导读 这是一篇关于度量学习损失函数的综述。 检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。...本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。 深度学习的检索正式的说法为度量学习(ML)。在这个学习范式中，神经网络学习一个嵌 入—— 比如一个128维的向量。...这样的嵌入量化了不同对象之间的相似性，如下图所示。学习后的嵌入可以进行搜索、最近邻检索、索引等。 ? 用排序损失训练的深度网络，使搜索和索引成为可能 这个综述比较了各种损失的公式和应用。...这种三元组样本在无监督学习中很难获得。因此，尽管对比损失在检索方面的表现不佳，但在无监督学习和自我监督学习文献中仍普遍使用。 三元组损失 最常见的排序损失是三元组损失。它解决了对比损失的一个重要限制。...这些变体采用相同的三元组损失函数，但是具有不同的三元组抽样策略。在原始的三元组损失中，从训练数据集中随机抽取三元组样本。随机抽样的收敛速度很慢。
field() 函数：是将查询的结果集按照指定顺序排序 格式： FIELD(str,str1,str2,str3,...)...什么时候用： 想让某几个特定的字段值放在最后，用field()函数 解释： str是字段名字，字符串str1,str2,str3等等，是该字段的值 函数意思： 匹配到str1，将其放到结果集最后返回 详细解析...： 当字段值没有匹配到str1，str2或者str3的时候，按照正常排序；当匹配到这些的时候，会把没有匹配的值放到最前面，匹配到的放到后边，并且以写的顺序排序返回结果集。...场景： 数据库有字段model，代表手机型号，值有很多，和更多型号；现在根据model字段排序，查询结果集中，’‘更多型号’’ 必须放最后。...ORDER BY FIELD(model,'更多型号') sql中排序比较常见，我们常用的排序语句是这两个。
排序函数是做什么的？ 排序函数的作用是基于一个结果集返回一个排序值。排序值就是一个数字，这个数字是典型的以1开始且自增长为1的行值。...> ) 这里有几个参数: : 指定一个或者多个列名作为分区数据 : 确定一个或者多个列然后用来对每个分区的输出数据进行排序 注意:...与RANK函数的不同就是当有重复排序值时它能保证了排序序列中没有省略排序。 使用NTILE 函数 该函数将数据集合划分为不同的组。得到组的数量是根据指定的一个整数来确定的。...> ) Where: : 确定创建不同组的数量 :确定一个或者多个列用来进行分区数据 : 确定一个或者多个列然后用来对每个分区的输出数据进行排序...如上所示，在这个输出结果中1和2组都有3行，然后NTileValue 为3和4的组只有两行。 跟RANK函数一样，我们也能使用partition 分区子句来创建分区下的NTILE 函数。
Hive 中的四种排序 排序操作是一个比较常见的操作，尤其是在数据分析的时候，我们往往需要对数据进行排序，hive 中和排序相关的有四个关键字，今天我们就看一下，它们都是什么作用。...然后交给reducer,可以看到sort by 中limit 子句会减少参与排序的数据量，而order by 中的不行，只会限制返回客户端数据量的多少。...例如上面的sort by 的例子中，我们发现不同年份的数据并不在一个文件中，也就说不在同一个reducer 中，接下来我们看一下如何将相同的年份输出在一起，然后按照温度升序排序 首先我们尝试一下没有distribute...简介: 窗口排序函数提供了数据的排序信息，比如行号和排名。...在一个分组的内部将行号或者排名作为数据的一部分进行返回，最常用的排序函数主要包括： row_number 根据具体的分组和排序，为每行数据生成一个起始值等于1的唯一序列数 rank 对组中的数据进行排名
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 python的if语句为条件判断语句，习惯与else搭配使用。...if 结构允许程序做出选择，并根据不同的情况执行不同的操作 if的用法 1.只有 if 进行判断desserts = [‘ice cream’, ‘chocolate’, ‘apple crisp’,...) 3. if – elif – else 进行判断，其中 elif 不是唯一的，可以根据需要添加，实现更细粒度的判断# 对不同的 dessert 输出不完全相同的结果 for dessert in desserts...like %s.” % dessert) 值得注意的一点是：当整个 if 判断满足某一个判断条件时，就不会再继续判断该判断条件之后的判断 4.特殊的判断条件if 0: # 其他数字都返回 True print...”) # 结果是这个 if None: # None 是 Python 中特殊的对象 print(“True.”) else: print(“False.”) # 结果是这个 if 1: print(“
Regionprops：用途是get the properties of region，即用来度量图像区域属性的函数。...返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组，结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。...如果 properties 等于字符串 ‘all’，则所有下述字串列表中的度量数据都将被计算，如果 properties 没有指定或者等于 ‘basic’，则属性: ‘Area’, ‘Centroid’...，矩阵取自在蚁蛉模式识别中做过预处理后的斑纹分割图像，如下图： 这是一幅二值图像，在应用regionprops函数之前必须将其标注，可以调用 bwlabel函数和伪彩色处理，标注后的图像如下图： 下面基于以上的材料来考察属性的含义...regionprops函数的扩展思路：在regionprops函数的基础上，你可以使用它提供的基本数据来扩展它的功能，将区域的曲率数据和骨架数据作为它的另外属性值来开发，从而希望它能用来做更细致的特征提取
📷 exampleLevelSet.m % Level Set Functions for Certain Shapes % % Two dimension...
我发现大多数关于链接多个函数的文章都没有用，因为他们倾向于发布从MSDN 复制粘贴的不完整的演示代码。...这是连接多个函数的工作代码，等待解决所有问题，然后 then 发送结果。...Promise 中，然后转换为 return x 并在代码中加入 resolve（x）。...这个调试是非常烦人的。 在云函数中，你必须发送带有 res.send() 的响应，否则函数会认为它失败并重新运行它。...为此，我们将 saveToCloudFireStore() 和 sendEmailInSendgrid() 响应（它们返回的内容）保存到变量中，其唯一目的是标记上述函数何时完成。
文章目录 前言 升序排序 降序排序 排序原理 ---- 前言 手写一个排序算法的效率是很慢的，当然这也不利于我们在比赛或者工程中的实战，如今几乎每个语言的标准库中都有排序算法，今天让我来给大家讲解一下Java...语言中的sort排序 升序排序 Collections类中的sort方法可以实现List接口的集合进行排序 public static void main(String[] args) { //...j++) { System.out.print(scores[j] + "\t"); } } 降序排序 Java中降序排序有俩种方法（和c++很类似，可以看我这篇博客）： c...使用不同类型的排序算法主要是由于快速排序是不稳定的，而归并排序是稳定的。这里的稳定是指比较相等的数据在排序之后仍然按照排序之前的前后顺序排列。...如果采用稳定的排序方法，将会保留按照姓名的排序，换句话说，我们最后得到的是一个先按照姓名排序，又按照工资排序的一个表
文章目录 前言 升序排序 降序排序 排序原理 ---- 前言 手写一个排序算法的效率是很慢的，当然这也不利于我们在比赛或者工程中的实战，如今几乎每个语言的标准库中都有排序算法，今天让我来给大家讲解一下Java...语言中的sort排序 升序排序 Collections类中的sort方法可以实现List接口的集合进行排序 public static void main(String[] args) {...[j] + "\t"); } } 降序排序 Java中降序排序有俩种方法（和c++很类似，可以看我这篇博客）： c++sort排序 利用 Collections.reverseOrder()...使用不同类型的排序算法主要是由于快速排序是不稳定的，而归并排序是稳定的。这里的稳定是指比较相等的数据在排序之后仍然按照排序之前的前后顺序排列。...sort()是根据需要排序的数组的长度进行区分的: 首先先判断需要排序的数据量是否大于60。
概念简介 度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的一种。...基于深度学习的度量学习算法中，可以分为两个流派： 网络设计派：代表孪生神经网络（Siamese network） 损失改进派：代表 xx-softmax 本文介绍重点是损失改进派，是最近发展迅速，应用广泛的方法...在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。...这就是softmax loss函数， ? 表示全连接层的输出。在计算Loss下降的过程中，我们让 ?...这使得模型的预测仅取决于 W 和 X 之间的角度。 ? 6. CosFace cosface的loss函数如下： ? 上式中，s为超球面的半径，m为margin。 7.
『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解 ---- 0....基于深度学习的度量学习算法中，可以分为两个流派： 网络设计派：代表孪生神经网络（Siamese network） 损失改进派：代表 xx-softmax 本文介绍重点是损失改进派，是最近发展迅速，应用广泛的方法...在人脸识别与声纹识别这种度量学习算法中，算法的提高主要体现在损失函数的设计上，损失函数会对整个网络的优化有着导向性的作用。...这就是softmax loss函数， ? 表示全连接层的输出。在计算Loss下降的过程中，我们让 ?...这使得模型的预测仅取决于 W 和 X 之间的角度。 ? 6. CosFace cosface的loss函数如下： ? 上式中，s为超球面的半径，m为margin。 7.
问题 函数如何返回多个值。...方法 函数返回一个序列的最大值和最小值，在python上返回的是一个元组，元组符号省略，我们使用python的多变量复制机制将它赋给两个值输入要求的函数，使用增加值返回多个返回值。...date(): Import datetime D = datetime.date.today() Return d.year,d.mothoh,d.day Print(date()) 结语 针对求返回多个元组...，用在函数后面使用增加值求多个返回值或者只需要在return关键词后面跟多个值（依次用逗号隔开）返回增加值时，python将返回值包装成元组，然后返回元组，就可以求得多个返回值，证明该方法有效，本文的方法有哪些不足或者考虑不周的地方
group_concat()函数的参数是可以直接使用order by排序的。666。。下面通过例子来说明，首先看下面的t1表。 ?...比如，我们要查看每个人的多个分数，将该人对应的多个分数显示在一起，分数要从高到底排序。
python多进程中多个参数函数的使用 1、在多参数函数，如果只想在多进程任务中依次取一个参数可迭代对象中的每个值，其他参数是固定的，使用偏函数来构建单参数函数。...2、不要用lambda函数代替偏函数，否则会报局部函数不能序列化的错误。...tqdm(pool.imap(partial(func,y = math.pi), np.linspace(0,2*math.pi,1000)), total=1000)) 以上就是python多进程中多个参数函数的使用
本文来自读者Ethan01投稿，写了axios源码中的工具函数~非常值得一学。...比如源码中的工具函数，就算是初级的前端开发也是能够看懂的。重要的是，要迈出这一步，阅读源码没什么的。...阅读本文，你将学到： 1、javascript、nodejs调试技巧及调试工具； 2、如何学习调试axios源码； 3、如何学习优秀开源项目的代码，应用到自己的项目； 4、axios源码中实用的工具函数...工具函数 今天的主角是`utils.js`[3]文件, 以下列出了文件中的工具函数： 3.1 isArray 判断数组 var toString = Object.prototype.toString;...4.总结 本文主要介绍了axios源码的调试过程，以及介绍了一些utils.js中的非常实用的工具函数；相信通过阅读源码，日积月累，并把这些代码或思想应用的自己项目中去，相信能够很好的提升自己的编码能力
最近在刷ACM经常用到排序，以前老是写冒泡，可把冒泡带到OJ里后发现经常超时，所以本想用快排，可是很多学长推荐用sort函数，因为自己写的快排写不好真的没有sort快，所以毅然决然选择sort函数 用法...1、sort函数可以三个参数也可以两个参数，必须的头文件#include 和using namespace std; 2、它使用的排序方法是类似于快排的方法，时间复杂度为n...*log2(n) 3、Sort函数有三个参数：（第三个参数可不写） （1）第一个是要排序的数组的起始地址。...（2）第二个是结束的地址（最后一位要排序的地址） （3）第三个参数是排序的方法，可以是从大到小也可是从小到大，还可以不写第三个参数，此时默认的排序方法是从小到大排序。...（两个参数的sort默认升序排序） 三个参数 // sort algorithm example #include // std::cout #include <algorithm
与第一种方法相反，给你的推荐是基于多个用户的行为，而不是基于正在观看的内容的属性。这种方法称为协同过滤。 在我们考虑的示例中，这两种方法最有可能向您推荐科幻电影，但它们将采取不同的途径得出结论。...在本文中，我们将学习其中两个：Jaccard距离和余弦距离，具有相似品味的观众距离更近。 Jaccard距离 Jaccard距离是另一个量的函数，这个量被称为Jaccard相似度。...计算效用矩阵的距离度量 为了更好地理解这些距离度量，让我们使用效用矩阵(图1)中显示的数据来计算距离。 计算Jaccard距离 计算Jaccard距离的第一步是以集合的形式写出用户评过分的电影。...而且，与观众A和B对应的集合之间的Jaccard距离小于1，这使A比B更接近C。请注意，当使用原始用户评分来计算距离时，Jaccard距离度量无法提供这种对用户行为的了解。...相反地，余弦距离会考虑评分的实际值，但不会考虑两个用户都评价的产品数量。由于在计算距离方面存在这种差异，因此，Jaccard 和余弦距离度量有时会导致相互矛盾的预测。
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