文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bow的余弦距离计算相似度。...本节将介绍两种实现：基于sklearn 和 基于gensim 基于sklearn的方式如下： import os import jieba import pickle import logging import
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于tf-idf的余弦距离计算相似度。...本节将介绍两种实现：基于sklearn 和 基于gensim 基于sklearn的方式如下： import os import jieba import pickle import logging
前言 在Oracle Clusterware需要从集群中逐出特定节点或一组节点的情况时，基于服务器权重的节点驱逐可充当断裂机制，通过服务器上的负载附加信息来识别要驱逐的节点或节点组。...其中所有节点被驱逐的可能性是一样的。 基于权重的集群驱逐介绍 基于权重的集群驱逐（Server Weight-Based Node Eviction）是一项Oracle 12.2版本引入的一项新特性。...service命令中带上“-css_critical yes”参数 权重分配给非ora....*资源 在crsctl add/modify resource命令中，加入-attr "CSS_CRITICAL=yes"参数 注意： 有些权重的分配需要重启集群才能生效，而有些资源的分配，则不需要重启资源...总结 通过上述场景的测试，我们得知： 基于权重的节点驱逐可以在集群出现脑裂时，通过控制减少消除一些影响； 配置server方式的权重，需要修改配置后，重启crs才能生效； 通过服务的方式配置节点的权重不需要重启资源
一般特征空间是高维或者无穷维的，因此很难去定义一个特征空间以及输入空间到这个特征空间的映射，核技巧的想法是，在学习和预测中只定义核函数 K(x,z)，而不显式地定义特征空间和映射，简化计算难度。...为什么是内积的形式呢，我的理解是一方面，在 SVM 或者感知机的对偶性只涉及到 xi⋅xj，另一方面，分类和回归任务可以分为两类：一类是参数学习，另一类是基于实例的学习，区别就在于在预测阶段基于实例的学习还会用到训练数据...；针对基于实例的学习，内积关注的是判定两点之间的相似程度。...在实际应用中，往往依赖领域知识直接选择核函数。如何选择核函数首先，常用的核函数有：线性核函数、多项式核函数、（高斯）RBF径向基核函数。...在 SVM 中，选择线性核函数和径向基核函数时，需要对数据进行归一化处理。一般性建议，高维数据（数据维度大，是或者可以视为线性可分）的情况下，选择线性核函数，不行换特征，再不行换高斯核。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于ngram-tf-idf的余弦距离计算相似度。...本节将介绍两种实现：基于sklearn 和 基于gensim 基于sklearn的方式如下： import os import re import jieba import pickle import
在官网对该功能的介绍如下： 在 Oracle Clusterware 需要从集群中驱逐特定节点或一组节点的情况下，基于服务器权重的节点驱逐作为一种决胜机制，在这种情况下，所有节点代表驱逐的平等选择。...在这种情况下，基于服务器权重的节点驱逐机制有助于基于有关这些服务器上的负载的附加信息来识别要驱逐的节点或节点组。 存在两种主要机制，即系统固有的自动机制和基于用户输入的机制，以提供相应的指导。...使用基于服务器权重的节点驱逐允许在集群中的某些故障与业务需求之间调整哪个节点被逐出的选择，确保最重要的工作负载尽可能长时间保持活动，假设服务器之间的相等选择。...使用与配置 在一些场景下，用户可能希望确保特定的节点不会在基于默认的投票规则中被踢出去，或者是为了保持某些硬件特性，某些资源因为特定的数据库或服务而存活，因此引入基于权重的驱逐。...在其他关键因素相同的情况下，Oracle 集群件选择权重最高的的节点保留在集群中。
以下就是做优化总结，一定要了解一些最重要的 html代码，希望对大家有所帮助。搜索引擎优化常用 HTML代码大全，及权重排序 1....现在搜索引擎特别重视 Title，所以建议谨慎考虑关键词的重要性。标题标签的第二种用途是，在 A标签中面对链接文字的强调描述。将得到增加网站关键词密度的提示。...4.在A标签中， Nofollow权值不传递， blank新窗口打开 rel标签的属性 Nofollow权值不传递属性，通常用于友情链接，或者网站有转出站点的链接。...se_prerender_url标签仍在研究中，但发现一些站长站已经开始使用了，搜索发现是谷歌吸引爬虫而来的，目前还不清楚具体使用方法。...搜索引擎优化中常用的 HTML代码大全，以及权重排序 HTML的不同标签的权重和权重排序内部链接文本：10分标题 title:10分域名：7分H1, H2字号标题：5分每段首句：5分路径或文件名：4分相似度
SVM 在实际应用时往往会用到核函数，可以用很小的计算代价达到提升特征维度的效果，本文记录相关内容。...\bullet \Phi(z) 则称 函数 K(x,z) 为核函数(kernal function) 本质： 核函数是一个低维的计算结果，并没有采用低维到高维的映射。...只不过核函数低维运算的结果等价于映射到高维时向量点积的值。 意义 其实在 SVM 的计算过程中，求解部分已经很漂亮地推导出来了，为何还要引入核函数呢。...其目的是可以使得有时在低维空间难以找到划分超平面的问题在高维空间中得到缓解： 至于为何其内核是内积的形式就要聊一聊 SVM 中内积运算的部分。...SVM 中的内积运算 SVM 的求解和推断过程均可以表示为数据的内积运算，因此核函数替换内积后完全不影响结果，但是会显著提升高维特征的 SVM 运算速度。
文章目录 基于层次的聚类方法 简介 基于层次的聚类方法 概念 聚合层次聚类 图示 划分层次聚类 图示 基于层次的聚类方法 切割点选取 族间距离 概念 族间距离 使用到的变量 族间距离 最小距离 族间距离...最大距离 族间距离 中心点距离 族间距离 平均距离 基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 步骤 基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 算法终止条件 族半径 计算公式 基于层次聚类总结 基于层次的聚类方法...C_i 聚类中的任意样本 ; q 是属于 C_j 聚类中的任意样本 ; 总结 : 两个聚类中两个最近的样本之间的距离就是 聚类间的 最小距离 ; 族间距离 最大距离 ---- C_i \,, C_j...; p 是属于 C_i 聚类中的任意样本 ; q 是属于 C_j 聚类中的任意样本 ; 总结 : 两个聚类中两个最远的样本之间的距离就是 聚类间的 最大距离 ; 族间距离 中心点距离 --...个距离 ; 总结 : 两个聚类中的 平均距离 就是 聚类间的 所有点的距离的平均距离 ; 基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 步骤 ---- 聚合层次聚类步骤 : ① 原理 : 根据 聚类分组 的
我认为基于学习的VO之所以失败，主要有六点原因。 首先就是数据量的问题，深度学习是非常吃数据的。模型越大，想让网络权重收敛所需的数据规模也就越大。...这就导致基于学习的方法在训练过程中，只能学习到绕Z轴的旋转和水平方向的平移这两个方向的运动，其他4个方向很难得到充分学习。不仅如此，其他4个方向还会带来大量噪声，导致本来学好的位姿也不准了！...这个网络是基于TartanVO进行的，相当于TartanVO在动态环境中的改进，输出是没有动态对象的稠密全局地图。...算法的主要思想是从两个连续的RGB图像中估计光流，并将其传递到视觉里程计中，以通过匹配点作为直接法来预测相机运动。...DytanVO的整个网络架构还是基于TartanVO进行优化的。DytanVO由从两幅连续图像中估计光流的匹配网络、基于无动态运动的光流估计位姿的位姿网络和输出动态概率掩码的运动分割网络组成。
[(company['中类']=='公司')|(company['中类']=='公司企业')] bus = bus[bus['中类']=='公交车站'] ### 去除文件中缺失信息 poi = [bus.copy...，kernel代表核函数的类型，主要有gaussian（高斯核函数）和bisquare（双平方）核函数，criterion是选择带宽的方式，主要有CV（交叉验证）和AICc（赤池信息准则），如果想深入了解的话大家可以看看...这里我根据论文中的模型设置，选择了固定带宽，高斯核函数，AICc法。...（文章中没说他选的是固定带宽还是可变带宽，不过我看他最后给出了带宽的值为2560，看样子应该是固定带宽） 结果如下： pysal会同时给出全局OLS模型与GWR模型的估计参数，这里我们得到的带宽为8031...，即每个点周围会建立半径为8公里的圆，其中的点会附上不同的权重，半径以外的点的权重非常小基本可以忽略不计。
卷积系列：探索局部邻域内空间关系 基于相对空间信息直接预测卷积核权重 缺陷：much higher complexity (memory and computation) Spidercnn:Deep...In NeurIPS, 2019. 3 主要创新 1、通过动态地汇集权重矩阵构建一个卷积核，这些权重矩阵的参数是通过使用ScoreNet从点云的位置信息中学习到的。...这样，卷积核就是通过数据驱动的方式构建的，与2dcnn相比更好处理不规则、无序的点云数据。 2、学习过程的复杂度从根据点位置信息直接估计卷积核*降低到 估计系数来联合权重矩阵。...我的理解是根据距离，距离连续的，无论什么距离，都可以得到一组分数作为weight matrix的加权系数。...3、Kernel generation 根据以上，p_j点处的卷积权重就是： 这样，p_j的卷积核权重就是根据空间信息动态获取的了，这种位置自适应的卷积对于不规则分布的点云有很高的的灵活性。
比如在目前的广泛应用的高性能视频编码标准(HEVC)中，其中目标的码率控制理论主要是围绕着R和λ之间的关系确立，在目标比特分配步骤中，每个CTU的权重是通过MAD来计算的，而MAD是原始图像与预测图像的误差...最新进展 上海交通大学图像所研究团队提出了一种基于权重图模型的比特分配方案，在一定程度上优化了全景视频编码的质量，这个方案主要包含两个步骤。 第一步是权重图模型的建立。...在靠近两极处，对应的球面面积几乎为零，而在赤道处，所对应的球面面积几乎与矩形面积相等。所以我们可以把平面视频中的采样点所覆盖的球面面积当作该采样点的权重，权重的大小可以反映ERP格式的失真程度。...其中μ是权重因子，大小范围为0-1之间，代表着纹理复杂度所占的权重大小。T'CTU是原始HEVC框架中的比特，T"CTU是基于权重图模型的比特。...这个CTU级比特方案权衡了基于图像复杂度的比特分配和权重图模型的比特分配，既考虑到VR视频的失真权重，又考虑到了视频本身的纹理程度。 下表是提出的方法相对于HEVC原始方法的BD-RATE。
在PCL中基于外存（out of core）的数据处理方法，借助于八叉树理论在完成大规模点云的前提处理，并使用一种八叉树领域的搜索方法构建出散乱数据的拓扑结构。...在可视化与计算机图形学领域，基于外核的算法是涉及用来处理大数据量模型运行在有限内存中的方法，简单来说，通过限制访问到一个小的，处于高速缓存中的模型的字块实现的。...一般来说这种方法很少有开源的方案供大家使用，其中PCL中就是一个较好的实现了核外八叉树模块的算法，开源的模块中只关注核外的八叉树实现以及可视化的部分，并且树的深度或者分辨率完全由用户自行定义。...∗: 基于pcl中octree模块中迭代器的抽象迭代器的类 (i) octree disk container.h: 磁盘容器的IO (j) octree ram container.h: 核外八叉树的核心数据结构...setSamplePercent的方法来设置，这一参数也是可以在创建点云的多分辨率表示的时候进行设置，可以达到快速的进行渲染的效果，渲染的过程中，可以基于某些查询的方法，比如体素到视点的距离，访问点云所需要的分辨率
O 能够成为 核心对象 的 最小半径值 \varepsilon 参数 ; ② 核心距离要求 ( 恰好核心的最小距离 ) : 是使得 O 能成为 核心对象 的 最小距离 , 不是 之前设定的...11 个样本 , 这个 \varepsilon 不是我们要的核心距离 ; ③ 本案例的核心距离 : 要恰好保证有 核心距离半径范围内 MinPts = 5 样本 , 的最小半径值 ; ④...对照 ; ④ 可达距离 : 样本 O 与样本 p 之间的可达距离是 , 核心距离 与 欧几里得距离 的 较大的值 ; V ....可达距离 总结 ---- 可达距离总结 : ① 核心距离内 : 样本 O 与其核心距离内的样本的可达距离 都是 核心距离 值 ; ② 核心距离外 ( \varepsilon -邻域内 ) : 样本...O 与其核心距离外的样本的可达距离 都是 样本 O 与其它样本的 欧几里得距离 ; VII .
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bert的余弦距离计算相似度。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bow的余弦距离计算相似度。...基于gensim的方式如下： import os import jieba import pickle import logging import numpy as np from gensim import
设平面上两个点为（x1,y1）(x2,y2) 一、欧式距离 欧氏距离是一个通常采用的距离定义，指两个点之间的真实距离 二、曼哈顿距离 我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和...例如在平面上，坐标(x1,y1)的i点与坐标(x2,y2)的j点的曼哈顿距离为： d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|....cos= 四、切比雪夫距离 切比雪夫距离是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。...max{|x1-x2|,|y1-y2|} 国际象棋棋盘上二个位置间的切比雪夫距离是指王要从一个位子移至另一个位子需要走的步数。由于王可以往斜前或斜后方向移动一格，因此可以较有效率的到达目的的格子。...下图是棋盘上所有位置距f6位置的切比雪夫距离。
LocalDNS），再由LDNS按照权重比例基于终端用户返回相应的解析IP，继而将用户访问流量引导至不同的CDN节点，达到负载均衡的目的。...如果解析流程中存在不支持权重扩展的DNS服务器，则会使用标准DNS协议进行DNS解析，不会有兼容性问题。...* 选项数据（OPTION-Data）在RFC6891中定义，所占字节由Option-LENGTH确定。在权重选项扩展中，请求报文和应答报文使用不同的OPTION-DATA内容。...2.3 网管服务器改造DNS网管基于域名来标识是否属于权重、ECS这两种特殊类别的域名，确保域名调度的主动权掌握在运营商ISP手上。...详细pdf文档见《江苏通信》2023年第3期 第66页至73页 《基于DNS权重扩展协议实现CDN比例调度的探索与研究》下载链接 http://www.jsic.cn//uploads/20230714
在前文中，我们了解到两种 FPGA 嵌入式处理器核方案：软核与硬核。本文将展开讨论软核在一个基于 FPGA 通信系统中的应用。...这里以基于 FPGA 通信和信号处理系统为例，探讨一下软核在其中的应用。 杀鸡刀 以一套光通信系统为例，软核在其中扮演的是辅助角色，性能配置有限，相当于一个嵌入 FPGA 的微控制器。...软核不需要使用片外的存储资源，仅例化少量的 BRAM 作为处理器核的数据和指令缓存。软核处理系统中的外设配置也非常有限，只有 GPIO ，IIC 和 UART 外设。...杀猪刀 在笔者接触的软核应用中，追求更高性能软核的使用集中在以太网应用中。在软核中运行嵌入式协议栈，比如开源的 LwIP 等。...结语 设计和应用决定了软核在整个系统中的辅助地位，无法真正实现软硬件协作，无法运用于嵌入式视觉，神经网络等应用的加速中。
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