以上代码，可以实现基于不同维度的特征向量重构人脸，并将结果显示在一个子图网格中。每个子图对应一个特定的维度值，同时还在每个子图上方显示该维度的标签。...具体而言，对于每个维度值，将选择相应数量的特征向量，并将样本数据投影到这些特征向量上，得到降维后的可视化数据。然后使用散点图或3D散点图将数据点绘制出来，并根据数据点的分组信息为其指定不同的颜色。...创建空矩阵result，用于存储不同k值和维度下的识别率。 使用两个嵌套循环，分别遍历k值和维度范围。...使用两个嵌套循环，分别遍历测试数据和训练数据。在每次循环中，计算测试数据点与每个训练数据点之间的欧氏距离。 对距离进行排序，并记录距离最近的k个训练数据点的索引。
我们都知道Map是一种键-值对的数据结构，每个键都是唯一的！本文讨论了关于Java中Map使用的最常见的8个问题。为了叙述的简单，所有的例子都会使用泛型。...遍历一个map中的键值对是最基本的操作。...为此，在java中，所有这些键值对都存储在Map.Entry的实例中，我们调用Map.entrySet() 就会返回一个存储着所有键值对的对象，然后遍历循环就可以得到了。...值排序 根据map的key值将map进行排序是一个很常用的操作。...值排序 第一种方法也是将map转换成一个list，然后根据value排序，方法与key的排序是一样的。
1.向量运算 #比较运算的结果是逻辑值 3==5;3!=4 #逻辑运算（与&、或|） 35;35 #非！ !...=3) rnorm()#随机数 rnorm(n=3) paste0(rep("x", times=3),1:3)#无缝的连接#paste(x,y,sep=" ") #对向量的操作 ### 2.1赋值 x...k#逆转 table()#重复值统计 sort()#排序，默认从小到大 sort(x,decreasing = T) 2.2两个向量的连接 x=c(1,3,5,1) y=c(3,2,5,6) paste...x%in%y #x的每个元素在y中存在吗，对x进行筛选 #x==y与x%in%y不同 [ ]#向量筛选，取子集#按照逻辑值，中括号里是与x长度相等且一一对应的...#按照位置，中括号里是由x下标组成的向量 x=c(8,9,10,11,12) x[x<4] x[x%in%c(9,13)]#将TRUE对应的值挑出来，FALSE丢弃 x[4]#将x的第4个数取出来 x[
---3.1 实体抽取的方法深度学习是一个由多个处理层组成的机器学习领域，用于学习具有多个抽象层次的数据表示。典型的层次是人工神经网络，由前向传递和后向传递组成。...在一维特征向量空间中，两个不同的单词具有完全不同的表示形式，并且是正交的。分布式表示表示低维实值密集向量中的单词，其中每个维度表示一个潜在特征。...图片《Bidirectional lstm-crf models for sequence tagging》的工作是最早利用双向LSTM CRF架构对标记任务（词性、组块和NER）进行排序的工作之一。...《Nested named entity recognition revisited》提出了对标准的基于LSTM的序列标记模型的修改，以处理嵌套命名实体识别。...此后的研究证明，transformer 在长距离文本依赖上相较 RNN 有更好的效果。神经序列标记模型通常基于由编码器和解码器组成的复杂卷积或递归网络。
id=B1l6qiR5F7 摘要 自然语言可视为是一种小单元 (如短语) 嵌套在大单元 (如字句) 中的分层结构。当结束一个大单元时，内部所嵌套的小单元也将随之关闭。...尽管标准的 LSTM 结构允许不同的神经元跟踪不同时间维度信息，但它对于层级结构建模中的各组成没有明确的偏向。...针对这个问题，本文提出神经元排序策略来添加一个归纳偏置量 (inducive bias)，当主输入向量和遗忘门结构确保给定的神经网络更新时，后续跟随的所有神经元也将随之更新。...，这有助于解决深度神经网络结构的长期依赖性问题 通过更好的归纳偏置来改善模型的泛化能力，同时能够减少模型训练过程对大量数据的需求 基于以上动机，该研究提出一种有序化神经元方法 (结构示意图如下图1)，通过归纳偏置来强化每个神经元中的信息储存...具体步骤如下： 首先通过随机初始化得到一个复杂的神经网络 f 接着重复训练该网络 j 次，得到网络参数 然后对该模型按 p% 进行剪枝得到一个掩码 m；将步骤二中的网络参数作为参数向量，每个向量元素对应于一个
PR值会收敛，那就是最终每个文档的PR值，也是用来改写DSL的关键信息： new score = old score * log(1+2*PageRank) old_score指原来不同字段加不同权重由...向量计算模型结构： 文本转向量的算法模型由embedding、两层transformer和MLP组成，模型最后会对编码向量做L2归一化，采用典型的双塔模式，可以将左塔的检索词和右塔的文档标题形成独立的子网络...这个由很多负样本组成的双塔结构也称为对比学习，核心思想是去拉近相似的样本，推开不相似的样本，目标是要从样本中学习到一个好的语义表示空间。 精排模型与文本转向量的算法原理相同。...每个文档的标题和全部相似问向量都与Query向量算相似度后计算均值，等价于先计算文档的标题和全部相似问的向量均值，再与Query向量计算相似度。基于此，排序任务也可以转换为向量召回任务。...4.4 算法接口服务 算法模型接口服务由ai-service和ai-app两个服务组成，ai-service负责调用算法模型在线推理、Milvus实时向量召回等接入库，ai-app负责业务逻辑的开发。
capsules的加权求和来作为该target item的用户表示向量，其中，一个interest capsule的权重由相应的兼容性（compatibility）所决定。...大多数已经存在的研究会忽略序列内在的结构：序列由sessions组成，其中sessions是发生时间内独立的用户行为。...推荐算法需要基于用户的多种行为提取用户的不同兴趣，并且在多个目标中同时进行多任务学习。...排序系统应该能够预估这些不同目标，结合这些目标得到一个最终的排序分数。为了刻画多任务的关系，使用MMoE来进行多目标排序。...用了self-attention的机制，给定一个矩阵 ? ， ? 表示用户序列的长度， ? 表示每个item的纬度，我们用下式计算attention值来获得权重向量 ? 。 ? ? 是 ?
sort （排序） 与传统关系型数据库类似，es支持根据一个或多个字段进行排序，同时支持asc升序或desc降序。另外es可以按照_sco-re(基于得分)的排序，默认值。...排序模型选型 es支持按数组或多值字段进行排序。模式选项控制选择的数组值，以便对它所属的文档进行排序。...es通过排序模型mode来指定。 嵌套字段排序 es还支持在一个或多个嵌套对象内部的字段进行排序。一个嵌套查询提包含如下选项（参数）： path 定义要排序的嵌套对象。...排序字段必须是这个嵌套对象中的一个直接字段（非嵌套字段），并且排序字段必须存在。 filter 定义过滤上下文，定义排序环境中的过滤上下文。...为解决大文本字段上高亮速度性能的问题，lucene高亮模块提供了基于向量的高亮方式 fvh。
Airbnb 平台包含数百万种不同的房源，用户可以通过浏览搜索结果页面来寻找想要的房源，我们通过复杂的机器学习模型使用上百种信号对搜索结果中的房源进行排序。...房源嵌入 我们的数据集由 N 个用户的点击会话 (Session) 组成，其中每个会话 定义为一个由用户点击的 n 个房源 id 组成的的不间断序列；同时，只要用户连续两次点击之间的时间间隔超过30分钟...基于该数据集，我们的目标是学习一个 32 维的实值表示方式 来包含平台上所有的房源，并使相似房源在嵌入空间中处于临近的位置。...考虑到上述所有因素，最终的优化目标可以表述为 在这里 是正在更新的中心房源的向量 是一对正对 ，表示（中心房源，相关房源）元组，其向量在优化中会被互相推近 是一对负对 ，表示（中心房源，随机房源...最终得到的 个最高相似性的房源组成了相似房源列表。 A/B 测试显示，基于嵌入的解决方案使「相似房源」点击率增加了21％，最终通过「相似房源」产生的预订增加了 4.9％。
缺点： 1）准确的匹配可能导致检出的文档过多或过少。因为布尔模型只是判断文档要么相关、要么不相关，它的检索策略基于二值判定标准，无法描述与查询条件部分匹配的情况。...向量空间模型(Vector Space Model，VSM) 向量空间模型： 康奈尔大学Salton等人上世纪70年代提出并倡导，原型系统SMART 基本思想： 把文档看成是由t维特征组成的一个向量...image.png 于是文档和提问的相似度值由以下公式获得： 理解Cosine相似性，可以讲每个文档以及查询看做t维特征空间的一个数值点。...3) 支持部分匹配和近似匹配，结果可以排序 4) 检索效果不错 缺点：1) 计算量大 2) 单词的不同位置会代表不同的权重，而不同的关键词长度也会影响权重的大小...，该模型的思路正好想法，是由文档到查询这个方向，即为每个文档建立不同的语言模型，判断由文档生成用户查询的可能性有多大，然后按照这种生成概率由高到低排序，作为搜索结果。
相比于英文,中文里的汉字排列紧密，中文的句子由多个字符组成且单词之间没有空格，这一自身独特的语言特征增大了命名实体识别的难度。 2 难点 (1)领域命名实体识别局限性。...图2 学者们提出了多种用于嵌套命名实体识别的方法。Finkel 和 Manning基于 CＲF 构建解析器，将每个命名实体作为解析树中的组成部分。...词典是由特征词构成的词典和外部词典共同组成，外部词典指已有的常识词典。制定好规则和词典后，通常使用匹配的方式对文本进行处理以实现命名实体识别。...语言集由为实体和关系标注的各种类型的数据组成。...图5 2 评价指标 对命名实体识别系统的发展来说，对系统的全面评估是必不可少的，许多系统被要求根据它们标注文本的能力来对系统进行排序。
第二部分为网络层，它是由所有受控制层支配的元素组组成的C其内部是互相影响的网络结构，它是由所有受控制层支配的元素组成的，元素之间互相依存、互相支配，元素和层次间内部不独立，递阶层次结构中的每个准则支配的不是一个简单的内部独立的元素...(2)子工程的风险因素的权重向量及排序。 对各子工程项目下相互关联的风险因素权重向量确定是图3子工程项目风险因素的ANP结构模型。 ...因为每个风险因素所受的影响程度是在各风险类别中进行比较判断的，由多个矩阵组成的超矩阵中的各列向量不是归一化的，即列向量和不为1，无法比较分别存在于不同类别中的元素对一个为次准则的因素影响程度的大小;另外...将超矩阵按式(3)进行加权可得到加权超矩阵，加权超矩阵中列向量元素大小即为各风险因素对处于此列上的因素影响的大小，若某一风险因素对此因素没有影响，则对应的值为零。...此时可利用幂法或其他方法对加权超矩阵进行相对排序向量的求解，最后相对排序向量就是各风险因素在概率准则下的权重。 ? (3) 3)计算多准则风险因素权重。
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