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关键词

超参数——网格和随机

我们在超参数的时候,如果超参数个数较少(三四个或者更少),那么我们可以采用网格素,一种穷尽式的方法。 但是当超参数个数比较多的时候,我们仍然采用网格,那么所需时间将会指数级上升。 比如我们有四个超参数,每个范围都是[10,100],那么我们所需的次数是10*10*10*10=10^4。 如果再增加一个超参数,那么所需的次数是10^5,时间指数级上升。 所以出现了这样的做法,网格,但是网格取稀疏一点,比如上面例子中的[10,100],我们就去10,30,50,70,90这几个数,降低一下次数。 所以又有人提出了随机的方法,随机在超参数空间中几十几百个点,其中就有可能会有比较小的值。 这种做法比上面稀疏化网格的做法快,而且实验证明,随机法结果比稀疏化网格法稍好。 这样可以保证我们找到一个局部最小值点,结果可能会比随机稍好一点。 当然,如果随机直接得到更好的局部最小值,甚至全局最小值,那么……只能说你的运气爆表了。

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Facebook的向量

概述 不管是系统还是推荐系统中,向量召回都是一个不可或缺的一个部分,担负着重要的作用。 传统的以文本匹配为主,通过query中的词(如果是中文,需要首先对query进行分词)检所有的候选doc,如果doc中出现了query中的词,则表示命中,最后返回所有命中的doc。 Facebook将向量召回应用在社交网络的中,针对其场景的特殊性,提出将用户的上下文环境考虑进query的向量中。 特征工程 在FaceBook的向量中,基于其特定的场景,使用到的特征包括query和document的文本特征、位置特征、社交Embedding特征。 文本特征。 在本地广告、小组或事件的场景中,位置匹配是很重要的。query侧增加人的城市,地区,国家和语言。document侧增加管理员打的小组地域标签。

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    1.在res/xml/下创建searchable.xml文件 label hint * 注意:值不能直接写字符串,必须指向一个资源ID,例如@string/search_sms 2.创建SearchActivity intent-filter> <action name /> </intent-filter> <meta-data name resource /> </activity> 3.为了能让整个应用都可以调出框 android.app.default_searchable" android:value=".SearchableActivity" /> 4.通过onSearchRequested()方法调出框 5.在SearchableActivity中获取Intent,获取SearchManager.QUERY参数的值 进行完之后获得Cursor,绑定数据 6.如果想要类似AutoCompleteTextView savedInstanceState); listView = getListView(); // 通过intent 获得,在框中输入的内容

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    LeetCode - 二叉树中的

    search-in-a-binary-search-tree/ 题目描述: 给定二叉树 例如, 给定二叉树: 4 / \ 2 7 / \ 1 3 和值: 2 你应该返回如下子树: 2 / 这题的题意很好理解,就是根据二叉树的特性 具体解法如下: 排除当前节点为NULL的情况,即没找到的情况 如果当前节点的值等于要查找的值,说明当前节点就是要查找的节点,那么就返回当前节点 否则的话,根据二叉树的特性,分别去左子树或右子树中对应的节点

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    深入之结构化

    结构化是指针对具有内在结构的数据进行检的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的,它们有精确的格式。 非评分查询任务旨在降低那些将对评分查询计算带来更高成本的文档数量,从而达到快速的目的。 从概念上记住非评分计算是首先执行的,这将有助于写出高效又快速的请求。 4. 因为小的片段可以很快的进行和合并,这里缓存的意义不大。 一旦缓存了,非评分计算的 bitset 会一直驻留在缓存中直到它被剔除。 全文 在title属性上"比特币"进行全文: GET /my_index3/my_type/_search { "query":{ "match":{ "title": 高亮 想要某些片段高亮显示时,在执行查询时需要增加一个新的highlight参数: GET /my_index3/my_type/_search { "query":{ "match":

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    海量数据---引擎

    我们都知道是因为百度的引擎,那么引擎到底是个什么东西呢?可能有的程序员会想到es,但是es并不能代表引擎,它只是其中的一种工具,不过这种工具确实好用,效率很高。 本文会向大家讲述引擎的基本知识以及中文分词的一些方法、然后会做一个小的demo来尝试数据检。让大家初步了解引擎的实现。 一、引擎介绍 1.1 引擎是什么 这里引用百度百科的介绍: 引擎(Search Engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检服务 1.2 引擎分类 引擎包括全文引、目录引、元引擎、垂直引擎、集合式引擎、门户引擎与免费链接列表等。 本文主要介绍全文引,即百度使用的引擎分类。 全文引 首先是数据库中数据的集,引擎的自动信息集功能分两种: 一种是定期,即每隔一段时间(比如Google一般是28天),引擎主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网网站进行检

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    二叉树中的

    给定二叉树(BST)的根节点和一个值。 你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在,则返回 NULL。 ?

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    select2内容显示

    在使用select2的功能时,结果会显示关键词,这不是我想要的,我只想让用户选择列表框实际存在的数据,再一次还是select2 3.5版本(点击打开链接)的官方文档,官方解释 choice which is what the user has typed into the search box so far 简单概述就是:如果使用了select2的tags标签,那么结果就会显示关键词 解决方案: 所以在初始化select2时不使用tags标签,这样在结果中就不会出现关键词。

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    DFS(深度) & BFS(广度)

    这里获取一棵二叉树的深度,可以是递归的方法,属于DFS(深度优先);另一种方法是按照层次遍历,属于BFS(广度优先)。 DFS(深度) 通过遍历的方式进行深度 可以是自底向上汇总结果 or 自顶向下汇总结果 示例代码 /* struct TreeNode { int val; struct int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) { } };*/ class Solution { public: // 自底向上 left + 1 : right + 1; } // 自顶向下 int depthRes = 0; void DFS2(TreeNode* root,int depth) { if 和 广度的方案。

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    LeetCode96|二叉树中的

    1,问题简述 给定二叉树(BST)的根节点和一个值。 你需要在BST中找到节点值等于给定值的节点。 返回以该节点为根的子树。 如果节点不存在,则返回 NULL。 2,示例 例如, 给定二叉树: 4 / \ 2 7 / \ 1 3 和值: 2 你应该返回如下子树: 2

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    ElasticSearch 空与多引多类型

    测试数据: https://gist.github.com/clintongormley/8579281 1.1 最基本的API是空(empty search),它没有指定任何的查询条件 多引和多类型 如果不对我们的做出特定引或者特定类型的限制,就会集群中的所有文档。 但是,通常,我们希望在一个或多个特定引中,也可能需要在一个或多个特定类型上。 我们可以通过在 URL 中指定引和类型来执行此操作,如下所示: 描述 /_search 在所有的引中对所有类型进行 /gb/_search 在gb引中对所有类型进行 /gb,us/_ 在多个引中的方式完全相同 - 只是会涉及更多的分片。 一个具有五个主分片的引完全等同于每个具有一个主分片的五个引。

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    移动时代,微信如何才能更好“”?

    对于熟悉了谷歌和百度的用户来讲,微信推出的微信功能再次将这个略显古老的词汇——再次拉进了人们的视野之中。 同引擎优化一样,微信的优化初期可能更多地体现在品牌曝光和品牌露出上,随着微信体系的完备,未来微信的优化将会转移到更深领域,并衍生出更多引擎优化的门类。 尽管微信推出之后人们通常会将它和引擎联系在一起进行考量,但是细细分析下来,我们会发现微信其实和引擎有很大不同的。 从当前的市场发展情况来看,随着人们的使用习惯更多地转移到移动端,以百度、谷歌、360为代表的引擎也在不断调整战略将工作重心从端转移到其他领域当中。 微信体系还处于一个相对初级的阶段,它的体系尚处于一个完备的阶段,只有建立完善的微信体系,才能保证用户能够通过微信获得更多东西。

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    8.

    ? intent-filter> <action name /> </intent-filter> <meta-data    name   resource /> </activity> 3.为了能让整个应用都可以调出框 android.app.default_searchable"                    android:value=".SearchableActivity" /> 4.通过onSearchRequested()方法调出框 5.在SearchableActivity中获取Intent,获取SearchManager.QUERY参数的值 进行完之后获得Cursor,绑定数据 6.如果想要类似AutoCompleteTextView savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); listView = getListView(); // 通过intent 获得,在框中输入的内容

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    框实列 ? <!

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    (1)

    需要一个起点,我们不妨设从1号顶点起始。在过程中,我们维护一个布尔数组bool visited[N+1],这个数组用来表示每个顶点是不是已经遍历过了。 用邻接表的复杂度是O(N+M)的,其中M是图的边数  对于上图来说,深度优先的过程是这样的 ?   不过在我们这道题中自环仍是无所谓,所以我们也没有处理  第26行dfs(1)就是从1开始进行深度优先。Dfs函数在第7-13行,比较简单明了。首先是第9行将当前顶点x标记为已经访问过的。

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    (6)

    主函数的逻辑非常简单,首先读入地图,找出起点和终点;然后BFS;BFS结束后如果(x_B, y_B)没进过队列,说明到达不了,输出-1;否则直接输出stepsx_B  第13~33行是BFS宽的过程 具体可以看一下第31行,在扩展时,比较mapx和map_x的字符是否不同来决定能否移动过去  在宽中用inq[][]保证每个位置最多进队列出队列一次,而每次处理队首元素的复杂度是O(1)的,所以程序整体的复杂度是 枚举相邻的S,并从中找出距离和最小的答案  第一步的解决过程显然就是最基础的2D网格地图最短路径问题,我们可以直接利用宽度优先进行求解。 将H点所在的位置作为初始节点进行扩展,记录到达每一个S的最短步数  在过程中我们可能会遇到一些S节点无法到达的情况,比如: ?

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    (7)

    int q[]是广队列,里面保存的整数就是st。变量l和r就是之前的head和tail。 dis这个map的作用类似之前的steps,保存的每个状态st对应的最短距离,st作为key,距离作为value  第34-91就是整个BFS的宽。 第47-62行如果下一个状态是空地,就先看一下是不是终点,由于是广,第一次到达终点就是最短距离。

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    (2)

    上一节我们以图的遍历为例讲了深度优先算法和实现程序。 上一节中的深度优先算法可以算是基本款,很多深度优先的题目就是在这个基本款的程序上进行修改 DFS  加强版DFS首先增加或者说变化的一点是顶点颜色。 第29行执行完以后,我们就完成了对这棵树的深度优先,每个节点的开始时间戳和结束时间戳也都求出来了。

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    (5)

    深度优先一般是递归实现的,过程中总是优先遍历当前节点的子节点。从这一节开始,我们将学习广(宽)度优先 ?   接下来我们对整个过程进行更详细的分解: 在的第一步,访问根节点,即是节点1。 由于这些节点都不包含有子节点,不会再增加记录的节点数量,因此访问完成后退出  在上面的过程中我们发现以下两个事实: 广度优先的顺序与子节点到初始节点的距离有关,离初始节点越近的子节点会更早被访问 该题目就是一道典型的利用宽度优先,查询最短路径的问题。 根据题目描述,我们可以知道以下几个信息: 该图中需要的节点为格子,我们用坐标[x,y]来表示格子 若将相邻格子的距离视为1,目标为[1,1]到[n,m]的最短路径 墙壁的格子是不能进入的,因此在过程中需要进行判定

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    (8)

    比如状态(1)可以表示为302581647,状态(2)可以表示为032581647  同时,我们也发现在该问题的过程中可能会出现一个状态被多次到的情况,比如图中的状态(1),状态(6)和状态( 因此过程中,我们需要记录下每一个状态是否被到过,避免重复  我们先来分析一下状态空间,也就是一共有多少种不同的状态。显然每一个状态都对应了0~8的一个排列,所以一共有9! ,不再是按照状态进入队列的顺序进行,而是提出了一种“最有希望是最短路径”的概念  我们通过一个启发式函数F来计算一个状态的优先级f, f由2个部分的和组成:f = g + h g就是普通宽度优先中的从起始状态到当前状态的代价 若openlist为空,结束。 显然这个h值满足A*算法的要求  第84-120行是A星的代码。

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