接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型 当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...学习的模型必须具有泛化能力，可以对看不见的测试数据进行匹配。 2.2.2 推荐中的匹配模型 当应用于推荐时，匹配学习可以描述如下。给出了一组M个用户U=u1，......匹配学习推荐的目的是学习基础匹配模型 f（ui，ij），该模型可以对矩阵R中零项的评分（相互作用）做出预测： 其中 r^ij表示用户 ui和项目 ij之间的估计得分，以此方式，给定用户...2.2.3 潜在空间中匹配 如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。...q和d之间的匹配分数定义为映射向量之间的相似性潜在空间中q和d的（表示），即φ（q）和φ’（d）。
经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。...逐项损失函数定义为表示真实匹配度和预测匹配度之间差异的度量，表示为 llist（r^，r）。r^中的预测匹配度与r中的真实匹配度越高，则损失函数的值越低。...排序学习【7】【8】是学习一个表示为 g（x，y）的函数，其中x和y分别是查询中的查询和文档以及推荐中的用户和项目。...例如，在搜索中，排序函数 g（x，y）可能包含有关x和y之间关系的特征，以及x上的特征和y上的特征。相反，匹配函数 f（x，y）仅包含有关x和y之间关系的特征。...表2.1列出了匹配学习和排序学习之间的一些关键区别。 最近，研究人员发现，传统的IR中的单变量评分模式是次优的，因为它无法捕获文档间的关系和本地上下文信息。
最近在线上进行nginx规则的调整的时候遇到一个问题，发现在location匹配时候可能会踩到的一个坑。...location在匹配规则的时候匹配的是归一化之后的URL，比如多个斜杠或者URL中带”.”, “..”的都会被 归一化。 而在内部rewrite的时候新的URL地址是不会再次被归一化的。...斜杠多余了 } location /newapi/api { set $testapi 1; } location /newapi { # ... } ```` 对于上面的配置中，...rewrite的时候不小心多写了个斜杠，对于这个配置， 如果用地址：/api访问的话 /newapi/api 这个location是不能被匹配的。...而用地址/newapi//api直接访问是可以匹配到/newapi/api这个location的。 本质上是因为用户直接访问的URL会先归一化处理，而rewrite之后是不会处理的。
图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图 搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。...更正式地说，搜索和推荐中的匹配都可以视为构建匹配模型f：X×Y →R，该模型计算两个输入对象x和y之间的匹配程度，其中X和Y表示两个对象空间。...X和Y是搜索中查询和文档的空间，或推荐中用户和项目的空间。 在图1.1的统一匹配视图下，我们使用信息对象一词来表示要检索/推荐的文档/项目，并使用信息来表示相应任务中的查询/用户。...明显的趋势是，在某些情况下，搜索和推荐将集成到单个系统中，以更好地满足用户的需求，而匹配在其中起着至关重要的作用。 搜索和推荐已经具有许多共享技术，因为它们在匹配方面很相似。...因此，为了开发更先进的技术，有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。 搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。
如何在onCreate中获取View的高度和宽度 在开发过程中经常需要获取到View的宽和高，可以通过View.getWidth()和View.getHeight()来得到宽高。...然而新手们经常在onCreate方法中直接调用上面两个方法得到的值是0！ 这是为什么呢？ 因为View绘制是通过两个遍历来完成的，一个measure过程，一个layout过程。...只有经过“测量”和“布局”之后，View才能正确地完成绘制。而这一切是发生在onCreate方法之后的。...所以在onCreate中直接使用View.getWidth()和View.getHeight()是无法得到正确的值的。 那应该怎么onCreate中获取View的宽高呢?...开发者可以通过View.post()方法来获取到View的宽高，该方法传递一个Runnable参数，然后将其添加到消息队列中，最后在UI线程中执行。
数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频，生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 检测项点有Z轴直线度(在Y方向)、Y轴直线度(在Z方向)。...记录表上的跳动数值。即Z轴的直线度，如图1。 以此类推，测量Y轴直线度(在Z方向)。测量完Y－Z方向的Y轴和Z轴的直线度之后，则可以判断两轴之间的垂直度。...将托盘旋转到90°位置，以同样的方法测量X轴的直线度(在Y方向)和Y轴直线度(在X方向) ，然后通过比较，可测得X－Y轴的垂直度。...将托盘旋转到180°位置，以同样的方法测量Z轴的直线度(在Y方向) ，然后通过和之前测量得到Z轴直线度相比较，可测得Z轴方向的运动和托盘表面的平行度。...同样可以测量X在Z方向上的直线度和Z在X轴方向的直线度，然后得到X－Z轴的垂直度。 通过检测各轴的直线度，分析直线度的偏差，可以进一步得出任意两轴的垂直度，这是实际测量中的常用方法。
导航分析（nav)： 源码文件： _navs.scss：导航模块 Mixins/_nav-divider.scss：分隔线 Mixins/_nav-vertical-align.scss：垂直对齐 1、...：有一个像素的高度实现分隔线 5、Nav-stacked：垂直对齐实现 6、提供了tab-content类，用于包裹tab，然后tab-pane做为内容区域，用于tab页的扩展 7、Nav-tabs下的...，还需要整合.panel类，因为查找时认为所有子列表都是放在.panel类下的 4、Jquery的end（）方法：结束当前筛选链，并将匹配元素集还原为之前的状态（链开始的位置） $(“p”).find(...$element[0][scrollSize]) 6、对处理元素分为两类，一是要展开或隐藏的元素本身（$element），二是触发展开或隐藏元素的按钮（$trigger） 7、在hiden方法中，会重绘折叠区域的高度...，然后获取实际区域的高度： this.
一旦找到正则表达式匹配项，将使用相应的配置，并终止进一步检查。 修饰符： ^~修饰符：如果具有最长匹配前缀的位置具有此修饰符，则不会检查正则表达式。 =修饰符：定义URI和位置的精确匹配。...普通字符匹配，正则表达式匹配以及长的块规则将优先于其他查询匹配。换句话说，如果某个项匹配成功，Nginx还会继续检查是否有正则表达式匹配和更长的匹配。...最后，按照匹配程度最高的逐字匹配指令，如果找到相应的匹配，Nginx停止搜索其他匹配。 这些规则确保了location指令的匹配行为，并使得开发者能够有序地控制请求的路由和处理。...但需要注意的是，if语句是在Nginx的rewrite模块中执行的，并且在性能方面可能会有一些影响。...usg=0 和 usg=1 这两个参数是固定的，因此可以使用 $query_string 进行正则匹配。
Bootstrap和ServerBootstrap的联系 首先看一下Bootstrap和ServerBootstrap这两个类的继承关系，如下图所示： 可以看到Bootstrap和ServerBootstrap...可以看到和Bootstrap相关的元素有这样几个： EventLoopGroup，主要用来进行channel的注册和遍历。...目前看来和Bootstrap相关的就是这5个值,而AbstractBootstrap的构造函数中也就定义了这些属性的赋值： AbstractBootstrap(AbstractBootstrap...Bootstrap和ServerBootstrap 首先来看下Bootstrap，Bootstrap主要使用在客户端使用,或者UDP协议中。...总结 通过具体分析AbstractBootstrap，Bootstrap和ServerBootstrap的结构和实现逻辑，相信大家对netty服务的启动流程有了大概的认识，后面我们会详细讲解netty中的
随着Internet的快速发展，当今信息科学的基本问题之一变得更加重要，即如何从通常庞大的信息库中识别满足用户需求的信息。目的是在正确的时间，地点和环境下仅向用户显示感兴趣和相关的信息。...如今，两种类型的信息访问范例，即搜索和推荐，已广泛用于各种场景中。 在搜索中，首先会对文档（例如Web文档，Twitter帖子或电子商务产品）进行预处理并在搜索引擎中建立索引。...该查询描述了用户的信息需求。从索引中检索相关文档，将其与查询匹配，并根据它们与查询的相关性对其进行排名。...取而代之的是，它分析用户的个人资料（例如，人口统计信息和环境）以及商品的历史互动，然后向用户推荐商品。用户特征和项目特征被预先索引并存储在系统中。根据用户对它们感兴趣的可能性对项目进行排名。...这里的“受益人”是指在任务中要满足其利益的人。在搜索引擎中，通常仅根据用户需求创建结果，因此受益者是用户。在推荐引擎中，结果通常需要使用户和提供者都满意，因此受益者都是他们。
垂直扩展（Vertical Pod Autoscaling，VPA）图片垂直扩展是Kubernetes中的一种自动调整Pod资源配额的方式。...垂直扩展可以根据应用程序对资源（如CPU和内存）的实际需求来调整Pod的资源配额，以优化资源的利用。...垂直扩展的工作原理如下：通过与Kubernetes Metrics Server结合，垂直扩展监控每个Pod的资源使用情况，包括CPU和内存。...根据实际资源使用情况和配置的目标资源需求，垂直扩展会自动调整Pod的资源配额。垂直扩展可以通过修改Pod的资源请求和限制来改变Pod的资源配额。...水平扩展和垂直扩展可以同时使用，以实现更精确的资源管理和更高的弹性。
Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。...【7】 提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询中单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。...【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。 在推荐方面，除了引入的经典潜在因子模型外，还开发了其他类型的方法。...例如，可以使用预先定义的启发式在原始交互空间上进行匹配，例如基于项目的 CF【12】和统一的基于用户和基于项目的 CF【13】。...还可以使用概率图模型【16】对用户-项目交互的生成过程进行建模。为了结合各种辅助信息，例如用户配置文件和上下文，除了引入的 FM 模型外，还利用了张量分解【17】和集体矩阵分解【18】。
android:layout_height=“match_parent” 宽度和高度的可选值： 1.match_parent 匹配父级 2.wrap_content 匹配子级 3.fill_parent...（垂直中心）、center(正中心) 相对布局（RelativeLayout） 某个控件相对某个参照物在某个位置。...（正中心、水平中心、垂直中心） android:layout_centerInParent=“true” android:layout_centerHorizontal=“true” android...从理论上讲，嵌套可以任意层，但是在实际开发中建议能不嵌套就不嵌套，因为嵌套会降低程序中的执行效率。 【比例划分】 可以使用线性布局+权重属性两者配合实现控件宽度和高度的比例。...如果线性布局是横向的，那么只能分子控件的宽度； 如果线性布局是纵向的，那么只能分子控件的高度。 上面建议自己想想，不建议死记。
深度学习是一个了不起的方法，用于遥感数据集，如卫星或航空照片的目标检测和分割/匹配。然而，就像深度学习的许多其应用场景一样，获得足够的带标注的训练数据可能会耗费大量的时间。...从许多会谈中可以明显看出，深度学习已经进入许多遥感专家的工具箱。观众们对这个话题的兴趣似乎很大，他们讨论了在各种应用中使用深度学习技术的影响和适用性。...讨论的内容之一是使用为一种数据(通常是自然图像)开发和训练的神经网络，并将其应用于其他类型(遥感)数据源中的实践。...例如，来自挪威计算中心的Øivind Due Trier展示了一项工作，在一个为计算机视觉应用开发的标准的物体检测网络应用于过滤海拔地图上，为了定位挪威考古遗址。...然而，在我们的例子中，我们选择测试一种更简单的启发式来匹配船：我们在排序中从M之前选择了100个随机的片段(正样本)，在N之后选择了100个随机的片段(负样本)。
bootbox 和 bootstrap modal模态框一样，默认在屏幕上方，左右居中显示。这是老外的习惯，我们一般喜欢上下居中，显示在屏幕中央。...css设置垂直居中 bootbox弹出的alert/confirm/prompt/dialog 和bootstrap modal模态框一样居中方式一样，默认在屏幕顶部水平居中 vertical-align...在居中的对象后面加一个高度100%的 :after 伪类，两者都display:inline-block; vertical-align:middle; 也就相当于要居中的对象要和一个高度 100%...的对象中线对齐，:after对象因为没有宽度，所以不占用空间，从达到了垂直居中的目的。...模态框(modal)垂直居中显示 参考https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/15250413.html
其中 zookeeper 和 eureka分别是注册中心CP AP 的两种的实践。他们都提供服务注册中心的功能。建议使用AP。不强求数据的强一致性，达成数据的最终一致性。...产生的影响就是0 和9 节点的负载不均衡 只要注册中心在 SLA 承诺的时间内（例如 1s 内）将数据收敛到一致状态（即满足最终一致），流量将很快趋于统计学意义上的一致，所以注册中心以最终一致的模型设计在生产实践中完全可以接受...可以说在实践中，注册中心不能因为自身的任何原因破坏服务之间本身的可连通性，这是注册中心设计应该遵循的铁律 2.3 zookeeper 的拓展 ZooKeeper 的写并不是可扩展的，不可以通过加节点解决水平扩展性问题...要想在 ZooKeeper 基础上硬着头皮解决服务规模的增长问题，一个实践中可以考虑的方法是想办法梳理业务，垂直划分业务域，将其划分到多个 ZooKeeper 注册中心，但是作为提供通用服务的平台机构组...这需要注册中心仔细的设计自己提供的客户端，客户端中应该有针对注册中心服务完全不可用时做容灾的手段，例如设计客户端缓存数据机制（我们称之为 client snapshot）就是行之有效的手段。
接下来，我们简要介绍在潜在空间中执行匹配的代表性推荐方法，包括偏置矩阵分解 (BMF)【1】、Factored Item Similarity Model (FISM) 【2】和分解机 (FM)【3】。...它是在 Netflix Challenge 期间开发的，由于其简单性和有效性而迅速流行起来。...两种损失之间的主要区别在于，BPR 将正例和负例之间的差异强制尽可能大，而没有明确定义余量。...除了用户和物品之间的交互信息，FM还结合了用户和物品的边信息，例如用户资料（例如年龄、性别等）、物品属性（例如类别、标签等）和上下文（例如，时间、地点等）。...FM 的输入是一个特征向量 x = [x1, x2, … . . , xn] 可以包含用于表示匹配函数的任何特征，如上所述。因此，FM 将匹配问题视为监督学习问题。
其中 zookeeper 和 eureka分别是注册中心CP AP 的两种的实践。他们都提供服务注册中心的功能。建议使用AP。不强求数据的强一致性，达成数据的最终一致性。...产生的影响就是0 和9 节点的负载不均衡 ” ★只要注册中心在 SLA 承诺的时间内（例如 1s 内）将数据收敛到一致状态（即满足最终一致），流量将很快趋于统计学意义上的一致，所以注册中心以最终一致的模型设计在生产实践中完全可以接受...可以说在实践中，注册中心不能因为自身的任何原因破坏服务之间本身的可连通性，这是注册中心设计应该遵循的铁律 2.3 zookeeper 的拓展 ZooKeeper 的写并不是可扩展的，不可以通过加节点解决水平扩展性问题...要想在 ZooKeeper 基础上硬着头皮解决服务规模的增长问题，一个实践中可以考虑的方法是想办法梳理业务，垂直划分业务域，将其划分到多个 ZooKeeper 注册中心，但是作为提供通用服务的平台机构组...这需要注册中心仔细的设计自己提供的客户端，客户端中应该有针对注册中心服务完全不可用时做容灾的手段，例如设计客户端缓存数据机制（我们称之为 client snapshot）就是行之有效的手段。
接下来，我们以潜在空间为基础介绍匹配模型。【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...让我们考虑使用方程 (2.4) 中的匹配函数 f (q, d)。...为了解决这个问题，【8】提出了一种称为潜在空间中的正则化匹配 (RMLS) 的新方法，其中在解决方案稀疏的假设下，PLS 中的正交约束被 l1和 l2正则化替换。...这意味着 RMLS 中的学习可以轻松并行化和扩展。 方程（2.5）中的匹配函数可以改写为双线性函数: 其中 W=LqTLd。...因此，匹配函数变为： 单位矩阵的添加意味着 SSI 在使用低维潜在空间和使用经典向量空间模型 (VSM) 之间进行权衡。 矩阵 W 的对角线对出现在query和文档中的每项给出一个分数。
MDN 中对它的定义如下： 一种简单的 CSS 属性，用来指定行内元素（inline）或表格单元格（table-cell）元素的垂直对齐方式。...对于内联元素指的是元素的垂直中心点与行框盒子基线往上 1/2x-height 处对齐，简单点说就是字母 X 的中心位置对齐；对于 table-cell 元素，指的是单元格填充盒子相对于外面的表格行居中对齐...文本类 “text-top，指的是盒子的顶部和父级内容区域的顶部对齐，即与 content-area 顶部对齐。...子元素的垂直中心线与父级元素基线的位置往上二分之一 X 高度（X 的中心） 所在线对齐，通俗一点讲，就是图中红线表示父元素的垂直中心线，蓝线表示子元素的垂直中心线，可以明显的看到 蓝线 与 X 的中心保持一致...设置父元素 font-size:0 , 因此此时 content area 高度是 0，各种乱七八糟的线都在高度为 0 的这条线上，绝对中心线和中线重合。效果如下： ?
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