题意 题目主要说的是，有两只青蛙，在两个石头上，他们之间也有一些石头，一只青蛙要想到达另一只青蛙所在地方，必须跳在石头上。...题目中给出了两只青蛙的初始位置，以及剩余石头的位置，问一只青蛙到达另一只青蛙所在地的所有路径中的“the frog distance”中的最小值。 ...其中 jump range 实际上就是指一条通路上的最大边，该词前面的minimum就说明了要求所有通路中最大边中的最小边。...通过上面的分析，不难看出这道题目的是求所有通路中最大边中的最小边，可以通过利用floyd,Dijkstra算法解决该题目，注意这道题可不是让你求两个点之间的最短路的，只不过用到了其中的一些算法思想。...当然解决该题需要一个特别重要的方程，即 d[j] = min(d[j], max(d[x], dist[x][j])); //dis[j]为从一号石头到第j号石头所有通路中最长边中的最小边
导读 本文针对基于会话的推荐而提出的相关方法S-Walk，主要针对两方面： 同时关注会话内和会话间的商品之间的关系； 所提方法具有更高的效率和更好的可扩展性。...通过转换模型，从会话序列中捕获商品之间的依赖关系和顺序关系 通过传送模型，从会话序列中捕获商品之间的共现关系 利用RWR，结合上面两个模型得到的图，生成最终的图，用于预测。 2....从源用户开始，所有商品的邻近分数可以计算为 uR_{(k)} ，其中u是用户向量，R是k步转移概率矩阵。但是该方法容易受流行度偏差的影响，随着k的增加，热门商品往往具有更高的分数。...使用这两个矩阵的随机游走是一个随机过程，也可以看作是均匀离散时间上商品的马尔可夫链。...因此，用0替换 \hat{\mathbf{B}}^{train} 中所有的负数，表示为 \hat{\mathbf{B}}^{train}_{>= 0} ，然后对其标准化，如下式，其中R是转移概率矩阵，其每一行都被标准化
{A}_{t}}{\arg \max } R_{a}(t)+C_{a}(t) LinUCB的策略π是特征向量 x_a 和可学习参数θ之间的线性函数， R_a(t)=\theta_ux_a+\eta ，...在现代推荐系统中，商品的数量通常非常大（数百万甚至数十亿），这使得无法计算所有商品的分数。...直观上，同一节点内的商品彼此之间的相似度更高，因此聚类结果反映了商品之间的依赖关系。在H中，只有根节点没有父节点，叶节点没有子节点。...在接下来的几轮中，如果节点被多次选中并获得多个正奖励，使其满足扩展条件，则其子节点，，将被添加到感受野中以替换。结果，在回合 T_b ，感受野包括节点，，，，。...然后通过将其替换为它的子节点来扩展接受域。
Solution 根据之前的工作，解决这样问题的方法有两类:Query Refinement和Result Processing 1)对于查询术语进行替换和扩展，替换成其他的术语或者用其他的术语来填充...3)聚合两个list得到最终的Ranklist (具体在实验过程中，为了提高效率，第二步求Ranklist只对第一步中的前N个再去求排序) Details-Of-Methods Step1： 对于Query...关键在于建立Topic Space,因为建立了Topic Space后，才能对用户建立兴趣向量，才能对资源建立主题向量，然后再去计算两者之间的相似性。...1.本文中的主题空间使用了Folksonomy的方法，以标注的tag作为向量的每一维，每个维的值的计算方法可以通过tfidf或者BM25来计算，从而构成用户和资源的兴趣和topic向量。...R矩阵行代表用户，列代表兴趣。T矩阵行代表资源，列代表topic。
作者还提出了两个新的具有挑战性的基准测试——How2QA 和How2R 的视频QA和检索。 ▊ 1....为了在更具挑战性的基准测试上评估本文的模型，作者收集了两个关于视频时刻检索和问答的新数据集——How2R和How2QA。...单词Mask是通过用特殊的[MASK] token 来替换一个单词，通过将帧特征向量替换为零向量来实现帧Mask。 作者每次只mask一种模态，同时保持另一种模态的完整。...目标是通过周围单词和与句子对齐的视觉帧来预测这些mask单词，损失函数为最小化预测负对数可能性： 其中，θ表示可训练的参数。每对都从训练集D中采样。...Local Alignment 局部查询视频匹配得分采用点积进行计算： 对分数应用两个可训练的一维卷积滤波器，然后是一个Softmax，以生成两个概率向量，表示每个位置是ground-truth span
能量模型是这样一个可训练系统：给定两个输入，x 和 y，告诉我们它们之间是多么不兼容。例如，x 是一个短视频片段，y 可以是另一个视频片段，机器会告诉我们 y 在多大程度上是 x 的好延续。...联合嵌入体系结构由同一网络的两个相同(或几乎相同)副本组成。一个网络输入 x，另一个网络输入y。网络会分别产生两个代表 x 和 y 的嵌入向量。...第三个模块，在头部联合这两个网络，计算一个能量，作为两个嵌入向量之间的距离。当给模型输入一个图像的两个变形图片时，网络的参数会做调整，使得输出的距离能够更接近。...位于顶部的函数 c 产生一个标量能量，用于测量由具有相同参数的两个同卵双生网络产生的表示向量(嵌入)之间的距离(w)。...但是我们不能对图像使用这个技巧，因为我们不能枚举所有可能的图像。这个问题有解决办法吗？简单来说，答案是否定的。在这个方向上有很多有趣的想法，但是它们还没有产生和联合嵌入结构一样好的结果。
Pandas中的向量化，就像6个Pandas一样 说起Pandas中的属性接口，首先要从数据类型谈起。...数值型操作是所有数据处理的主体，支持程度自不必说，布尔型数据在Pandas中其实也有较好的体现，即通过&、|、~三种位运算符也相当于是实现了向量化的并行操作，那么对于字符串和时间格式呢？...，其中lower是Python字符串内置的通用方法，replace虽然是Pandas中的全局方法，但嵌套了一层str属性接口后即执行正则匹配的替换，这里即用到了正则表达式的匹配原则，即对a-z字母以外的其他字符替换为空字符...两种方法均实现了两个数字的提取，进而可以完成上下限的均值计算。 ? 最后是提取下属信息，注意到这里的下属由一个字符串组成，且下属之间由空格间隔。...03 小结 一门编程语言中的基本数据类型无非就是数值型、字符串型、时间型以及布尔型，Pandas为了应对各种数据格式的向量化操作，针对字符串和时间格式数据专门提供了str和dt两个属性接口（数值型数据天然支持向量化操作
在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python...句子相似度常用的几种方法： 1、编辑距离 2、杰卡德系数计算 3、Word2Vec 计算 编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数...许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。...例如我们有两个字符串：string 和 setting，如果我们想要把 string 转化为 setting，需要这么两步： 第一步，在 s 和 t 之间加入字符 e。...第二步，把 r 替换成 t。 所以它们的编辑距离差就是 2，这就对应着二者要进行转化所要改变（添加、替换、删除）的最小步数。
每个向量包含5个最近的60ms短监测间隔（MI）和5个最近的600ms长监测间隔。在传递到神经网络之前，所有输入特征都被归一化以便于模型训练。具体而言，所有特征值被限制为[-10，10]。...将奖励函数设置为这两个质量的加权和： r(s,a)=(2-\alpha)q_{a}+\alpha q_{v}\quad(1) q_a 是音频质量， q_v 是视频质量，a∈ [0，2]控制这两个质量的权重...因此，简单地将值从一个复制到另一个是不合适的。最终选择了平均值填充方法，用所有转换的平均值替换缺失值。...然而，当考虑MSE时，与其他模型相比，本文的模型表现出更小的均方误差，比基线和行为策略低18%和22%， 图3 模型性能对比 图3中的两个案例展示了模型相对于基准模型和行为策略的上级预测性能。...在这种情况下，本模型倾向于与行为策略保持一致，从而具有更保守和准确的预测。 消融实验 在reward处理缺失值的三种方法中零填充和平均值填充都是值替换方法。
如图1所示，上半部分的图取自传统T2VR数据集MSR-VTT，由于视频长度较短，场景单一，所以对应的文本"两个男人在开车的同时进行交谈"能够很好地概括视频的所有内容。...3.2 分组性能对比实验 由于在上述的性能对比实验中仅反映了模型检索数据集中所有文本-视频对的整体性能，为了在更加细粒度的方面探索各模型对不同相关性的文本-视频对的检索性能，作者定义了片段时长/视频时长比...作者选取了当前性能较高的模型，XML和ReLoCLNet，将以上两个模型在TVR数据集上的第一阶段检索结果替换为作者所提出模型的检索结果，从下图可以看出在进行替换后能给上述两模型带来VCMR任务上的性能提升...3.5 可视化展示 下图作者给出了一些模型检索过程中的可视化实例，分别给出了查询文本在其对应视频中由模型检测出的关键片段范围与关键片段和所有视频帧之间的相似度曲线。...在前两个查询实例中，模型检测出的关键片段与正确相关片段完全重合。在后两个查询实例中，检测出的关键片段较为不准确，但是正确片段所包含的帧均具有较高的注意力权重。
，将一个目标物体检测为一对关键点（即：边界框的左上角和右下角），使用单个卷积网络来预测同一物体类别的所有实例的左上角的热图，所有右下角的热图，以及每个检测到的角点的嵌入向量。...这就激发了新方法的corner pooling layer：它包含两个特征图；在每个像素位置，它最大池化从第一个特征映射到右侧的所有特征向量，最大池化从第二个特征映射下面的所有特征向量，然后将两个池化结果一起添加...这不仅使检测器更加高效，通过RPN与检测网络的联合训练，可实现端到端训练。 R-FCN将全连接子检测网络替换为完全卷积子检测网络，进一步提高了Faster R-CNN的检测效率。...Newell等人检测所有人类关节，并为每个检测到的关节生成嵌入，他们根据嵌入之间的距离将节点进行分组。...关联嵌入的思想也适用于今天说的的任务，网络预测每个检测到的角点的嵌入向量，使得如果左上角和右下角属于同一个边界框，则它们的嵌入之间的距离应该小。
4）容器化：无需用户关注每个微服务所使用的技术栈，所有服务都被封装到容器内，进行统一的管理和维护（k8s现在也很热门）。...同一次业务请求下，所有微服务之间的远程调用所组成的有向图，可视作一条trace。基于微服务trace，可分析服务间的依赖关系，并用于定位故障根因。...在生成trace时，会对无效trace进行修复，trace修复主要针对两个场景：无效操作名称（如上图中的createOrder）和断链。无效节点修复主要通过正则表达式等手段来进行匹配和替换。...path数据存储在图数据库中，通过ServiceName， OperationName和Path ID等维度完成两个数据库的关联。...3 案例详情 3.1 性能对比 性能对比如下图所示，其中OTD-R是业内常用手段，ATD-R是eBay之前实现的方案。
幸运的是R语言的可扩展能力很强，DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理。...所有英文字母、数字和很多可显示的字符本身就是正则表达式，用于匹配它们自己。比如 'a' 就是匹配字母 'a' 的正则表达式 2....例如，“o{1,3}”将匹配“fooooood”中的前三个o。“o{0,1}”等价于“o?”。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。 ? 当该字符紧跟在任何一个其他限制符（*,+,?...注意:只有连字符在字符组内部时,并且出现在两个字符之间时,才能表示字符的范围; 如果出字符组的开头,则只能表示连字符本身. [^a-z] 负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。...虽然sub和gsub是用于字符串替换的函数，但严格地说R语言没有字符串替换的函数，因为R语言不管什么操作对参数都是传值不传址。
p-value组成的向量与之对应，计算各向量之间的相关系数得下表。...() 返回或设置矩阵类对象的行的名称 colnames() 返回或设置矩阵类对象的列的名称 intersect() 两个向量的交 union() 两个向量的并 setdiff()...两个向量的差，结果与次序有关 setequal() 两个向量是否相等 which() 返回一个逻辑向量中值为真的元素的下标 with() 对一个envioronment中的变量执行某函数...，返回由所有组所组成的列表 unlist() 拆分列表结构为向量，保留其中所有的atomic components order() 将向量中的元素按升序或降序排列，返回每个元素对应的index...outer() or %o% 计算两个矩阵的外积 %in% 返回一个逻辑向量，当左边向量中的元素出现在右边对象中时为真 solve() 求解方程a %*% x = b.
在这些图片的例子中，该步骤意味着根据训练集中所有的图像计算出一个平均图像值，然后每个图像都减去这个平均值，这样图像的像素值就大约分布在[-127, 127]之间了。...最常用的正则化惩罚是L2范式，L2范式通过对所有参数进行逐元素的平方惩罚来抑制大数值的权重： R(W)=∑k∑lW2k,l R(W)=\sum\limits_k\sum_l W_{k,l}^2... 上面的表达式中，将所有元素平方后求和。...超参数Δ\Delta和λ\lambda看起来是两个不同的超参数，但实际上他们一起控制同一个权衡：即损失函数中的数据损失和正则化损失之间的权衡。...该技巧简单地说，就是应该将向量ff中的数值进行平移，使得最大值为0。 ---- 3 SVM与Softmax分类器比较 image.png 两个分类器都计算了同样的分值向量ff。
因此，在将图像映射到隐空间并生成特征图的过程中，像素值之间会出现干扰，这主要是由于 ResNet 和自注意力层造成的。因此，隐空间特征图和图像像素不能直接对齐。...利用这一点，我们可以加入细化层 F_{\phi}(\cdot) ，而无需改变输入和输出向量的维度。...由于目标噪声 \epsilon 是纯高斯噪声，因此分数差异不知道源图像的任何先验知识。因此，生成的输出只是幻觉对象的替换，而无需考虑源 NeRF。...然后，对源图像和编辑图像使用不同的文本条件，应用扩散模型从加噪特征图中获得估计得分输出。可以使用两个输出之间的差异作为更新 NeRF 参数的梯度。...DDS 会导致不需要的区域发生过多变化，并且会导致两个不同场景之间的不一致。
OPO 无需训练即可实现实时动态对齐，而且因其即插即用的特性，适用于所有的开源与闭源大模型。研究者透过 OPO 实现了大模型对于法律与道德标准的对齐，展示了 OPO 的动态性以及优越性。...相比于之前工作中的对齐方法（i.e., SFT、PPO 和 DPO），OPO 方法有如下优势： 无需训练即可实现价值观对齐； 舍弃奖励模型，并对任意大模型均适用，包括开源与闭源大模型； 容易更新待对齐的价值观...具体而言，对于法律准则，研究者从国家法律法规数据库中收集宪法、行政法规、地方性法规等法律法规，从国家规章库中收集部门规章与地方政府规章。这 2 个数据库涵盖了中国现行有效的所有法律。...表5：各个大模型在 H-Law 与 A-Law 上的原始准确率（Base）、应用 OPO 后的准确率（OPO）、将生成题目用到的准则替换 OPO 中检索得到的准则后的准确率（Oracle）。...）、将生成选择题用到的准则替换 OPO 中检索得到的准则后的准确率（Oracle）。
在上述代码中，r 的生命周期内发生了移动向量的操作，Rust 当然要拒绝。如果按如下所示更改程序，就没问题了： let v = vec!...在 C++ 中，std::vector 规范会告诫你“重新分配向量缓冲区会令指向序列中各个元素的所有引用、指针和迭代器失效”。...图 5-9：借用引用会影响你对同一所有权树中的其他值执行的操作 请注意，在这两种情况下，指向引用目标的所有权路径在此引用的生命周期内都无法更改。...在 Rust 中创建循环引用（两个值，每个值都包含指向另一个值的引用）相当困难。你必须使用智能指针类型（如 Rc）和内部可变性（目前为止本书还未涉及这个主题）。...图 5-11：树形对象关系 之所以现在提出这个问题，是因为在阅读本章后，你可能会很自然地想要立即编写代码并创建出大量的对象，所有对象之间使用 Rc 智能指针关联起来，最终呈现你熟悉的所有面向对象反模式。
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